ZUT - Krajowe Ramy Kwalifikacji / Rok 2017/2018 / Wydział Informatyki / Informatyka (N1) / Sylabus przedmiotu

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 dydaktyczna	KOD	Semestr	Godziny	ECTS	Waga	Zaliczenie
wykłady	W	7	20	1,5	0,62	egzamin
laboratoria	L	7	10	1,5	0,38	zaliczenie

Wymagania wstępne

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

Cele przedmiotu

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

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KOD	Treść programowa	Godziny
laboratoria
T-L-1	Wprowadzenie do wykorzystania środowiska Matlab w zadaniu analizy i rozpoznawania obrazów.	1
T-L-2	Pomiar cech obiektów obrazu konturowego i rastrowego.	1
T-L-3	Segmentacja obrazów.	1
T-L-4	Wykorzystanie inwariantów w rozpoznawaniu obrazów i obiektów	1
T-L-5	Konstruowanie przestrzeni cech określonej klasy obiektów.	2
T-L-6	Redukcja cech w przestrzeni.	2
T-L-7	Klasyfikacja obiektów w przestrzeni cech i rozpoznawanie obiektów w przestrzeni cech.	2
		10
wykłady
T-W-1	Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.	2
T-W-2	Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.	2
T-W-3	Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.	2
T-W-4	Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.	2
T-W-5	Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.	2
T-W-6	Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.	2
T-W-7	Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.	2
T-W-8	Klasyfikacja 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-9	Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.	2
T-W-10	Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.	2
		20

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KOD	Forma aktywności	Godziny
laboratoria
A-L-1	Przygotowanie się do zajęć	10
A-L-2	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-L-3	Prace kończące realizację zadań elementarnych realizowanych na laboratoriach	12
A-L-4	Opracowanie wyników i stworzenie raportów z prac laboratoryjnych	8
A-L-5	Konsultacje	2
A-L-6	Zaliczenie prac laboratoryjnych	4
		46
wykłady
A-W-1	Udział w wykładach	20
A-W-2	Samodzielne studia nad tematem	18
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia	7
A-W-4	Udział w konsultacjach.	1
		46

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

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

Sposoby oceny

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

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób 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_W05	—	—	C-1, C-2, C-3	T-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-2	M-1	S-3, S-1

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób 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_U05	—	—	C-4, C-5	T-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-2	M-2	S-1, S-2
I_1A_O5/01_U02 umiejętność samodzielnego studia tematyki związanej z treścią przedmioty	I_1A_U20	—	—	C-4, C-5	—	M-2	S-1

Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia	Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera	Cel przedmiotu	Treści programowe	Metody nauczania	Sposób 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_K04	—	—	C-4, C-3, C-5	T-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-2	M-2	S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium 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.	2,0	Nie potrafi wymienić podstawowych metod analizy i rozpoznawania obrazów.
	3,0	Potrafi wyliczyć podstawowe metody analizy i rozpoznawania obrazów.
	3,5	Potrafi formułować zasady realizacji systemów rozpoznawania obrazów.
	4,0	Potrafi objaśniać podstawy działania metod bazowych do budowy systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
	4,5	Potrafi tłumaczyć zasady łączenia metod składowych systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
	5,0	Potrafi dobierać odpowiednie metody do zadań w dziedzinie analizy i rozpoznawania obrazów w warunkach nietypowych i wskazuje potencjalne zastosowania.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium 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.	2,0	Student nie posiada podstawowych umiejętności w zakresie przedmiotu.
	3,0	Student potrafi wykorzystywać oprogramowanie i sprzęt stosowane w systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
	3,5	Potrafi uruchamiać podstawowe metody celem uzyskiwania wyników czątkowych w zadaniach analizy i rozpoznawania obrazów.
	4,0	Potrafi łączyć metody i dostosowywać ich parametry celem tworzenia systemów analizy i rozpoznawania obrazów zgodnie z kanonem sztuki.
	4,5	Potrafi opracowywać opracowywać i implementować samodzielnie metody do zastosowań w klasycznych systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
	5,0	Potrafi 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	2,0	Nie potrafi samodzielnie pracować nad tematyką przedmiotu.
	3,0	Potrafi wyszukać podstawowe informacje na temat metod w systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
	3,5	Potrafi określać potrzeby i wyszukuje informacje uzupełniające pozwalające na szczegółowe zrozumienie algorytmów podstawowych metod w analizie i rozpoznawaniu obrazów.
	4,0	Implementuje metody na bazie samodzielnie zdobytej wiedzy.
	4,5	Przeprowadza samodzielnie eksperymenty z wykorzystaniem metod state-of-art i wyciąga wnioski.
	5,0	We własnym zakresie uruchamia i bada systemy analizy i rozpoznawania obrazów.

Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne

Efekt kształcenia	Ocena	Kryterium 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.	2,0	Nie posiada kompetencji społecznych przewidzianych dla przedmiotu.
	3,0	Umie zaprezentować posiadaną wiedzę.
	3,5	Przejawia otwartość do zdobywania wiedzy.
	4,0	Prezentuje aktywną postawę co do zdobywania wiedzy i dzielenia się nią.
	4,5	Konstruuje obiektywne wnioski.
	5,0	Broni osiągniętych rezultatów.

Literatura podstawowa

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
Włodzimierz Kasprzak, Rozpoznawanie obrazów i sygnałów, Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa, 2009, ISBN 978-83-7207-769-1
Georgy Koukharev, Adam Kuźmiński, Techniki biometryczne cz. 1. Metody rozpoznawania twarzy., Informa, Szczecin, 2003, ISBN 83-87362-53-0

Literatura dodatkowa

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

Treści programowe - laboratoria

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

Treści programowe - wykłady

KOD	Treść programowa	Godziny
T-W-1	Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.	2
T-W-2	Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.	2
T-W-3	Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.	2
T-W-4	Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.	2
T-W-5	Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.	2
T-W-6	Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.	2
T-W-7	Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.	2
T-W-8	Klasyfikacja 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-9	Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.	2
T-W-10	Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.	2
		20

Formy aktywności - laboratoria

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-L-1	Przygotowanie się do zajęć	10
A-L-2	Uczestnictwo w zajęciach	10
A-L-3	Prace kończące realizację zadań elementarnych realizowanych na laboratoriach	12
A-L-4	Opracowanie wyników i stworzenie raportów z prac laboratoryjnych	8
A-L-5	Konsultacje	2
A-L-6	Zaliczenie prac laboratoryjnych	4
		46

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KOD	Forma aktywności	Godziny
A-W-1	Udział w wykładach	20
A-W-2	Samodzielne studia nad tematem	18
A-W-3	Przygotowanie do zaliczenia	7
A-W-4	Udział w konsultacjach.	1
		46

(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_W13	zna podstawy grafiki komputerowej i technik wizualizacji
	I_1A_W17	zna podstawowe metody gromadzenia i przetwarzania danych i informacji
	I_1A_W01	ma wiedzę z matematyki teoretycznej ze szczególnym uwzględnieniem jej stosowanych aspektów, matematyki dyskretnej oraz matematyki stosowanej
	I_1A_W05	ma wiedzę w zakresie algorytmizacji i zasad tworzenia struktur danych
Cel przedmiotu	C-1	Zapoznanie studentów z metodami analizy i rozpoznawania obrazów.
	C-2	Zapoznanie studentów z procesem tworzenia systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
	C-3	Wskazanie studentom praktycznych zastosowań metod analizy i rozpoznawania obrazów.
Treści programowe	T-W-5	Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.
	T-W-8	Klasyfikacja prostych wzorców: klasyfikator wg funkcji potencjału, klasyfikator statystyczny Bayesa, klasyfikator wg najmniejszej odległości, klasyfikator "k sąsiadów", klasyfikator z użyciem SVM, klasyfikacja neuronowa.
	T-W-7	Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
	T-W-2	Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.
	T-W-10	Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.
	T-W-6	Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
	T-W-9	Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.
	T-W-4	Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.
	T-W-3	Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.
	T-W-1	Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.
	T-L-1	Wprowadzenie do wykorzystania środowiska Matlab w zadaniu analizy i rozpoznawania obrazów.
	T-L-4	Wykorzystanie inwariantów w rozpoznawaniu obrazów i obiektów
	T-L-7	Klasyfikacja obiektów w przestrzeni cech i rozpoznawanie obiektów w przestrzeni cech.
	T-L-5	Konstruowanie przestrzeni cech określonej klasy obiektów.
	T-L-6	Redukcja cech w przestrzeni.
	T-L-2	Pomiar cech obiektów obrazu konturowego i rastrowego.
Metody nauczania	M-1	Wykład informacyjny i wykład konwersatoryjny prezentujące zagadnienia teoretyczne związane z analizą i rozpoznawaniem obrazów.
Sposób oceny	S-3	Ocena podsumowująca: Egzamin ustny z dziedziny przedmiotu.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych wykonywanych indywidualnie na poszczególnych laboratoriach.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie potrafi wymienić podstawowych metod analizy i rozpoznawania obrazów.
	3,0	Potrafi wyliczyć podstawowe metody analizy i rozpoznawania obrazów.
	3,5	Potrafi formułować zasady realizacji systemów rozpoznawania obrazów.
	4,0	Potrafi objaśniać podstawy działania metod bazowych do budowy systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
	4,5	Potrafi tłumaczyć zasady łączenia metod składowych systemów analizy i rozpoznawania obrazów.
	5,0	Potrafi dobierać odpowiednie metody do zadań w dziedzinie analizy i rozpoznawania obrazów w warunkach nietypowych i wskazuje potencjalne zastosowania.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O5/01_U01	Student posiada zdolność do stosowania wiedzy w celu wykonywania zadań i rozwiązywania problemow z dziedziny analizy i rozpoznawania obrazów.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U19	ma umiejętność wyboru algorytmu i struktur danych do rozwiązania określonego zadania inżynierskiego
	I_1A_U17	potrafi 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_U01	potrafi w zakresie podstawowym projektować, implementować i testować oprogramowanie
	I_1A_U02	potrafi aktywnie uczestniczyć w pracach projektowych zespołowych i indywidualnych
	I_1A_U15	potrafi wykorzystywać poznane metody, modele matematyczne oraz symulacje komputerowe do rozwiązywania prostych problemów inżynierskich
	I_1A_U03	umie oceniać przydatność i stosować różne paradygmaty programowania, języki i środowiska programistyczne do rozwiązywania problemów dziedzinowych
	I_1A_U05	potrafi tworzyć i posługiwać się dokumentacją techniczną
Cel przedmiotu	C-4	Wykształcenie praktycznych umiejętności w stosowaniu przekazywanych metod.
Cel przedmiotu	C-5	Wykształcenie krystycznego spojrzenia na złożoność zagadnienia analizy i rozpoznawania obrazów.
Treści programowe	T-W-5	Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.
	T-W-8	Klasyfikacja prostych wzorców: klasyfikator wg funkcji potencjału, klasyfikator statystyczny Bayesa, klasyfikator wg najmniejszej odległości, klasyfikator "k sąsiadów", klasyfikator z użyciem SVM, klasyfikacja neuronowa.
	T-W-7	Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
	T-W-2	Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.
	T-W-10	Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.
	T-W-6	Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
	T-W-9	Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.
	T-W-4	Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.
	T-W-3	Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.
	T-W-1	Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.
	T-L-1	Wprowadzenie do wykorzystania środowiska Matlab w zadaniu analizy i rozpoznawania obrazów.
	T-L-4	Wykorzystanie inwariantów w rozpoznawaniu obrazów i obiektów
	T-L-7	Klasyfikacja obiektów w przestrzeni cech i rozpoznawanie obiektów w przestrzeni cech.
	T-L-5	Konstruowanie przestrzeni cech określonej klasy obiektów.
	T-L-6	Redukcja cech w przestrzeni.
	T-L-2	Pomiar cech obiektów obrazu konturowego i rastrowego.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - realizacja wybranych metod i algorytmów z dziedziny przedmiotu.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych wykonywanych indywidualnie na poszczególnych laboratoriach.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena jakości realizacji zadań i raportów opracowujących wyniki z zadań realizowanych na ćwiczeniach laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Student nie posiada podstawowych umiejętności w zakresie przedmiotu.
	3,0	Student potrafi wykorzystywać oprogramowanie i sprzęt stosowane w systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
	3,5	Potrafi uruchamiać podstawowe metody celem uzyskiwania wyników czątkowych w zadaniach analizy i rozpoznawania obrazów.
	4,0	Potrafi łączyć metody i dostosowywać ich parametry celem tworzenia systemów analizy i rozpoznawania obrazów zgodnie z kanonem sztuki.
	4,5	Potrafi opracowywać opracowywać i implementować samodzielnie metody do zastosowań w klasycznych systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
	5,0	Potrafi opracowywać opracowywać i implementować samodzielnie metody do zastosowań w nietypowych systemach analizy i rozpoznawania obrazów.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	I_1A_O5/01_U02	umiejętność samodzielnego studia tematyki związanej z treścią przedmioty
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_U20	ma umiejętności samokształcania się
Cel przedmiotu	C-4	Wykształcenie praktycznych umiejętności w stosowaniu przekazywanych metod.
Cel przedmiotu	C-5	Wykształcenie krystycznego spojrzenia na złożoność zagadnienia analizy i rozpoznawania obrazów.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - realizacja wybranych metod i algorytmów z dziedziny przedmiotu.
Sposób oceny	S-1	Ocena formująca: Ocena realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych wykonywanych indywidualnie na poszczególnych laboratoriach.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie potrafi samodzielnie pracować nad tematyką przedmiotu.
	3,0	Potrafi wyszukać podstawowe informacje na temat metod w systemach analizy i rozpoznawania obrazów.
	3,5	Potrafi określać potrzeby i wyszukuje informacje uzupełniające pozwalające na szczegółowe zrozumienie algorytmów podstawowych metod w analizie i rozpoznawaniu obrazów.
	4,0	Implementuje metody na bazie samodzielnie zdobytej wiedzy.
	4,5	Przeprowadza samodzielnie eksperymenty z wykorzystaniem metod state-of-art i wyciąga wnioski.
	5,0	We własnym zakresie uruchamia i bada systemy analizy i rozpoznawania obrazów.

Pole	KOD	Znaczenie kodu
Zamierzone efekty kształcenia	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.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów	I_1A_K01	świadomie rozumie potrzeby dokształcania i dzielenia się wiedzą
	I_1A_K07	rozumie społeczny i zawodowy kontekst informatyki oraz związanych z nim aspektów prawnych i etycznych
	I_1A_K04	rozumie potrzebę przekazywania społeczeństwu informacji o rozwoju i osiągnięciach nauki w zakresie informatyki
Cel przedmiotu	C-4	Wykształcenie praktycznych umiejętności w stosowaniu przekazywanych metod.
	C-3	Wskazanie studentom praktycznych zastosowań metod analizy i rozpoznawania obrazów.
	C-5	Wykształcenie krystycznego spojrzenia na złożoność zagadnienia analizy i rozpoznawania obrazów.
Treści programowe	T-W-5	Uniwersalne metody rozpoznawania. Inwarianty: cechy, metody, zastosowania.
	T-W-8	Klasyfikacja prostych wzorców: klasyfikator wg funkcji potencjału, klasyfikator statystyczny Bayesa, klasyfikator wg najmniejszej odległości, klasyfikator "k sąsiadów", klasyfikator z użyciem SVM, klasyfikacja neuronowa.
	T-W-7	Redukcja cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
	T-W-2	Przetwarzanie obrazów w aspekcie analizy i rozpoznawania.
	T-W-10	Przykłady realizacji systemów z wykorzystaniem analizy i rozpoznawania obrazów.
	T-W-6	Metody wyboru cech rozpoznawanych obiektów i obrazów.
	T-W-9	Analiza i rozpoznawanie obrazów a techniki biometryczne.
	T-W-4	Segmentacja obrazu: przekształcenia przygotowujące, obraz krawędziowy, segmenty liniowe, transformata Hougha, obszary jednorodne obrazu, tekstura w obrazie, 2-wymiarowe kształty.
	T-W-3	Obraz konturowy: cechy, pomiar cech, zastosowania. Obraz rastrowy: cechy, pomiar cech, zastsowania.
	T-W-1	Wprowadzenie do tematyki analizy i rozpoznawania obrazów.
	T-L-1	Wprowadzenie do wykorzystania środowiska Matlab w zadaniu analizy i rozpoznawania obrazów.
	T-L-4	Wykorzystanie inwariantów w rozpoznawaniu obrazów i obiektów
	T-L-7	Klasyfikacja obiektów w przestrzeni cech i rozpoznawanie obiektów w przestrzeni cech.
	T-L-5	Konstruowanie przestrzeni cech określonej klasy obiektów.
	T-L-6	Redukcja cech w przestrzeni.
	T-L-2	Pomiar cech obiektów obrazu konturowego i rastrowego.
Metody nauczania	M-2	Ćwiczenia laboratoryjne - realizacja wybranych metod i algorytmów z dziedziny przedmiotu.
Sposób oceny	S-2	Ocena podsumowująca: Ocena jakości realizacji zadań i raportów opracowujących wyniki z zadań realizowanych na ćwiczeniach laboratoryjnych.
Kryteria oceny	Ocena	Kryterium oceny
	2,0	Nie posiada kompetencji społecznych przewidzianych dla przedmiotu.
	3,0	Umie zaprezentować posiadaną wiedzę.
	3,5	Przejawia otwartość do zdobywania wiedzy.
	4,0	Prezentuje aktywną postawę co do zdobywania wiedzy i dzielenia się nią.
	4,5	Konstruuje obiektywne wnioski.
	5,0	Broni osiągniętych rezultatów.