Wydział Informatyki - Informatyka (S2)
specjalność: inżynieria oprogramowania
Sylabus przedmiotu Zaawansowane algorytmy widzenia komputerowego - Przedmiot obieralny II:
Informacje podstawowe
Kierunek studiów | Informatyka | ||
---|---|---|---|
Forma studiów | studia stacjonarne | 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. | 6 |
T-L-2 | Segmentacja obrazu. | 8 |
T-L-3 | Deskryptory kształtu w kontekście rozwiązania problemu okluzji. | 8 |
T-L-4 | Biegunowy i logarytmiczny układ współrzędnych w rozpoznawaniu kształtów. | 6 |
T-L-5 | Rozpoznawanie obiektów cywilnych i militarnych na obrazach cyfrowych. | 2 |
30 | ||
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. | 2 |
T-W-3 | Wydobywanie informacji o ruchu z obrazu 2D. | 2 |
T-W-4 | Wybrane algorytmy segmentacji obrazu. | 3 |
T-W-5 | Wydzielanie cech z obrazu na potrzeby rozpoznawania. | 2 |
T-W-6 | Matching dwuwymiarowy. | 2 |
T-W-7 | Tworzenie obrazów 3D na bazie obrazów 2D. | 2 |
15 |
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
KOD | Forma aktywności | Godziny |
---|---|---|
laboratoria | ||
A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych. | 30 |
30 | ||
wykłady | ||
A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach. | 15 |
A-W-2 | Przygotowanie się do zaliczenia wykładu i studiowanie literatury | 10 |
A-W-3 | Udział w konsultacjach i zaliczeniu | 2 |
27 |
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/O4/2-2_W01 Ma wiedzę z zakresu wykorzystania wybranych zagadnień matematycznych w wybranych algorytmach widzenia komputerowego. | I_2A_W01 | — | C-1 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-L-1, T-L-2, T-L-3, T-L-4 | 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/O4/2-2_U01 Potrafi dobrać, zaimplementować, a następnie ocenić przydatność technik widzenia komputerowego w wybranych zastosowaniach. | I_2A_U13 | — | C-2, C-3 | T-W-4, T-W-5, T-L-1, T-L-2, T-L-4 | M-2 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
---|---|---|
I_2A_D17/O4/2-2_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/O4/2-2_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