Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: technologia żywności i żywienia
Sylabus przedmiotu Metody analizy obrazów naturalnych:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Metody analizy obrazów naturalnych | ||
| Specjalność | automatyka, elektronika i elektrotechnika | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Przetwarzania Sygnałów i Inżynierii Multimedialnej | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Krzysztof Okarma <Krzysztof.Okarma@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 7 | Grupa obieralna | 2 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomość typowych metod przetwarzania i analizy obrazów dostępnych w dedykowanych bibliotekach i pakietach obliczeniowych (OpenCV, Matlab) |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Zapoznanie doktoranta ze specyfiką analizy obrazów naturalnych, w szczególności nierównomiernie oświetlonych oraz pozyskiwanych w trudnych warunkach oświetleniowych |
| C-2 | Zapoznanie doktoranta z wybranymi metodami adaptacyjnymi oraz technikami przetwarzania wstępnego stosowanymi dla obrazów naturalnych |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| T-P-1 | Omówienie celu i zasad realizacji zadania projektowego, sprecyzowanie tematu oraz sposobu realizacji | 2 |
| T-P-2 | Bieżące raportowanie postępów realizacji projektu, omówienie i konsultacja wyników cząstkowych | 6 |
| T-P-3 | Podsumowanie i weryfikacja końcowych wyników projektu | 2 |
| 10 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Analiza obrazów naturalnych w diagnostyce, automatyce i robotyce | 2 |
| T-W-2 | Przetwarzanie wstępne obrazów naturalnych, metody adaptacyjne | 2 |
| T-W-3 | Metody binaryzacji i segmentacji obrazów naturalnych | 2 |
| T-W-4 | Ocena jakości obrazów naturalnych | 2 |
| T-W-5 | Deskryptory kształtu, koloru i tekstury w analizie obrazów naturalnych | 4 |
| T-W-6 | Metody głębokiego uczenia, w tym głębokie sieci splotowe, w procesie wykrywania i rozpoznawania obiektów na scenie | 3 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| projekty | ||
| A-P-1 | uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-P-2 | samodzielna realizacja zadania projektowego | 20 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 15 |
| A-W-2 | samodzielne studiowanie literatury | 45 |
| 60 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny |
| M-2 | wykład problemowy |
| M-3 | projekt - implementacja wybranych metod analizy obrazów naturalnych z nierównomiernym oświetleniem |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: ocena wykonanego projektu |
| S-2 | Ocena podsumowująca: indywidualna ocena aktywności na zajęciach wykładowych |
| S-3 | Ocena podsumowująca: zaliczenie ustne |
Zamierzone efekty uczenia się - wiedza
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02cAEE_W01 Doktorant zna specyfikę analizy obrazów naturalnych, w szczególności nierównomiernie oświetlonych oraz pozyskiwanych w trudnych warunkach oświetleniowych, oraz wybrane metody adaptacyjne oraz techniki przetwarzania wstępnego stosowane dla obrazów naturalnych | SD_3_W07, SD_3_W01 | — | C-2, C-1 | T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-1, T-W-3, T-W-2 | M-2, M-1 | S-2 |
Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02cAEE_U01 Doktorant potrafi dobrać i zaimplementować wybrane metody adaptacyjne lub techniki przetwarzania wstępnego oraz analizy obrazów naturalnych z nierównomiernym oświetleniem | SD_3_U06, SD_3_U02 | — | C-1, C-2 | T-P-2, T-P-3, T-P-1 | M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty uczenia się | Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscypliny | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02cAEE_K01 Doktorant rozumie konieczność i wykazuje gotowość do krytycznej analizy przedstawionego w ramach projektu rozwiązania w odniesieniu do rozwiązań znanych z literatury | SD_3_K01, SD_3_K02 | — | C-1, C-2 | T-P-2, T-P-3, T-P-1 | M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02cAEE_W01 Doktorant zna specyfikę analizy obrazów naturalnych, w szczególności nierównomiernie oświetlonych oraz pozyskiwanych w trudnych warunkach oświetleniowych, oraz wybrane metody adaptacyjne oraz techniki przetwarzania wstępnego stosowane dla obrazów naturalnych | 2,0 | |
| 3,0 | Znajomość metod przetwarzania i analizy obrazów naturalnych z zakresu przedmiotu potwierdzona pozytywną oceną bieżącą aktywności na zajęciach wykładowych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02cAEE_U01 Doktorant potrafi dobrać i zaimplementować wybrane metody adaptacyjne lub techniki przetwarzania wstępnego oraz analizy obrazów naturalnych z nierównomiernym oświetleniem | 2,0 | |
| 3,0 | Realizacja projektu w wybranym środowisku z zakresu zastosowania wybranych metod analizy obrazów naturalnych z nierównomiernym oświetleniem, przedstawienie i omówienie uzyskanych wyników oraz możliwości dalszego rozwoju przedstawionego rozwiązania | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| SD_3-_SzDE02cAEE_K01 Doktorant rozumie konieczność i wykazuje gotowość do krytycznej analizy przedstawionego w ramach projektu rozwiązania w odniesieniu do rozwiązań znanych z literatury | 2,0 | |
| 3,0 | Doktorant przedstawił analizę porównawczą rozwiązania zaproponowanego w ramach projektu z metodami znanymi z literatury | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Verlag, 2010, http://szeliski.org/Book/
- C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, 2006
- B. G. Batchelor (ed.), Machine Vision Handbook, Springer, 2012
- P. Corke, Robotics, Vision and Control, Springer, 2013, 2, Springer Tracts in Advanced Robotics, volume 73
- S. Winkler, Digital Video Quality - Vision Models and Metrics, John Wiley & Sons, Ltd., 2005
- L. Xu, W. Lin, C-C. Jay Kuo, Visual Quality Assessment by Machine Learning, Springer, 2015, Springer Briefs in Electrical and Computer Engineering
- Simon J.D. Prince, Computer Vision: Models, Learning, and Inference, Cambridge University Press, 2012, www.computervisionmodels.com
- A. Kaehler, G. Bradski, Computer Vision in C++ with the OpenCV Library, O'Reilly, 2017, https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples
- B. Ramsundar, R. B. Zadeh, TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning, O'Reilly Media, 2018