Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
specjalność: Systemy komputerowe zorientowane na człowieka
Sylabus przedmiotu Ekstrakcja cech:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister inżynier | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK, kompetencje inżynierskie PRK | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Ekstrakcja cech | ||
| Specjalność | Sztuczna inteligencja | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 4,0 | ECTS (formy) | 4,0 |
| Forma zaliczenia | egzamin | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Zaliczenie przedmiotów „przetwarzanie obrazów”, „przetwarzanie sygnałów” , „algebra liniowa”, „programowanie” (lub pokrewne) |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Przekazanie podstawowej wiedzy i umiejętności z zakresu ekstrakcji cech |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Instruktaż do zajęć. Przykład ekstrakcji cech na podstawie obrazów odcisków palców. | 2 |
| T-L-2 | Wyznaczanie cech sygnałów dźwiękowych. | 4 |
| T-L-3 | Wyznaczanie cech obrazów binarnych. | 6 |
| T-L-4 | Wyznaczanie cech obrazów wielopoziomowych. | 4 |
| T-L-5 | Wyznaczanie cech sekwencji video. | 2 |
| T-L-6 | Wyznaczanie reprezentacji obiektów metodami redukcji cech | 2 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Wprowadzenie do zadań ekstrakcji cech. Pojęcie cechy, przykłady cech obiektów rzeczywistych, ekstrakcja a redukcja cech, cechy wykorzystywane w procesach analizy i rozpoznawania w sygnałach multimedialnych. | 2 |
| T-W-2 | Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: głos, mowa. | 2 |
| T-W-3 | Ekstrakcja cech sygnału dźwiękowego: śpiew, muzyka. | 2 |
| T-W-4 | Cechy obrazów cyfrowych – wprowadzenie i przykładowe zastosowania, zadanie CBIR (content-based image retrieval). | 2 |
| T-W-5 | Cechy obrazów binarnych: cechy topologiczne, zliczanie obiektów, sygnatury, cechy widmowe i fraktalne, cechy konturowe i obszarowe . | 2 |
| T-W-6 | Cechy obrazów wielopoziomowych: histogramy kolorów, rozkład przestrzenny, przestrzenie barw, cechy Fouriera-Mellina, cechy widmowe, cechy falkowe, cechy teksturalne i inne cechy dla koloru i odcieni szarości. | 2 |
| T-W-7 | Cechy sekwencji video. | 2 |
| T-W-8 | Selekcja cech –filtry, wrappery, metody wbudowane, miary jakości, metody przeszukiwania, metody rankingowe | 2 |
| T-W-9 | Metody redukcji cech: PCA, ICA, LDA | 2 |
| T-W-10 | Praktyczne przykłady zastosowania omawianych podejść. | 2 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Udział w zajęciach | 20 |
| A-L-2 | Samodzielna realizacja zadań laboratoryjnych (uzupełniająca) | 28 |
| A-L-3 | Zaliczenie | 2 |
| 50 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-W-2 | Samodzielne studiowanie zagadnień przezentowanych na wykładach | 18 |
| A-W-3 | Przygotowanie do zaliczenia wykładu | 8 |
| A-W-4 | Udział w konsultacjach | 2 |
| A-W-5 | Egzamin | 2 |
| 50 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | metoda podająca - wykład informacyjny |
| M-2 | metoda aktywizująca - metoda przypadków |
| M-3 | metoda programowana - z użyciem komputera |
| M-4 | metoda praktyczna - pokaz |
| M-5 | metoda praktyczna - ćwiczenia laboratoryjne |
| M-6 | metoda praktyczna - metoda projektów |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: ocenie podjega sposób realizacji poszczególnych zadań laboratoryjnych |
| S-2 | Ocena podsumowująca: ocena zostanie wystawiona na podstawie analizy ocen cząstkowych z poszczególnych zadań laboratoryjnych |
| S-3 | Ocena podsumowująca: egzamin w formie testu pisemnego |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D01.05_W01 Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu | I_2A_W09, I_2A_W02, I_2A_W04 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-8, T-W-9, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1 | M-5, M-4, M-1 | S-3 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D01.05_U01 Student posiada umiejętności z zakresu ekstrakcji cech. Potrafi wykorzystywać gotowe funkcje z bibliotek zewnętrznych oraz potrafi implementować algorytmy ekstrakcji cech niskopoziomowo. | I_2A_U03, I_2A_U04, I_2A_U09 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-8, T-W-9, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1 | M-5 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów uczenia się prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_2A_D01.05_K01 Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu | I_2A_K02 | — | — | C-1 | T-L-1, T-W-8, T-W-9, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-1 | M-5, M-4, M-1 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D01.05_W01 Student posiada wiedzę z zakresu ekstrakcji cech oraz zna algorytmy z tego zakresu | 2,0 | niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej |
| 3,0 | student posiada wiedzę dotyczącą prostych algorytmów ekstrakcji cech | |
| 3,5 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów ekstrakcji cech | |
| 4,0 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów ekstrakcji cech i potrafi je syntetycznie porównać | |
| 4,5 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanych algorytmów ekstrakcji cech i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkach | |
| 5,0 | student posiada wiedzę dotyczącą zaawansowanyxh algorytmów ekstrakcji cech i potrafi je syntetycznie porównać oraz dokonać oceny efektywności w typowych przypadkach a także potrafi zaproponować konkretne rozwiązania w zależności od początkowych założeń |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D01.05_U01 Student posiada umiejętności z zakresu ekstrakcji cech. Potrafi wykorzystywać gotowe funkcje z bibliotek zewnętrznych oraz potrafi implementować algorytmy ekstrakcji cech niskopoziomowo. | 2,0 | niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej |
| 3,0 | Student potrafi wymienić i zrealizować proste algorytmy ekstrakcji cech | |
| 3,5 | Student potrafi zrealizować średniozaawansowane algorytmy ekstrakcji cech | |
| 4,0 | Student potrafi zrealizować zaawansowane algorytmy ekstrakcji cech | |
| 4,5 | Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy ekstrakcji cech uwzględniając proste warunki początkowe | |
| 5,0 | Student potrafi krytycznie przeanalizować i zrealziować algorytmy ekstrakcji cech uwzględniając zaawansowane warunki początkowe |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D01.05_K01 Student posiada kompetencje w zakresie pracy projektowej, potrafi w sposób twórczy rozwiązywć postawione zadania, aktywnie poszukuje informacji i wykorzystuje adekwatnie do problemu | 2,0 | niespełnienie kryteriów uzyskania oceny pozytywnej |
| 3,0 | student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizowac postawione zadania | |
| 3,5 | student czuje potrzebę zwiekszania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach realizacji zadania | |
| 4,0 | student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie | |
| 4,5 | student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedzą a także potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania | |
| 5,0 | student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planowac rozwiązania oraz realizowac zdania ora w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań |
Literatura podstawowa
- R.C. Gonzalez, R. E. Woods, S. L Eddins, Digital Image Processing Using MATLAB, Gatesmark Publishing, 2009, 2nd edition
- Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011, 2011 edition
- Mark Nixon, Alberto Aguado, Feature Extraction and Image Processing for Computer Vision, Academic Press, 2012, 3 edition
- I. Pitas, Digital Image Processing Algorithms, Prentice Hall, New York, 1993
- A.K.Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice Hall International, 1990
- Giannakopoulos, Theodoros, and Aggelos Pikrakis, Introduction to audio analysis: a MATLAB® approach, Academic Press, 2014
- Kim, Hyoung-Gook, Nicolas Moreau, and Thomas Sikora, MPEG-7 audio and beyond: Audio content indexing and retrieval, John Wiley & Sons, 2006
- Müller, Meinard, Information retrieval for music and motion, Heidelberg: Springer, 2007
Literatura dodatkowa
- 5. A.Bovik (ed.), Handbook of Video & Image Processing, Academic Press, London, 2000
- Benesty, Jacob, M. Mohan Sondhi, and Yiteng Huang, eds., Springer handbook of speech processing, Springer, 2007
- Havelock, David, Sonoko Kuwano, and Michael Vorländer, eds., Handbook of signal processing in acoustics, Springer Science & Business Media, 2008