Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: projektowanie i zarządzanie projektami informatycznymi
Sylabus przedmiotu Algorytmy rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Algorytmy rozpoznawania wzorców - Przedmiot obieralny II | ||
| Specjalność | grafika komputerowa i systemy multimedialne | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 11 | Grupa obieralna | 1 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość podstawowej wiedzy związanej z przetwarzaniem, analizą i rozpoznawaniem obrazów oraz grafiką komputerową i reprezentacją cyfrową obrazów. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie rozpoznawania wzorców na przykładzie rozpoznawania obiektów wyekstrahowanych z obrazów cyfrowych. |
| C-2 | Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania. |
| C-3 | Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów rozpoznawania wzorców w systemach komputerowych. |
| C-4 | Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania rozpoznawania obrazów. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Implementacja i badanie wybranych miar oceny podobieństwa obrazów | 6 |
| T-L-2 | Korelacja wzajemna w zadaniu rozpoznawania wzorców graficznych | 2 |
| T-L-3 | Porównanie metod k-średnich i k-najbliższych sąsiadów w zadaniach rozpoznawania i klasteryzacji | 4 |
| T-L-4 | Implementacja i badanie metod redukcji wymiarowości PCA i LDA | 6 |
| T-L-5 | Zastosowanie Naiwnego Klasyfikatora Bayesa w przykładowych zadaniach | 4 |
| T-L-6 | Implementacja wybranych drzew decyzyjnych | 4 |
| T-L-7 | Implementacja prostego klasyfikatora bazującego na Perceptronie Wielowarstwowym (MLP) | 4 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Metody oceny podobieństwa | 2 |
| T-W-2 | Algorytmy k-średnich i k-najbliższych sąsiadów | 2 |
| T-W-3 | Metody reprezentacji danych w podprzestrzeniach liniowych oraz ich zastosowanie w zadaniach rozpoznawania wzorców | 6 |
| T-W-4 | Naiwny Klasyfikator Bayesa | 2 |
| T-W-5 | Boosting | 2 |
| T-W-6 | Zaliczenie pisemne (test) | 1 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Praca na zajęciach laboratoryjnych. | 30 |
| A-L-2 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu | 2 |
| 32 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 15 |
| A-W-2 | Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych przykładów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach. | 2 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia końcowego. | 3 |
| A-W-4 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu | 3 |
| 23 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem |
| S-2 | Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej. Końcowa ocena z przedmiotu = 0,5 * ocena z egzaminu + 0,5 * ocena z projektu. |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D17/O4/2-1_W01 Zna matematyczne podstawy wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców. | I_2A_W01 | T2A_W01 | C-1, C-2 | T-W-5, T-W-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-1 | M-1 | S-2 |
| I_2A_D17/O4/2-1_W02 Ma wiedzę z zakresu zastosowania w praktyce wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców. | I_2A_W05 | T2A_W04, T2A_W07 | C-3, C-4 | T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-L-6 | M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D17/O4/2-1_U01 Potrafi dobrać algorytmy rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego. | I_2A_U04 | T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18 | C-2, C-3, C-4 | T-W-5, T-W-1, T-W-2, T-L-3, T-L-4, T-L-6 | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D17/O4/2-1_W01 Zna matematyczne podstawy wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców. | 2,0 | Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w algorytmach rozpoznawania wzorców. |
| 3,0 | Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych. | |
| 3,5 | Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych. | |
| 4,0 | Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych. | |
| 4,5 | Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie, analizuje i stosuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych. | |
| 5,0 | Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach technikami rozpoznawania wzorców, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania matematyczne, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu rozpoznawania wzorców (w tym w szczególności danych multimedialnych). Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie, analizuje, stosuje i ocenia aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu (w tym w zastosowaniach w ogólnej analizie) kształtu, stosowaniu różnorodnych układów współrzędnych danych obrazowych. | |
| I_2A_D17/O4/2-1_W02 Ma wiedzę z zakresu zastosowania w praktyce wybranych algorytmów rozpoznawania wzorców. | 2,0 | Student potrafi omówić wybrane podstawowe (przedstawione na wykładzie) algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. |
| 3,0 | Student potrafi omówić wybrane spośród przedstawionych na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. | |
| 3,5 | Student potrafi omówić przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. | |
| 4,0 | Student rozumie i omawia przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. | |
| 4,5 | Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. | |
| 5,0 | Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na wykładach algorytmy rozpoznawania wzorców w kontekście ich praktycznego zastosowania. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane algorytmy rozpoznawania wzorców, wykraczające poza zakres materiału przedstawiony na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Jest przy tym w stanie zaproponować dla nich nowe obszary praktycznych zastosowań. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D17/O4/2-1_U01 Potrafi dobrać algorytmy rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego. | 2,0 | Student nie potrafi dobrać algorytmów rozpoznawania wzorców do realizacji wybranego zadania projektowego. |
| 3,0 | Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze algorytmy. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. | |
| 3,5 | Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach algorytmy. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. | |
| 4,0 | Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. | |
| 4,5 | Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji. | |
| 5,0 | Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem rozpoznawania wzorców, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Potrafi dokonać oceny porównawczej swojego projektu z innymi realizowanymi przez członków grupy lub istniejącymi i ogólnie dostępnymi w Internecie. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Potrafi ocenić i przekonująco omówić parametry, wydajność i skuteczność uzyskanej implementacji. Sporządza dokumentację uzyskanej aplikacji, uwzględniającą badania jej efektywności. |
Literatura podstawowa
- S. Ullman, High-Level Vision. Object Recognition and Visual Cognition, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1996
- R. Jain, R. Kasturi, B.G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill College, 1995
- R. Tadeusiewicz, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997
- M. Ostrowski (red.), Informacja obrazowa, WNT, 1992
- M. Borawski, Rachunek wektorowy w przetwarzaniu obrazów, Wyd. Uczelniane PS, Szczecin, 2007
- http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/, "CVonline - On-Line Compendium of Computer Vision", 2011