Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: inżynieria oprogramowania
Sylabus przedmiotu Zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego - Przedmiot obieralny II:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne | ||
| 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
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 trendami w zakresie zaawansowanych algorytmów widzenia komputerowego. |
| C-2 | Nabycie umiejętności analizy porównawczej wybranych różnych podejść do rozwiązania tego samego problemu z dziedziny widzenia komputerowego, dyskusji i krytycznej analizy. |
| C-3 | Nabycie umiejętności doboru odpowiednich algorytmów do realizacji zadania z zakresu rozpoznawania obrazów. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Praca z modelami barw w kontekście rozpoznawania obrazów. | 3 |
| T-L-2 | Segmentacja obrazu. | 6 |
| T-L-3 | Deskryptory kształtu w kontekście rozwiązania problemu okluzji. | 2 |
| T-L-4 | Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów. | 5 |
| 16 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Barwy na scenie i cieniowanie. Ludzka percepcja barw. Obrazy multispektralne. | 2 |
| T-W-2 | Miary tekstur – krawędziowe, lokalne binarne, macierze współwystąpień, itd. Segmentacja tekstur. | 1 |
| T-W-3 | Wydobywanie informacji o ruchu z obrazu 2D. | 1 |
| T-W-4 | Wybrane algorytmy segmentacji obrazu. | 2 |
| T-W-5 | Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania. | 1 |
| T-W-6 | Matching dwuwymiarowy. | 1 |
| T-W-7 | Tworzenie obrazów 3D na bazie obrazów 2D. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych. | 16 |
| A-L-2 | Samodzielne przygotowywanie materiałów do zajęć laboratoryjnych. | 8 |
| A-L-3 | Studiowanie literatury poświęconej badanym algorytmom. | 3 |
| A-L-4 | Udział w konsultacjach. | 1 |
| 28 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 10 |
| A-W-2 | Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych przykładów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach. | 4 |
| A-W-3 | Samodzielna analiza źródeł wskazanych na wykładach. | 10 |
| A-W-4 | Przygotowanie do zaliczenia końcowego. | 4 |
| 28 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć. |
| M-2 | 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 poszczególnych zajęć. |
| 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 laboratoriów. |
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/O/2-5_W01 Ma wiedzę z zakresu wykorzystania wybranych zagadnień matematycznych w wybranych algorytmach widzenia komputerowego. | I_2A_W01 | — | C-1 | T-W-3, T-W-5, T-W-2, T-W-6, T-W-1, T-W-4, T-W-7, T-L-4, T-L-3, T-L-2, T-L-1 | 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/O/2-5_U01 Potrafi dobrać, zaimplementować, a następnie ocenić przydatność technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach. | I_2A_U13 | — | C-2, C-3 | T-W-5, T-W-4, T-L-4, T-L-2, T-L-1 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D17/O/2-5_W01 Ma wiedzę z zakresu wykorzystania wybranych zagadnień matematycznych w wybranych algorytmach widzenia komputerowego. | 2,0 | Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zastosowań matematyki w zaawansowanych algorytmach widzenia komputerowego. |
| 3,0 | Student 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. | |
| 3,5 | Student 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. | |
| 4,0 | Student 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. | |
| 4,5 | Student 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. | |
| 5,0 | Student 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 kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D17/O/2-5_U01 Potrafi dobrać, zaimplementować, a następnie ocenić przydatność technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach. | 2,0 | Student nie potrafi dobrać ani ocenić przydatności technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach. |
| 3,0 | Student 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. | |
| 3,5 | Student 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. | |
| 4,0 | Student 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. | |
| 4,5 | Student 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. | |
| 5,0 | Student 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
- L. Shapiro, G. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001
- 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
- D. H. Ballard, C. M. Brown, Computer Vision, Prentice Hall, 1982
Literatura dodatkowa
- http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/, CVonline - On-Line Compendium of Computer Vision, 2011