Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

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

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW4 15 2,00,40zaliczenie
projektyP4 10 1,00,60zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Znajomość typowych metod przetwarzania i analizy obrazów dostępnych w dedykowanych bibliotekach i pakietach obliczeniowych (OpenCV, Matlab)

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie doktoranta ze specyfiką analizy obrazów naturalnych, w szczególności nierównomiernie oświetlonych oraz pozyskiwanych w trudnych warunkach oświetleniowych
C-2Zapoznanie doktoranta z wybranymi metodami adaptacyjnymi oraz technikami przetwarzania wstępnego stosowanymi dla obrazów naturalnych

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
projekty
T-P-1Omówienie celu i zasad realizacji zadania projektowego, sprecyzowanie tematu oraz sposobu realizacji2
T-P-2Bieżące raportowanie postępów realizacji projektu, omówienie i konsultacja wyników cząstkowych6
T-P-3Podsumowanie i weryfikacja końcowych wyników projektu2
10
wykłady
T-W-1Analiza obrazów naturalnych w diagnostyce, automatyce i robotyce2
T-W-2Przetwarzanie wstępne obrazów naturalnych, metody adaptacyjne2
T-W-3Metody binaryzacji i segmentacji obrazów naturalnych2
T-W-4Ocena jakości obrazów naturalnych2
T-W-5Deskryptory kształtu, koloru i tekstury w analizie obrazów naturalnych4
T-W-6Metody głębokiego uczenia, w tym głębokie sieci splotowe, w procesie wykrywania i rozpoznawania obiektów na scenie3
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
projekty
A-P-1uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2samodzielna realizacja zadania projektowego20
30
wykłady
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2samodzielne studiowanie literatury45
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1wykład informacyjny
M-2wykład problemowy
M-3projekt - implementacja wybranych metod analizy obrazów naturalnych z nierównomiernym oświetleniem

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena podsumowująca: ocena wykonanego projektu
S-2Ocena podsumowująca: indywidualna ocena aktywności na zajęciach wykładowych
S-3Ocena podsumowująca: zaliczenie ustne

Zamierzone efekty uczenia się - wiedza

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_W01C-2, C-1T-W-4, T-W-6, T-W-5, T-W-1, T-W-3, T-W-2M-2, M-1S-2

Zamierzone efekty uczenia się - umiejętności

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_U02C-1, C-2T-P-2, T-P-3, T-P-1M-3S-1

Zamierzone efekty uczenia się - inne kompetencje społeczne i personalne

Zamierzone efekty uczenia sięOdniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinyOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób 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_K02C-1, C-2T-P-2, T-P-3, T-P-1M-3S-1

Kryterium oceny - wiedza

Efekt uczenia sięOcenaKryterium 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
3,0Znajomość 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 sięOcenaKryterium 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
3,0Realizacja 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 sięOcenaKryterium 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
3,0Doktorant przedstawił analizę porównawczą rozwiązania zaproponowanego w ramach projektu z metodami znanymi z literatury
3,5
4,0
4,5
5,0

Literatura podstawowa

  1. R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Verlag, 2010, http://szeliski.org/Book/
  2. C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, 2006
  3. B. G. Batchelor (ed.), Machine Vision Handbook, Springer, 2012
  4. P. Corke, Robotics, Vision and Control, Springer, 2013, 2, Springer Tracts in Advanced Robotics, volume 73
  5. S. Winkler, Digital Video Quality - Vision Models and Metrics, John Wiley & Sons, Ltd., 2005
  6. L. Xu, W. Lin, C-C. Jay Kuo, Visual Quality Assessment by Machine Learning, Springer, 2015, Springer Briefs in Electrical and Computer Engineering
  7. Simon J.D. Prince, Computer Vision: Models, Learning, and Inference, Cambridge University Press, 2012, www.computervisionmodels.com
  8. A. Kaehler, G. Bradski, Computer Vision in C++ with the OpenCV Library, O'Reilly, 2017, https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples
  9. B. Ramsundar, R. B. Zadeh, TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning, O'Reilly Media, 2018

Treści programowe - projekty

KODTreść programowaGodziny
T-P-1Omówienie celu i zasad realizacji zadania projektowego, sprecyzowanie tematu oraz sposobu realizacji2
T-P-2Bieżące raportowanie postępów realizacji projektu, omówienie i konsultacja wyników cząstkowych6
T-P-3Podsumowanie i weryfikacja końcowych wyników projektu2
10

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Analiza obrazów naturalnych w diagnostyce, automatyce i robotyce2
T-W-2Przetwarzanie wstępne obrazów naturalnych, metody adaptacyjne2
T-W-3Metody binaryzacji i segmentacji obrazów naturalnych2
T-W-4Ocena jakości obrazów naturalnych2
T-W-5Deskryptory kształtu, koloru i tekstury w analizie obrazów naturalnych4
T-W-6Metody głębokiego uczenia, w tym głębokie sieci splotowe, w procesie wykrywania i rozpoznawania obiektów na scenie3
15

Formy aktywności - projekty

KODForma aktywnościGodziny
A-P-1uczestnictwo w zajęciach10
A-P-2samodzielna realizacja zadania projektowego20
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1uczestnictwo w zajęciach15
A-W-2samodzielne studiowanie literatury45
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE02cAEE_W01Doktorant 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
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_W07Posiada poszerzoną wiedzę umożliwiającą zrozumienie zaawansowanych zależności w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny oraz uwzględnienie interakcji i synergii z innymi dziedzinami i dyscyplinami, jak również na prowadzenie interdyscyplinarnych prac badawczych.
SD_3_W01Posiada poszerzoną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną, związaną z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową oraz wiedzę szczegółową na bardziej zaawansowanym poziomie w zakresie prowadzonych badań naukowych.
Cel przedmiotuC-2Zapoznanie doktoranta z wybranymi metodami adaptacyjnymi oraz technikami przetwarzania wstępnego stosowanymi dla obrazów naturalnych
C-1Zapoznanie doktoranta ze specyfiką analizy obrazów naturalnych, w szczególności nierównomiernie oświetlonych oraz pozyskiwanych w trudnych warunkach oświetleniowych
Treści programoweT-W-4Ocena jakości obrazów naturalnych
T-W-6Metody głębokiego uczenia, w tym głębokie sieci splotowe, w procesie wykrywania i rozpoznawania obiektów na scenie
T-W-5Deskryptory kształtu, koloru i tekstury w analizie obrazów naturalnych
T-W-1Analiza obrazów naturalnych w diagnostyce, automatyce i robotyce
T-W-3Metody binaryzacji i segmentacji obrazów naturalnych
T-W-2Przetwarzanie wstępne obrazów naturalnych, metody adaptacyjne
Metody nauczaniaM-2wykład problemowy
M-1wykład informacyjny
Sposób ocenyS-2Ocena podsumowująca: indywidualna ocena aktywności na zajęciach wykładowych
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Znajomość 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE02cAEE_U01Doktorant potrafi dobrać i zaimplementować wybrane metody adaptacyjne lub techniki przetwarzania wstępnego oraz analizy obrazów naturalnych z nierównomiernym oświetleniem
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_U06Potrafi pogłębiać kompetencje zawodowe i osobiste, szczególnie w zakresie pozyskiwania oraz analizowania najnowszych osiągnięć związanych z reprezentowaną dziedziną i dyscypliną naukową.
SD_3_U02Potrafi praktycznie wykorzystać i udoskonalić metody, techniki i narzędzia badawcze w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny oraz twórczo je stosować do uzyskiwania wyników badawczych i ich opracowania.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie doktoranta ze specyfiką analizy obrazów naturalnych, w szczególności nierównomiernie oświetlonych oraz pozyskiwanych w trudnych warunkach oświetleniowych
C-2Zapoznanie doktoranta z wybranymi metodami adaptacyjnymi oraz technikami przetwarzania wstępnego stosowanymi dla obrazów naturalnych
Treści programoweT-P-2Bieżące raportowanie postępów realizacji projektu, omówienie i konsultacja wyników cząstkowych
T-P-3Podsumowanie i weryfikacja końcowych wyników projektu
T-P-1Omówienie celu i zasad realizacji zadania projektowego, sprecyzowanie tematu oraz sposobu realizacji
Metody nauczaniaM-3projekt - implementacja wybranych metod analizy obrazów naturalnych z nierównomiernym oświetleniem
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: ocena wykonanego projektu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Realizacja 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
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty uczenia sięSD_3-_SzDE02cAEE_K01Doktorant rozumie konieczność i wykazuje gotowość do krytycznej analizy przedstawionego w ramach projektu rozwiązania w odniesieniu do rozwiązań znanych z literatury
Odniesienie do efektów kształcenia dla dyscyplinySD_3_K01Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy uzyskanego dorobku naukowego w zakresie reprezentowanej dziedziny i dyscypliny
SD_3_K02Rozumie konieczność i jest gotów do krytycznej analizy wkładu wyników własnej działalności badawczej w rozwój reprezentowanej dziedziny i dyscypliny.
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie doktoranta ze specyfiką analizy obrazów naturalnych, w szczególności nierównomiernie oświetlonych oraz pozyskiwanych w trudnych warunkach oświetleniowych
C-2Zapoznanie doktoranta z wybranymi metodami adaptacyjnymi oraz technikami przetwarzania wstępnego stosowanymi dla obrazów naturalnych
Treści programoweT-P-2Bieżące raportowanie postępów realizacji projektu, omówienie i konsultacja wyników cząstkowych
T-P-3Podsumowanie i weryfikacja końcowych wyników projektu
T-P-1Omówienie celu i zasad realizacji zadania projektowego, sprecyzowanie tematu oraz sposobu realizacji
Metody nauczaniaM-3projekt - implementacja wybranych metod analizy obrazów naturalnych z nierównomiernym oświetleniem
Sposób ocenyS-1Ocena podsumowująca: ocena wykonanego projektu
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0
3,0Doktorant przedstawił analizę porównawczą rozwiązania zaproponowanego w ramach projektu z metodami znanymi z literatury
3,5
4,0
4,5
5,0