Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Analiza i rozpoznawanie obrazów:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia niestacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Analiza i rozpoznawanie obrazów
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Edward Półrolniczak <Edward.polrolniczak@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Edward Półrolniczak <Edward.polrolniczak@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 8 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW7 20 1,50,62egzamin
laboratoriaL7 10 1,50,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Umiejętność programowania w języku C, Java i środowisku Matlab.
W-2Znajomość zagadnień z dziedziny analizy matematycznej i algebry liniowej.
W-3Znajomość podstawowych metod numerycznych.
W-4Znajomość podstawowych struktur danych i algorytmów.
W-5Znajomość podstawowych metod przetwarzania obrazów.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z metodami analizy i rozpoznawania obrazów.
C-2Zapoznanie studentów z procesem tworzenia systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
C-3Wskazanie studentom praktycznych zastosowań metod analizy i rozpoznawania obrazów.
C-4Wykształcenie praktycznych umiejętności w stosowaniu przekazywanych metod.
C-5Wykształcenie krystycznego spojrzenia na złożoność zagadnienia analizy i rozpoznawania obrazów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Wprowadzenie do wykorzystania środowiska Matlab w zadaniu analizy i rozpoznawania obrazów.1
T-L-2Pomiar cech obiektów obrazu konturowego i rastrowego.1
T-L-3Segmentacja obrazów.1
T-L-4Wykorzystanie inwariantów w rozpoznawaniu obrazów i obiektów1
T-L-5Konstruowanie przestrzeni cech określonej klasy obiektów.2
T-L-6Redukcja cech w przestrzeni.2
T-L-7Klasyfikacja obiektów w przestrzeni cech i rozpoznawanie obiektów w przestrzeni cech.2
10
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.2
T-W-2Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.2
T-W-3Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.2
T-W-4Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.2
T-W-5Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.2
T-W-6Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.2
T-W-7Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.2
T-W-8Klasyfikacja prostych wzorców: klasyfikator wg funkcji potencjału, klasyfikator statystyczny Bayesa, klasyfikator wg najmniejszej odległości, klasyfikator "k sąsiadów", klasyfikator z użyciem SVM, klasyfikacja neuronowa.2
T-W-9Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.2
T-W-10Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.2
20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Przygotowanie się do zajęć10
A-L-2Uczestnictwo w zajęciach10
A-L-3Prace kończące realizację zadań elementarnych realizowanych na laboratoriach12
A-L-4Opracowanie wyników i stworzenie raportów z prac laboratoryjnych8
A-L-5Konsultacje2
A-L-6Zaliczenie prac laboratoryjnych4
46
wykłady
A-W-1Udział w wykładach20
A-W-2Samodzielne studia nad tematem18
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia7
A-W-4Udział w konsultacjach.1
46

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład informacyjny i wykład konwersatoryjny prezentujące zagadnienia teoretyczne związane z analizą i rozpoznawaniem obrazów.
M-2Ćwiczenia laboratoryjne - realizacja wybranych metod i algorytmów z dziedziny przedmiotu.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Ocena realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych wykonywanych indywidualnie na poszczególnych laboratoriach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena jakości realizacji zadań i raportów opracowujących wyniki z zadań realizowanych na ćwiczeniach laboratoryjnych.
S-3Ocena podsumowująca: Egzamin ustny z dziedziny przedmiotu.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O5/01_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie definiować podstawowe pojęcia z dziedziny analizy i rozpoznawania obrazów, powinien dobierać metody i algorymy to rozwiązania typowych zadań analizy i rozpoznawania obrazów, powinien formułować zasady realizacji systemów analizy i rozpoznawania obrazów, powinien tłumaczyć potencjalne trudności w realizacji procesu analizy i rozpoznawania obrazów, powinien zaproponować określone metody do realizacji zadań analizy i rozpoznawania obrazów.
I_1A_W13, I_1A_W17, I_1A_W01, I_1A_W05C-1, C-2, C-3T-W-5, T-W-8, T-W-7, T-W-2, T-W-10, T-W-6, T-W-9, T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-L-1, T-L-4, T-L-7, T-L-5, T-L-6, T-L-2M-1S-3, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O5/01_U01
Student posiada zdolność do stosowania wiedzy w celu wykonywania zadań i rozwiązywania problemow z dziedziny analizy i rozpoznawania obrazów.
I_1A_U19, I_1A_U17, I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U15, I_1A_U03, I_1A_U05C-4, C-5T-W-5, T-W-8, T-W-7, T-W-2, T-W-10, T-W-6, T-W-9, T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-L-1, T-L-4, T-L-7, T-L-5, T-L-6, T-L-2M-2S-1, S-2
I_1A_O5/01_U02
umiejętność samodzielnego studia tematyki związanej z treścią przedmioty
I_1A_U20C-4, C-5M-2S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_1A_O5/01_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie następujące postawy: aktywna postawa do rozwiązywania problemów analizy i rozpoznawania obrazów, dbałość o jakość wykonywanej pracy, kreatywność w projektowaniu rozwiązań, świadomość złożoności problemu.
I_1A_K01, I_1A_K07, I_1A_K04C-4, C-3, C-5T-W-5, T-W-8, T-W-7, T-W-2, T-W-10, T-W-6, T-W-9, T-W-4, T-W-3, T-W-1, T-L-1, T-L-4, T-L-7, T-L-5, T-L-6, T-L-2M-2S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/01_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie definiować podstawowe pojęcia z dziedziny analizy i rozpoznawania obrazów, powinien dobierać metody i algorymy to rozwiązania typowych zadań analizy i rozpoznawania obrazów, powinien formułować zasady realizacji systemów analizy i rozpoznawania obrazów, powinien tłumaczyć potencjalne trudności w realizacji procesu analizy i rozpoznawania obrazów, powinien zaproponować określone metody do realizacji zadań analizy i rozpoznawania obrazów.
2,0Nie potrafi wymienić podstawowych metod analizy i rozpoznawania obrazów.
3,0Potrafi wyliczyć podstawowe metody analizy i rozpoznawania obrazów.
3,5Potrafi formułować zasady realizacji systemów rozpoznawania obrazów.
4,0Potrafi objaśniać podstawy działania metod bazowych do budowy systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
4,5Potrafi tłumaczyć zasady łączenia metod składowych systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
5,0Potrafi dobierać odpowiednie metody do zadań w dziedzinie analizy i rozpoznawania obrazów w warunkach nietypowych i wskazuje potencjalne zastosowania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/01_U01
Student posiada zdolność do stosowania wiedzy w celu wykonywania zadań i rozwiązywania problemow z dziedziny analizy i rozpoznawania obrazów.
2,0Student nie posiada podstawowych umiejętności w zakresie przedmiotu.
3,0Student potrafi wykorzystywać oprogramowanie i sprzęt stosowane w systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
3,5Potrafi uruchamiać podstawowe metody celem uzyskiwania wyników czątkowych w zadaniach analizy i rozpoznawania obrazów.
4,0Potrafi łączyć metody i dostosowywać ich parametry celem tworzenia systemów analizy i rozpoznawania obrazów zgodnie z kanonem sztuki.
4,5Potrafi opracowywać opracowywać i implementować samodzielnie metody do zastosowań w klasycznych systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
5,0Potrafi opracowywać opracowywać i implementować samodzielnie metody do zastosowań w nietypowych systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
I_1A_O5/01_U02
umiejętność samodzielnego studia tematyki związanej z treścią przedmioty
2,0Nie potrafi samodzielnie pracować nad tematyką przedmiotu.
3,0Potrafi wyszukać podstawowe informacje na temat metod w systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
3,5Potrafi określać potrzeby i wyszukuje informacje uzupełniające pozwalające na szczegółowe zrozumienie algorytmów podstawowych metod w analizie i rozpoznawaniu obrazów.
4,0Implementuje metody na bazie samodzielnie zdobytej wiedzy.
4,5Przeprowadza samodzielnie eksperymenty z wykorzystaniem metod state-of-art i wyciąga wnioski.
5,0We własnym zakresie uruchamia i bada systemy analizy i rozpoznawania obrazów.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/01_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie następujące postawy: aktywna postawa do rozwiązywania problemów analizy i rozpoznawania obrazów, dbałość o jakość wykonywanej pracy, kreatywność w projektowaniu rozwiązań, świadomość złożoności problemu.
2,0Nie posiada kompetencji społecznych przewidzianych dla przedmiotu.
3,0Umie zaprezentować posiadaną wiedzę.
3,5Przejawia otwartość do zdobywania wiedzy.
4,0Prezentuje aktywną postawę co do zdobywania wiedzy i dzielenia się nią.
4,5Konstruuje obiektywne wnioski.
5,0Broni osiągniętych rezultatów.

Literatura podstawowa

  1. Ryszard Tadeusiewicz, Przemysław Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997, ISBN 83-86476-15-X, http://winntbg.bg.agh.edu.pl/skrypty2/0098/index.php
  2. Włodzimierz Kasprzak, Rozpoznawanie obrazów i sygnałów, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2009, ISBN 978-83-7207-769-1
  3. Georgy Koukharev, Adam Kuźmiński, Techniki biometryczne cz. 1. Metody rozpoznawania twarzy., Informa, Szczecin, 2003, ISBN 83-87362-53-0

Literatura dodatkowa

  1. Georgy Koukharev, Przetwarzanie i analiza obrazów cyfrowych, Informa, Szczecin, 1998
  2. R. G. Lyons, Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania obrazów, Wydawnictwo Komunikacji i Łączności, Warszawa, 1999

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Wprowadzenie do wykorzystania środowiska Matlab w zadaniu analizy i rozpoznawania obrazów.1
T-L-2Pomiar cech obiektów obrazu konturowego i rastrowego.1
T-L-3Segmentacja obrazów.1
T-L-4Wykorzystanie inwariantów w rozpoznawaniu obrazów i obiektów1
T-L-5Konstruowanie przestrzeni cech określonej klasy obiektów.2
T-L-6Redukcja cech w przestrzeni.2
T-L-7Klasyfikacja obiektów w przestrzeni cech i rozpoznawanie obiektów w przestrzeni cech.2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.2
T-W-2Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.2
T-W-3Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.2
T-W-4Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.2
T-W-5Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.2
T-W-6Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.2
T-W-7Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.2
T-W-8Klasyfikacja prostych wzorców: klasyfikator wg funkcji potencjału, klasyfikator statystyczny Bayesa, klasyfikator wg najmniejszej odległości, klasyfikator "k sąsiadów", klasyfikator z użyciem SVM, klasyfikacja neuronowa.2
T-W-9Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.2
T-W-10Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.2
20

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Przygotowanie się do zajęć10
A-L-2Uczestnictwo w zajęciach10
A-L-3Prace kończące realizację zadań elementarnych realizowanych na laboratoriach12
A-L-4Opracowanie wyników i stworzenie raportów z prac laboratoryjnych8
A-L-5Konsultacje2
A-L-6Zaliczenie prac laboratoryjnych4
46
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w wykładach20
A-W-2Samodzielne studia nad tematem18
A-W-3Przygotowanie do zaliczenia7
A-W-4Udział w konsultacjach.1
46
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/01_W01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie definiować podstawowe pojęcia z dziedziny analizy i rozpoznawania obrazów, powinien dobierać metody i algorymy to rozwiązania typowych zadań analizy i rozpoznawania obrazów, powinien formułować zasady realizacji systemów analizy i rozpoznawania obrazów, powinien tłumaczyć potencjalne trudności w realizacji procesu analizy i rozpoznawania obrazów, powinien zaproponować określone metody do realizacji zadań analizy i rozpoznawania obrazów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W13zna podstawy grafiki komputerowej i technik wizualizacji
I_1A_W17zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
I_1A_W01ma wiedzę z matematyki teoretycznej ze szczególnym uwzględnieniem jej stosowanych aspektów, matematyki dyskretnej oraz matematyki stosowanej
I_1A_W05ma wiedzę w zakresie algorytmizacji i zasad tworzenia struktur danych
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z metodami analizy i rozpoznawania obrazów.
C-2Zapoznanie studentów z procesem tworzenia systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
C-3Wskazanie studentom praktycznych zastosowań metod analizy i rozpoznawania obrazów.
Treści programoweT-W-5Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.
T-W-8Klasyfikacja prostych wzorców: klasyfikator wg funkcji potencjału, klasyfikator statystyczny Bayesa, klasyfikator wg najmniejszej odległości, klasyfikator "k sąsiadów", klasyfikator z użyciem SVM, klasyfikacja neuronowa.
T-W-7Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
T-W-2Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.
T-W-10Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.
T-W-6Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
T-W-9Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.
T-W-4Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.
T-W-3Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.
T-W-1Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.
T-L-1Wprowadzenie do wykorzystania środowiska Matlab w zadaniu analizy i rozpoznawania obrazów.
T-L-4Wykorzystanie inwariantów w rozpoznawaniu obrazów i obiektów
T-L-7Klasyfikacja obiektów w przestrzeni cech i rozpoznawanie obiektów w przestrzeni cech.
T-L-5Konstruowanie przestrzeni cech określonej klasy obiektów.
T-L-6Redukcja cech w przestrzeni.
T-L-2Pomiar cech obiektów obrazu konturowego i rastrowego.
Metody nauczaniaM-1Wykład informacyjny i wykład konwersatoryjny prezentujące zagadnienia teoretyczne związane z analizą i rozpoznawaniem obrazów.
Sposób ocenyS-3Ocena podsumowująca: Egzamin ustny z dziedziny przedmiotu.
S-1Ocena formująca: Ocena realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych wykonywanych indywidualnie na poszczególnych laboratoriach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi wymienić podstawowych metod analizy i rozpoznawania obrazów.
3,0Potrafi wyliczyć podstawowe metody analizy i rozpoznawania obrazów.
3,5Potrafi formułować zasady realizacji systemów rozpoznawania obrazów.
4,0Potrafi objaśniać podstawy działania metod bazowych do budowy systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
4,5Potrafi tłumaczyć zasady łączenia metod składowych systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
5,0Potrafi dobierać odpowiednie metody do zadań w dziedzinie analizy i rozpoznawania obrazów w warunkach nietypowych i wskazuje potencjalne zastosowania.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/01_U01Student posiada zdolność do stosowania wiedzy w celu wykonywania zadań i rozwiązywania problemow z dziedziny analizy i rozpoznawania obrazów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U19ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
I_1A_U17potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania prostego zadania inżynierskiego, typowego dla reprezentowanej dyscypliny inżynierskiej oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
I_1A_U01potrafi w zakresie podstawowym projektować, implementować i testować oprogramowanie
I_1A_U02potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
I_1A_U15potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
I_1A_U03umie oceniać przydatność i stosować różne paradygmaty programowania, języki i środowiska programistyczne do rozwiązywania problemów dziedzinowych
I_1A_U05potrafi tworzyć i posługiwać się dokumentacją techniczną
Cel przedmiotuC-4Wykształcenie praktycznych umiejętności w stosowaniu przekazywanych metod.
C-5Wykształcenie krystycznego spojrzenia na złożoność zagadnienia analizy i rozpoznawania obrazów.
Treści programoweT-W-5Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.
T-W-8Klasyfikacja prostych wzorców: klasyfikator wg funkcji potencjału, klasyfikator statystyczny Bayesa, klasyfikator wg najmniejszej odległości, klasyfikator "k sąsiadów", klasyfikator z użyciem SVM, klasyfikacja neuronowa.
T-W-7Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
T-W-2Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.
T-W-10Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.
T-W-6Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
T-W-9Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.
T-W-4Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.
T-W-3Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.
T-W-1Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.
T-L-1Wprowadzenie do wykorzystania środowiska Matlab w zadaniu analizy i rozpoznawania obrazów.
T-L-4Wykorzystanie inwariantów w rozpoznawaniu obrazów i obiektów
T-L-7Klasyfikacja obiektów w przestrzeni cech i rozpoznawanie obiektów w przestrzeni cech.
T-L-5Konstruowanie przestrzeni cech określonej klasy obiektów.
T-L-6Redukcja cech w przestrzeni.
T-L-2Pomiar cech obiektów obrazu konturowego i rastrowego.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - realizacja wybranych metod i algorytmów z dziedziny przedmiotu.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych wykonywanych indywidualnie na poszczególnych laboratoriach.
S-2Ocena podsumowująca: Ocena jakości realizacji zadań i raportów opracowujących wyniki z zadań realizowanych na ćwiczeniach laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie posiada podstawowych umiejętności w zakresie przedmiotu.
3,0Student potrafi wykorzystywać oprogramowanie i sprzęt stosowane w systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
3,5Potrafi uruchamiać podstawowe metody celem uzyskiwania wyników czątkowych w zadaniach analizy i rozpoznawania obrazów.
4,0Potrafi łączyć metody i dostosowywać ich parametry celem tworzenia systemów analizy i rozpoznawania obrazów zgodnie z kanonem sztuki.
4,5Potrafi opracowywać opracowywać i implementować samodzielnie metody do zastosowań w klasycznych systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
5,0Potrafi opracowywać opracowywać i implementować samodzielnie metody do zastosowań w nietypowych systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/01_U02umiejętność samodzielnego studia tematyki związanej z treścią przedmioty
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U20ma umiejętności samokształcania się
Cel przedmiotuC-4Wykształcenie praktycznych umiejętności w stosowaniu przekazywanych metod.
C-5Wykształcenie krystycznego spojrzenia na złożoność zagadnienia analizy i rozpoznawania obrazów.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - realizacja wybranych metod i algorytmów z dziedziny przedmiotu.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Ocena realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych wykonywanych indywidualnie na poszczególnych laboratoriach.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie potrafi samodzielnie pracować nad tematyką przedmiotu.
3,0Potrafi wyszukać podstawowe informacje na temat metod w systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
3,5Potrafi określać potrzeby i wyszukuje informacje uzupełniające pozwalające na szczegółowe zrozumienie algorytmów podstawowych metod w analizie i rozpoznawaniu obrazów.
4,0Implementuje metody na bazie samodzielnie zdobytej wiedzy.
4,5Przeprowadza samodzielnie eksperymenty z wykorzystaniem metod state-of-art i wyciąga wnioski.
5,0We własnym zakresie uruchamia i bada systemy analizy i rozpoznawania obrazów.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/01_K01W wyniku przeprowadzonych zajęć student nabędzie następujące postawy: aktywna postawa do rozwiązywania problemów analizy i rozpoznawania obrazów, dbałość o jakość wykonywanej pracy, kreatywność w projektowaniu rozwiązań, świadomość złożoności problemu.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K01świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_1A_K07rozumie społeczny i zawodowy kontekst informatyki oraz związanych z nim aspektów prawnych i etycznych
I_1A_K04rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
Cel przedmiotuC-4Wykształcenie praktycznych umiejętności w stosowaniu przekazywanych metod.
C-3Wskazanie studentom praktycznych zastosowań metod analizy i rozpoznawania obrazów.
C-5Wykształcenie krystycznego spojrzenia na złożoność zagadnienia analizy i rozpoznawania obrazów.
Treści programoweT-W-5Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.
T-W-8Klasyfikacja prostych wzorców: klasyfikator wg funkcji potencjału, klasyfikator statystyczny Bayesa, klasyfikator wg najmniejszej odległości, klasyfikator "k sąsiadów", klasyfikator z użyciem SVM, klasyfikacja neuronowa.
T-W-7Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
T-W-2Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.
T-W-10Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.
T-W-6Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
T-W-9Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.
T-W-4Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.
T-W-3Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.
T-W-1Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.
T-L-1Wprowadzenie do wykorzystania środowiska Matlab w zadaniu analizy i rozpoznawania obrazów.
T-L-4Wykorzystanie inwariantów w rozpoznawaniu obrazów i obiektów
T-L-7Klasyfikacja obiektów w przestrzeni cech i rozpoznawanie obiektów w przestrzeni cech.
T-L-5Konstruowanie przestrzeni cech określonej klasy obiektów.
T-L-6Redukcja cech w przestrzeni.
T-L-2Pomiar cech obiektów obrazu konturowego i rastrowego.
Metody nauczaniaM-2Ćwiczenia laboratoryjne - realizacja wybranych metod i algorytmów z dziedziny przedmiotu.
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: Ocena jakości realizacji zadań i raportów opracowujących wyniki z zadań realizowanych na ćwiczeniach laboratoryjnych.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Nie posiada kompetencji społecznych przewidzianych dla przedmiotu.
3,0Umie zaprezentować posiadaną wiedzę.
3,5Przejawia otwartość do zdobywania wiedzy.
4,0Prezentuje aktywną postawę co do zdobywania wiedzy i dzielenia się nią.
4,5Konstruuje obiektywne wnioski.
5,0Broni osiągniętych rezultatów.