Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)
Sylabus przedmiotu Computer Vision and Fast Object Detection:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Wymiana międzynarodowa | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | |||
| Obszary studiów | — | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Computer Vision and Fast Object Detection | ||
| Specjalność | przedmiot wspólny | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | angielski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Algorithmics. Mathematics. Good skills in programming. |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | To familiarize students with techniques and algorithms related to detection of objects in digital images. |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Student's own implementation of face detector (or human detector) - a project per whole semester (programming languange of student's choice) | 15 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Computational complexity of detection procedures based on a sliding window. Extraction of image features using integral images - constant-time cost per feature. Haar wavelets and Haar-like features. | 6 |
| T-W-2 | HoG (Histogram of Gradients) descriptor. Augmenting HoG with integral images. Parameterization of feature space. | 2 |
| T-W-3 | Boosting as a learning meta-algorithm suitable for large-scale data and computer vision tasks. Properties of AdaBoost and RealBoost algorithms. Accuracy measures of detectors (sensitivity, FAR, ROC curves, AUC, F1). Cascades of classifiers. | 7 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Attendance at labs. | 15 |
| A-L-2 | Self-work (at home) on homework assignment. | 75 |
| 90 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Attendance at lectures. | 15 |
| A-W-2 | Preparation to exam. | 15 |
| 30 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Lectures in form of a presentation with mathematical derivations of needed algorithms. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Lectures - single-choice test. Laboratories - homework assiignment / project (face or body detector). |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_W01 Students will be familiar with techniques and algorithms related to detection of objects in digital images. | — | — | — | — | — | — |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| WM-WI_2-_null_U01 Hands-on experience in implementation of object detector. | — | — | — | — | — | — |
Literatura podstawowa
- B. Cyganek, Object Detection and Recognition in Digital Images: Theory and Practice, Wiley, 2013
- P. Klęsk, Techniques of fast detection, [pdf presentation by lecturer], 2014, http://wikizmsi.zut.edu.pl/uploads/4/4a/Szybka_detekcja.pdf