Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inteligentne aplikacje komputerowe

Sylabus przedmiotu Zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego - 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 Zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego - Przedmiot obieralny II
Specjalność grafika komputerowa i systemy multimedialne
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 2,0 ECTS (formy) 2,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 11 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW3 15 1,00,50zaliczenie
laboratoriaL3 30 1,00,50zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość podstawowej wiedzy związanej z przetwarzaniem, analizą i rozpoznawaniem obrazów oraz grafiką komputerową i reprezentacją cyfrową obrazów.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z aktualnymi trendami w zakresie zaawansowanych algorytmów widzenia komputerowego.
C-2Nabycie umiejętności analizy porównawczej wybranych różnych podejść do rozwiązania tego samego problemu z dziedziny widzenia komputerowego, dyskusji i krytycznej analizy.
C-3Nabycie umiejętności doboru odpowiednich algorytmów do realizacji zadania z zakresu rozpoznawania obrazów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Praca z modelami barw w kontekście rozpoznawania obrazów.6
T-L-2Segmentacja obrazu.8
T-L-3Deskryptory kształtu w kontekście rozwiązania problemu okluzji.8
T-L-4Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów.6
T-L-5Rozpoznawanie obiektów cywilnych i militarnych na obrazach cyfrowych.2
30
wykłady
T-W-1Barwy na scenie i cieniowanie. Ludzka percepcja barw. Obrazy multispektralne.2
T-W-2Miary tekstur – krawędziowe, lokalne binarne, macierze współwystąpień, itd. Segmentacja tekstur.2
T-W-3Wydobywanie informacji o ruchu z obrazu 2D.2
T-W-4Wybrane algorytmy segmentacji obrazu.3
T-W-5Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania.2
T-W-6Matching dwuwymiarowy.2
T-W-7Tworzenie obrazów 3D na bazie obrazów 2D.2
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.30
A-L-2Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
32
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Przygotowanie się do zaliczenia wykładu i studiowanie literatury5
A-W-3Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
22

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
M-2Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie poszczególnych zajęć.
S-2Ocena 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 laboratoriów.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D17/O4/2-2_W01
Ma wiedzę z zakresu wykorzystania wybranych zagadnień matematycznych w wybranych algorytmach widzenia komputerowego.
I_2A_W01T2A_W01C-1T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4M-1S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D17/O4/2-2_U01
Potrafi dobrać, zaimplementować, a następnie ocenić przydatność technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.
I_2A_U13T2A_U09, T2A_U11, T2A_U12, T2A_U16C-2, C-3T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-4M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-2_W01
Ma wiedzę z zakresu wykorzystania wybranych zagadnień matematycznych w wybranych algorytmach widzenia komputerowego.
2,0Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w zaawansowanych algorytmach widzenia komputerowego.
3,0Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
3,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
4,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, 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 analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
4,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, 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 analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
5,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, 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 analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_2A_D17/O4/2-2_U01
Potrafi dobrać, zaimplementować, a następnie ocenić przydatność technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.
2,0Student nie potrafi dobrać ani ocenić przydatności technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.
3,0Student potrafi w podstawowym zakresie przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze techniki. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
3,5Student potrafi w podstawowym zakresie przygotować projekt, realizujący problem widzenia komputerowego. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach techniki. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,0Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,5Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić wynikowy projekt. Sporządza jego dokumentację. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
5,0Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. 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 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

  1. L. Shapiro, G. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001
  2. S. Ullman, High-Level Vision. Object Recognition and Visual Cognition, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1996
  3. R. Jain, R. Kasturi, B.G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill College, 1995
  4. R. Tadeusiewicz, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997
  5. M. Ostrowski (red.), Informacja obrazowa, WNT, 1992
  6. D. H. Ballard, C. M. Brown, Computer Vision, Prentice Hall, 1982

Literatura dodatkowa

  1. http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/, CVonline - On-Line Compendium of Computer Vision, 2011

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Praca z modelami barw w kontekście rozpoznawania obrazów.6
T-L-2Segmentacja obrazu.8
T-L-3Deskryptory kształtu w kontekście rozwiązania problemu okluzji.8
T-L-4Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów.6
T-L-5Rozpoznawanie obiektów cywilnych i militarnych na obrazach cyfrowych.2
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Barwy na scenie i cieniowanie. Ludzka percepcja barw. Obrazy multispektralne.2
T-W-2Miary tekstur – krawędziowe, lokalne binarne, macierze współwystąpień, itd. Segmentacja tekstur.2
T-W-3Wydobywanie informacji o ruchu z obrazu 2D.2
T-W-4Wybrane algorytmy segmentacji obrazu.3
T-W-5Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania.2
T-W-6Matching dwuwymiarowy.2
T-W-7Tworzenie obrazów 3D na bazie obrazów 2D.2
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych.30
A-L-2Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
32
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.15
A-W-2Przygotowanie się do zaliczenia wykładu i studiowanie literatury5
A-W-3Udział w konsultacjach i zaliczeniu2
22
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O4/2-2_W01Ma wiedzę z zakresu wykorzystania wybranych zagadnień matematycznych w wybranych algorytmach widzenia komputerowego.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W01Ma poszerzoną i pogłębioną wiedzę w zakresie wybranych działów matematyki teoretycznej oraz matematyki stosowanej
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_W01ma rozszerzoną i pogłębioną wiedzę z zakresu matematyki, fizyki, chemii i innych obszarów właściwych dla studiowanego kierunku studiów przydatną do formułowania i rozwiązywania złożonych zadań z zakresu studiowanego kierunku studiów
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z aktualnymi trendami w zakresie zaawansowanych algorytmów widzenia komputerowego.
Treści programoweT-W-1Barwy na scenie i cieniowanie. Ludzka percepcja barw. Obrazy multispektralne.
T-W-2Miary tekstur – krawędziowe, lokalne binarne, macierze współwystąpień, itd. Segmentacja tekstur.
T-W-3Wydobywanie informacji o ruchu z obrazu 2D.
T-W-4Wybrane algorytmy segmentacji obrazu.
T-W-5Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania.
T-W-6Matching dwuwymiarowy.
T-W-7Tworzenie obrazów 3D na bazie obrazów 2D.
T-L-1Praca z modelami barw w kontekście rozpoznawania obrazów.
T-L-2Segmentacja obrazu.
T-L-3Deskryptory kształtu w kontekście rozwiązania problemu okluzji.
T-L-4Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów.
Metody nauczaniaM-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
Sposób ocenyS-2Ocena 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 laboratoriów.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w zaawansowanych algorytmach widzenia komputerowego.
3,0Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
3,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
4,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, 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 analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
4,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, 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 analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
5,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi na wykładach zaawansowanymi algorytmami widzenia komputerowego, 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 analizy teksturalnej, analizy ruchu, segmentacji, reprezentacji wybranych cech, tworzenia obrazów 3D na podstawie obrazów planarnych.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_2A_D17/O4/2-2_U01Potrafi dobrać, zaimplementować, a następnie ocenić przydatność technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U13Potrafi dobrać, porównać i ocenić rozwiązania projektowe w wybranym obszarze zastosowań
Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaT2A_U09potrafi wykorzystać do formułowania i rozwiązywania zadań inżynierskich i prostych problemów badawczych metody analityczne, symulacyjne i eksperymentalne
T2A_U11potrafi formułować i testować hipotezy związane z problemami inżynierskimi i prostymi problemami badawczymi
T2A_U12potrafi ocenić przydatność i możliwość wykorzystania nowych osiągnięć (technik i technologii) w zakresie studiowanego kierunku studiów
T2A_U16potrafi zaproponować ulepszenia (usprawnienia) istniejących rozwiązań technicznych
Cel przedmiotuC-2Nabycie umiejętności analizy porównawczej wybranych różnych podejść do rozwiązania tego samego problemu z dziedziny widzenia komputerowego, dyskusji i krytycznej analizy.
C-3Nabycie umiejętności doboru odpowiednich algorytmów do realizacji zadania z zakresu rozpoznawania obrazów.
Treści programoweT-W-4Wybrane algorytmy segmentacji obrazu.
T-W-5Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania.
T-L-1Praca z modelami barw w kontekście rozpoznawania obrazów.
T-L-2Segmentacja obrazu.
T-L-4Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów.
Metody nauczaniaM-2Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie poszczególnych zajęć.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie potrafi dobrać ani ocenić przydatności technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach.
3,0Student potrafi w podstawowym zakresie przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze techniki. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
3,5Student potrafi w podstawowym zakresie przygotować projekt, realizujący problem widzenia komputerowego. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach techniki. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,0Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu.
4,5Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić wynikowy projekt. Sporządza jego dokumentację. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji.
5,0Student potrafi przygotować projekt, realizujący wybrany problem widzenia komputerowego, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. 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 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.