Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (N1)

Sylabus przedmiotu Widzenie maszynowe:

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 Widzenie maszynowe
Specjalność systemy komputerowe i oprogramowanie
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Georgy Kukharev <Georgy.Kukharev@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny 8 Grupa obieralna 5

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL8 10 1,30,25zaliczenie
projektyP8 10 0,90,33zaliczenie
wykładyW8 10 0,80,42zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Wiedzy z zakresu przedmiotów: Przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów, programowanie w środowisku MATLAB

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-11. Wprowadzenie w środowisko MATLAB. 2. Przygotowanie danych do obróbki (pliki ".avi', bazy obrazów twarzy; bazy obrazów kolorowych o rożnej tematyce i rodzaju). 3. Opracowanie programów do analizy scen. 4. Opracowanie programów do lokalizacji twarzy ze scen wideo. 5. Opracowanie programów do detekcji twarzy ze scen wideo oraz trekingu twarzy. 6. System rozpoznawania twarzy. 7. Wybór i przygotowanie sprawozdania.10
10
projekty
T-P-11. Wybór projektu i jego uzasadnienie, wybór zespolu do realizacji projektu 2. Podbór literatury i jej analiza. 3. Publiczne przestanienie wybranego projeku oraz omówenia zalożeń, celu i tezy projektu 4. praca nad projektem 5.Przedstawienie przejsciowych wyników. 6. przygotowanie sprawozdania 7. publiczna obrona projektu10
10
wykłady
T-W-11. Wprowadzenie w przedmiot "Widzenie maszynowe": powiązanie z zagadnieniami przetwarzania i rozpoznawania obrazów. 2. Systemy wideoobserwacji. Analiza scen. Detekcja zmiany sceny - metody oraz algorytmy realizacji. 3. Widzenie maszynowe w zadaniach biometrii: detekcja i lokalizacja twarzy. 4. Rozpoznawanie twarzy w systemach biometrycznych; 5. Widzenie maszynowe w projektach technicznych: rozpoznawanie tablic rejestracyjnych samochodów; rozpoznawanie numerów wagonów w ruchu; 6. Systemy wideoobserwacji granicznej - przykład działania i omówienie podejść do realizacji 7. Projektowanie systemów widzenia maszynowego10
10

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie prezentacji po całemu cykłu prac laboratoryjnych z omoweniem najlepszych wyników Przygotowanie prezentacji do projektu zespolowgo z omoweniem najlepszych wyników15
A-L-3Przygotowanie się do zajęć - studia literaturowe15
40
projekty
A-P-1udział w zjaęciach10
A-P-2Przygotowanie prezentacji i 7 sprawozdań17
27
wykłady
A-W-1Udział w zajęciach dydaktycznych10
A-W-2Praca własna studenta oraz przygotowanie do zaliczenia10
A-W-3udział w zaliczeniu2
A-W-4udział w konsultacjach1
23

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykład z prezentacją; pokaz demo wersji własnych opracowań oraz demo z internetu dla bieżących wykładów.
M-2Stosowanie procedury "burza mózgów" ze studentami w poszukiwaniu rozwiązań algorytmicznych postawionego zadania.
M-3Wspólnie ze studentami przygotowanie podstawowych części projektów prac laboratoryjnych

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Założenia na podstawie własnych prezentacji studentów, ich obrony i rankingu
S-2Ocena formująca: zaliczenie pisemne

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_O5/02_W01
Studenci zostaną zaznajomieni z zagadnieniami projektowania i realizacji systemówwidzenia maszynowego. Szczególny nacisk, zarówno na wykładach, jak i zajęciach laboratoryjnych, będzie położony na aktualne aspekty (zadania, algorytmy, sposobyrealizacji) systemów widzenia maszynowego
I_1A_W18, I_1A_W13, I_1A_W17, I_1A_W01C-1T-P-1M-1S-2

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_O5/02_U01
Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB
I_1A_U19, I_1A_U01, I_1A_U02C-1T-W-1M-3, M-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_O5/02_K01
Stydenci będą wedzieli o co chodzi w tym przedmiocie i w jaki sposób można wykorrystać swoje wedzy w praktyce
I_1A_K01, I_1A_K04C-1T-W-1M-3, M-2S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/02_W01
Studenci zostaną zaznajomieni z zagadnieniami projektowania i realizacji systemówwidzenia maszynowego. Szczególny nacisk, zarówno na wykładach, jak i zajęciach laboratoryjnych, będzie położony na aktualne aspekty (zadania, algorytmy, sposobyrealizacji) systemów widzenia maszynowego
2,0
3,0student posiada wiedze dotyczaca prostych zadan z widzenia maszynowego i metod ich rozwiazania
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/02_U01
Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB
2,0
3,0student potrafi zrozumiec proste zadania widzenia maszynowego
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
I_1A_O5/02_K01
Stydenci będą wedzieli o co chodzi w tym przedmiocie i w jaki sposób można wykorrystać swoje wedzy w praktyce
2,0
3,0student rozumie potrzebe zwiekszenia swojej wiedzy i stosuje je do postawionych zadan
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. R. Tadeusiewicz, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacj, Kraków, 1997
  2. Kuchariew G, Przetwarzanie i analiza obrazów cyfrowych, Instytut Informatyki PS, INFORMA, Szczecin, 1998
  3. Kukharev G., Kuźmiński A., Techniki Biometryczne. Część 1. Metody Rozpoznawania Twarzy, Informa, WI PS, Szczecin, 2003

Literatura dodatkowa

  1. Krzysztof Ślot, Wybrane zagadnienia biomertii, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa, 2008

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-11. Wprowadzenie w środowisko MATLAB. 2. Przygotowanie danych do obróbki (pliki ".avi', bazy obrazów twarzy; bazy obrazów kolorowych o rożnej tematyce i rodzaju). 3. Opracowanie programów do analizy scen. 4. Opracowanie programów do lokalizacji twarzy ze scen wideo. 5. Opracowanie programów do detekcji twarzy ze scen wideo oraz trekingu twarzy. 6. System rozpoznawania twarzy. 7. Wybór i przygotowanie sprawozdania.10
10

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-11. Wybór projektu i jego uzasadnienie, wybór zespolu do realizacji projektu 2. Podbór literatury i jej analiza. 3. Publiczne przestanienie wybranego projeku oraz omówenia zalożeń, celu i tezy projektu 4. praca nad projektem 5.Przedstawienie przejsciowych wyników. 6. przygotowanie sprawozdania 7. publiczna obrona projektu10
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-11. Wprowadzenie w przedmiot "Widzenie maszynowe": powiązanie z zagadnieniami przetwarzania i rozpoznawania obrazów. 2. Systemy wideoobserwacji. Analiza scen. Detekcja zmiany sceny - metody oraz algorytmy realizacji. 3. Widzenie maszynowe w zadaniach biometrii: detekcja i lokalizacja twarzy. 4. Rozpoznawanie twarzy w systemach biometrycznych; 5. Widzenie maszynowe w projektach technicznych: rozpoznawanie tablic rejestracyjnych samochodów; rozpoznawanie numerów wagonów w ruchu; 6. Systemy wideoobserwacji granicznej - przykład działania i omówienie podejść do realizacji 7. Projektowanie systemów widzenia maszynowego10
10

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach10
A-L-2Przygotowanie prezentacji po całemu cykłu prac laboratoryjnych z omoweniem najlepszych wyników Przygotowanie prezentacji do projektu zespolowgo z omoweniem najlepszych wyników15
A-L-3Przygotowanie się do zajęć - studia literaturowe15
40
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1udział w zjaęciach10
A-P-2Przygotowanie prezentacji i 7 sprawozdań17
27
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Udział w zajęciach dydaktycznych10
A-W-2Praca własna studenta oraz przygotowanie do zaliczenia10
A-W-3udział w zaliczeniu2
A-W-4udział w konsultacjach1
23
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/02_W01Studenci zostaną zaznajomieni z zagadnieniami projektowania i realizacji systemówwidzenia maszynowego. Szczególny nacisk, zarówno na wykładach, jak i zajęciach laboratoryjnych, będzie położony na aktualne aspekty (zadania, algorytmy, sposobyrealizacji) systemów widzenia maszynowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_W18ma wiedzę w zakresie podstaw modelowania systemów
I_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
Cel przedmiotuC-1Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB
Treści programoweT-P-11. Wybór projektu i jego uzasadnienie, wybór zespolu do realizacji projektu 2. Podbór literatury i jej analiza. 3. Publiczne przestanienie wybranego projeku oraz omówenia zalożeń, celu i tezy projektu 4. praca nad projektem 5.Przedstawienie przejsciowych wyników. 6. przygotowanie sprawozdania 7. publiczna obrona projektu
Metody nauczaniaM-1Wykład z prezentacją; pokaz demo wersji własnych opracowań oraz demo z internetu dla bieżących wykładów.
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: zaliczenie pisemne
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0student posiada wiedze dotyczaca prostych zadan z widzenia maszynowego i metod ich rozwiazania
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/02_U01Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_U19ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
I_1A_U01potrafi w zakresie podstawowym projektować, implementować i testować oprogramowanie
I_1A_U02potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
Cel przedmiotuC-1Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB
Treści programoweT-W-11. Wprowadzenie w przedmiot "Widzenie maszynowe": powiązanie z zagadnieniami przetwarzania i rozpoznawania obrazów. 2. Systemy wideoobserwacji. Analiza scen. Detekcja zmiany sceny - metody oraz algorytmy realizacji. 3. Widzenie maszynowe w zadaniach biometrii: detekcja i lokalizacja twarzy. 4. Rozpoznawanie twarzy w systemach biometrycznych; 5. Widzenie maszynowe w projektach technicznych: rozpoznawanie tablic rejestracyjnych samochodów; rozpoznawanie numerów wagonów w ruchu; 6. Systemy wideoobserwacji granicznej - przykład działania i omówienie podejść do realizacji 7. Projektowanie systemów widzenia maszynowego
Metody nauczaniaM-3Wspólnie ze studentami przygotowanie podstawowych części projektów prac laboratoryjnych
M-2Stosowanie procedury "burza mózgów" ze studentami w poszukiwaniu rozwiązań algorytmicznych postawionego zadania.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Założenia na podstawie własnych prezentacji studentów, ich obrony i rankingu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0student potrafi zrozumiec proste zadania widzenia maszynowego
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaI_1A_O5/02_K01Stydenci będą wedzieli o co chodzi w tym przedmiocie i w jaki sposób można wykorrystać swoje wedzy w praktyce
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_1A_K01świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
I_1A_K04rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
Cel przedmiotuC-1Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB
Treści programoweT-W-11. Wprowadzenie w przedmiot "Widzenie maszynowe": powiązanie z zagadnieniami przetwarzania i rozpoznawania obrazów. 2. Systemy wideoobserwacji. Analiza scen. Detekcja zmiany sceny - metody oraz algorytmy realizacji. 3. Widzenie maszynowe w zadaniach biometrii: detekcja i lokalizacja twarzy. 4. Rozpoznawanie twarzy w systemach biometrycznych; 5. Widzenie maszynowe w projektach technicznych: rozpoznawanie tablic rejestracyjnych samochodów; rozpoznawanie numerów wagonów w ruchu; 6. Systemy wideoobserwacji granicznej - przykład działania i omówienie podejść do realizacji 7. Projektowanie systemów widzenia maszynowego
Metody nauczaniaM-3Wspólnie ze studentami przygotowanie podstawowych części projektów prac laboratoryjnych
M-2Stosowanie procedury "burza mózgów" ze studentami w poszukiwaniu rozwiązań algorytmicznych postawionego zadania.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Założenia na podstawie własnych prezentacji studentów, ich obrony i rankingu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0student rozumie potrzebe zwiekszenia swojej wiedzy i stosuje je do postawionych zadan
3,5
4,0
4,5
5,0