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Inhaltsverzeichnis

Mustererkennung 2009

17. Maerz: Me1 & Me2

Bemerkungen

  • Prüfer: Frau Angelopoulou, Herr Hornegger
  • Atmosphäre: typische Prüfungssituation - entspannte Prüfer, angespannter Prüfling :)

Fragen

  • Big Picture
  • Pre-Processing: Erklaeren Sie mal Histogram Equalization.
  • Feature Extraction:
    • Was ist PCA?
      Bildchen
    • Was ist LDA?
      Bildchen
      auf Nachfrage: Optimierungsproblem anhand von Fisher LDA erklaert (Formeln waren ihnen wichtig!)
  • Pre-Processing: Welche nicht-linearen Filter kennen Sie?
    Morphologische Filter/Rank-Order Filter: Erosion und Dilation
  • Erklaeren Sie mal Homomorphic Transformation
    Bild multiplikativ mit Strorsignal verrauscht →→ Logrithmus →→ Gauss-Filterung →→ exp()
  • Erklaeren Sie mal SVM
    Bildchen (Schlauch)
  • Optimierungsfunktion hinschreiben
    max C und wollte dann wohl noch a*c + a_0 >= C
  • Constraints beachten? Wie?
    Lagrange Multiplier nach Umformung bzgl. Normierung →→ lambda(a*c + a_0 - 1)
  • Was wird bei nicht trennbaren Klassen gemacht?
    Slack-Variablen; Optimierungsfunktion erweitern
  • Rosenblatt's Perceptron erklaeren
  • Was fuer andere Klassifikationsansaetze gibt es noch, bei denen eine lineare Entscheidungsfunktion 'herauskommt'?
    Optimaler und gauss'scher Klassifikator, Logistic Regression.
  • Was sind das jeweils fuer Optimierungsprobleme?
    lineare, nicht lineare, quadratische …
  • Wie wuerden sie diese bzgl. des Optimierungsproblems sortieren?
    Wollte auf … < SVM < Rosenblatt's Perceptron raus, da letzterer mit sich aendernder Menge an falsch klassifizierten Features 'zu kaempfen' hat

17. Maerz: Me1 & Me2

Bemerkungen

  • Pruefer: Frau Angelopoulou, Herr Hornegger

Fragen

  • Big Picture
  • Sampling:
    Nyquist Theorem erklaeren
    '>' oder '>=' bzgl. wie hohe Abtastrate?
  • Feature Extraction:
    Walsh-Transformation erklaeren (Funktionen, Kronecker-Produkt) \\PCA: objective function hinschreiben
  • Classification:
    Bayes, optimal?
    ist jeder Klassifikator, der den Bayes approximiert optimal? AV-Loss, …
  • SVM \\objective function aufschreiben
  • Rosenblatt's Perceptron
  • HMM\\Ausgabewahrscheinlichkeiten
    Forward-Algorithmus (Bildchen war ihm zu wenig; Formel mit 'rausziehen')
    Komplexitaet
  • Deleted Interpolation

xx.yy: Me1 & Me2

  • Big Picture
  • A/D-Conversion: keine Fragen zu diesem Thema
  • Preprocessing: „Welche Filter kennen Sie?“ - Man konnte beliebige Filter aufzählen und musste diese dann erklären.
  • Feature Extraction: PCA, LDA
  • Classification: HMMs