Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: Inteligencja obliczeniowa

Sylabus przedmiotu Widzenie komputerowe:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Informatyka
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta magister inżynier
Obszary studiów charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Widzenie komputerowe
Specjalność Inteligencja obliczeniowa
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl>
Inni nauczyciele Marcin Korzeń <Marcin.Korzen@zut.edu.pl>, Adam Nowosielski <Adam.Nowosielski@zut.edu.pl>
ECTS (planowane) 3,0 ECTS (formy) 3,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język polski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

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

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomośc zagadnień z zakresu przetwarzania obrazów
W-2Znajomośc algebry liniowej

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Poznanie algorytmów i sposobów rozwiązywania typowych problemów z zakresu widzenia komputerowego

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Realizacja wybrtanych algorytmów wykrywania obiektów na scenie.6
T-L-2Realizacja wybranych algorytmów modelowania tła.6
T-L-3Realizacja wybranych algorytmów stereowizji i rekonstrukcji 3d6
T-L-4Realizacja wybrtanych algorytmów śledzenia obiektów.6
T-L-5Realizacja wybranych algorytmów klasyfikacji obiektów na bazie głebokiego uczenia6
30
wykłady
T-W-1Pozyskiwanie danych wizyjnych, tor obrazowania, aspekty biologiczne.2
T-W-2Metody analizy obrazów statycznych i sekwencji video – wprowadzenie.2
T-W-3Algorytmy detekcji obiektów na scenie: termplate matching, detektor Violi-Jonesa.4
T-W-4Metody optycznego rozpoznawania pisma (OCR).2
T-W-5Modelowanie tła.2
T-W-6Przepływ optyczny.2
T-W-7Metody transformacji 3d→2d.2
T-W-8Stereowizja i stereoskopia.4
T-W-9Pozyskiwanie informacji o kształcie z danych dwuwymiarowych – rekonstrukcja 3d.2
T-W-10Metody śledzenia obiektów: filtr cząsteczkowy, algorytmy MeanShift/CamShift, filtr Kalmana, tracker Lucasa-Kanade.4
T-W-11Metody głębokiego uczenia w procesach detekcji i klasyfikacji obiektów: detektor r-cnn, detektor yolo.4
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2praca nad zadaniami programistycznymi6
A-L-3zaliczenie2
38
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2uczestnictwo w konsultacjach2
A-W-3przygotowanie do zaliczenia6
38

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykłady tablicowe i prezentacje multimedialne

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: wykład: zaliczenie testowe
S-2Ocena formująca: laboratorium: ocena zadań realizowanych na poszczególnych zajęciach

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D01.09_W01
Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu
I_2A_W02, I_2A_W05, I_2A_W04, I_2A_W08C-1T-W-11, T-W-1, T-W-2, T-W-10, T-W-3, T-W-5, T-W-7, T-W-8, T-W-4, T-W-9, T-W-6M-1S-1

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D01.09_U01
Student potrafi implementować algorytmy widzenia komputerowego przy uzyciu bibliotek zewnętrznych jak i niskopoziomowo
I_2A_U04, I_2A_U09, I_2A_U03C-1T-L-4, T-L-2, T-L-3, T-L-1, T-L-5M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
I_2A_D01.09_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawaę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego
I_2A_K02

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.09_W01
Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu
2,0
3,0Stident opanował podstawową wiedzę z zakresu widzenia komputerowego przy użyciu bibliotek wysokopoziomowych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.09_U01
Student potrafi implementować algorytmy widzenia komputerowego przy uzyciu bibliotek zewnętrznych jak i niskopoziomowo
2,0
3,0student potrafi oprogramować wybrane algorytmy z zakresu widzenia komputerowego przy użyciu bibliotek wysokopoziomowych
3,5
4,0
4,5
5,0

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt uczenia sięOcenaKryterium oceny
I_2A_D01.09_K01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawaę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, 2006
  2. R. Szelski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Verlag, 2010, http://szeliski.org/Book/
  3. Simon J.D. Prince, Computer Vision: Models, Learning, and Inference, Cambridge University Press, 2012, www.computervisionmodels.com

Literatura dodatkowa

  1. Adrian Kaehler, Gary Bradski, Computer Vision in C++ with the OpenCV Library, O'Reilly, 2017, https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples
  2. Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh, TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning, O'Reilly Media, 2018

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Realizacja wybrtanych algorytmów wykrywania obiektów na scenie.6
T-L-2Realizacja wybranych algorytmów modelowania tła.6
T-L-3Realizacja wybranych algorytmów stereowizji i rekonstrukcji 3d6
T-L-4Realizacja wybrtanych algorytmów śledzenia obiektów.6
T-L-5Realizacja wybranych algorytmów klasyfikacji obiektów na bazie głebokiego uczenia6
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Pozyskiwanie danych wizyjnych, tor obrazowania, aspekty biologiczne.2
T-W-2Metody analizy obrazów statycznych i sekwencji video – wprowadzenie.2
T-W-3Algorytmy detekcji obiektów na scenie: termplate matching, detektor Violi-Jonesa.4
T-W-4Metody optycznego rozpoznawania pisma (OCR).2
T-W-5Modelowanie tła.2
T-W-6Przepływ optyczny.2
T-W-7Metody transformacji 3d→2d.2
T-W-8Stereowizja i stereoskopia.4
T-W-9Pozyskiwanie informacji o kształcie z danych dwuwymiarowych – rekonstrukcja 3d.2
T-W-10Metody śledzenia obiektów: filtr cząsteczkowy, algorytmy MeanShift/CamShift, filtr Kalmana, tracker Lucasa-Kanade.4
T-W-11Metody głębokiego uczenia w procesach detekcji i klasyfikacji obiektów: detektor r-cnn, detektor yolo.4
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1uczestnictwo w zajęciach30
A-L-2praca nad zadaniami programistycznymi6
A-L-3zaliczenie2
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach30
A-W-2uczestnictwo w konsultacjach2
A-W-3przygotowanie do zaliczenia6
38
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.09_W01Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_W02Ma wiedzę z zakresu zaawansowanych technik programowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_W05Ma poszerzoną wiedzę dotyczącą systemów i interakcji człowiek-maszyna
I_2A_W04Ma rozszerzoną wiedzę o problemach, zadaniach i algorytmach analizy, przetwarzania oraz eksploracji danych
I_2A_W08Posiada wiedzę na temat zagadnień sztucznej inteligencji i ich wykorzystania w systemach informatycznych
Cel przedmiotuC-1Poznanie algorytmów i sposobów rozwiązywania typowych problemów z zakresu widzenia komputerowego
Treści programoweT-W-11Metody głębokiego uczenia w procesach detekcji i klasyfikacji obiektów: detektor r-cnn, detektor yolo.
T-W-1Pozyskiwanie danych wizyjnych, tor obrazowania, aspekty biologiczne.
T-W-2Metody analizy obrazów statycznych i sekwencji video – wprowadzenie.
T-W-10Metody śledzenia obiektów: filtr cząsteczkowy, algorytmy MeanShift/CamShift, filtr Kalmana, tracker Lucasa-Kanade.
T-W-3Algorytmy detekcji obiektów na scenie: termplate matching, detektor Violi-Jonesa.
T-W-5Modelowanie tła.
T-W-7Metody transformacji 3d→2d.
T-W-8Stereowizja i stereoskopia.
T-W-4Metody optycznego rozpoznawania pisma (OCR).
T-W-9Pozyskiwanie informacji o kształcie z danych dwuwymiarowych – rekonstrukcja 3d.
T-W-6Przepływ optyczny.
Metody nauczaniaM-1wykłady tablicowe i prezentacje multimedialne
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: wykład: zaliczenie testowe
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Stident opanował podstawową wiedzę z zakresu widzenia komputerowego przy użyciu bibliotek wysokopoziomowych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.09_U01Student potrafi implementować algorytmy widzenia komputerowego przy uzyciu bibliotek zewnętrznych jak i niskopoziomowo
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_U04Potrafi wykorzystywać poznane metody, techniki i modele do rozwiązywania złożonych problemów
I_2A_U09Ma umiejętność stosowania zaawansowanych technik programowania i metodyki projektowania systemów informatycznych w wybranym obszarze zastosowań
I_2A_U03Potrafi dobierać, krytycznie oceniać przydatność oraz stosować metody i narzędzia do rozwiązania złożonego zadania inżynierskiego
Cel przedmiotuC-1Poznanie algorytmów i sposobów rozwiązywania typowych problemów z zakresu widzenia komputerowego
Treści programoweT-L-4Realizacja wybrtanych algorytmów śledzenia obiektów.
T-L-2Realizacja wybranych algorytmów modelowania tła.
T-L-3Realizacja wybranych algorytmów stereowizji i rekonstrukcji 3d
T-L-1Realizacja wybrtanych algorytmów wykrywania obiektów na scenie.
T-L-5Realizacja wybranych algorytmów klasyfikacji obiektów na bazie głebokiego uczenia
Metody nauczaniaM-1wykłady tablicowe i prezentacje multimedialne
Sposób ocenyS-2Ocena formująca: laboratorium: ocena zadań realizowanych na poszczególnych zajęciach
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0student potrafi oprogramować wybrane algorytmy z zakresu widzenia komputerowego przy użyciu bibliotek wysokopoziomowych
3,5
4,0
4,5
5,0
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięI_2A_D01.09_K01W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawaę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówI_2A_K02Ma świadomość znaczenia aktualności wiedzy w rozwiązywaniu problemów, jest zdeterminowany do osiągania założonych celów, a w przypadku trudności w ich osiąganiu potrafi korzystać z pomocy ekspertów
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich
3,5
4,0
4,5
5,0