Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
Sylabus przedmiotu Multimedialne bazy danych - Przedmiot obieralny III:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia niestacjonarne | Poziom | drugiego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | magister | ||
| Obszary studiów | nauk technicznych | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Multimedialne bazy danych - Przedmiot obieralny III | ||
| Specjalność | grafika komputerowa i systemy multimedialne | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Włodzimierz Ruciński <wrucinski@wi.zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 2,0 | ECTS (formy) | 2,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 12 | Grupa obieralna | 3 |
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 aktualną wiedzą i praktycznymi zastosowaniami w dziedzinie multimedialnych baz danych. |
| C-2 | Omówienie i krytyczna dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań multimedialnych baz danych ze szczególnym naciskiem na różnorodne algorytmy stosowane w tej problematyce. |
| C-3 | Zapoznanie studentów z mechanizmami funkcjonowania systemów indeksowania oraz różnorodnymi danymi multimedialnymi, które w tym problemie mogą być przetwarzane. |
| C-4 | Omówienie współczesnych trendów w zakresie systemów klasy CBIR (Content Based Image Retrieval). |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Zaproponowanie, opracowanie i realizacja wybranego projektu systemu indeksowania danych w multimedialnej bazie danych. | 30 |
| 30 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Multimedialne bazy danych - podstawowe pojęcia, geneza, związek baz danych i multimediów, architektura systemów. | 2 |
| T-W-2 | Zapis multimediów - przypomnienie najważniejszych standardów dla obrazów, sekwencji wideo, dźwięku. | 2 |
| T-W-3 | Mechanizm zapytań w bazach multimedialnych. | 2 |
| T-W-4 | Przetwarzanie danych w MBD. Stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. | 1 |
| T-W-5 | CBIR a multimedialne bazy danych - cechy i deskryptory, porównanie opisu tekstowego z graficznym (wizualnym). | 1 |
| T-W-6 | Nowoczesne techniki przetwarzania danych multimedialnych - łączenie deskryptorów w ramach jednej cechy i z różnych dziedzin, deskryptory kształtu 3D, nowe problemy. | 2 |
| 10 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Uczestnictwo w zajęciach laboratoryjnych. | 30 |
| A-L-2 | Samodzielne przygotowywanie materiałów do zajęć laboratoryjnych. | 3 |
| A-L-3 | Studiowanie literatury poświęconej badanym algorytmom. | 3 |
| 36 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Uczestnictwo w zajęciach | 10 |
| A-W-2 | Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych przykładów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach. | 3 |
| A-W-3 | Samodzielna analiza źródeł wskazanych na wykładach. | 3 |
| A-W-4 | Przygotowanie do zaliczenia końcowego. | 3 |
| 19 | ||
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 projektów. |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | 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. |
| S-2 | Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym na początku semestru zagadnieniem. |
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/O/3-4_W01 Ma wiedzę z zakresu zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych. | I_2A_W08 | T2A_W03, T2A_W04, T2A_W07 | C-1, C-2, C-3, C-4 | — | M-1, M-2 | S-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/O/3-4_U01 Potrafi zrealizować wybrane zadanie konstrukcji systemu klasy CBIR. | I_2A_U04 | T2A_U12, T2A_U16, T2A_U17, T2A_U18 | C-4 | — | M-1, M-2 | S-2 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D17/O/3-4_W01 Ma wiedzę z zakresu zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych. | 2,0 | Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych. |
| 3,0 | Student potrafi omówić wybrane spośród przedstawionych na wykładach zadań i problemów analizy danych w multimedialnych bazach danych. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD. | |
| 3,5 | Student potrafi omówić wszystkie przedstawione na wykładach zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD. Potrafi skonstruować proste zapytania w bazach multimedialnych. | |
| 4,0 | Student rozumie i omawia przedstawione na wykładach zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu, stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD. Potrafi skonstruować dowolne zapytania w bazach multimedialnych. Rozumie i omawia problem CBIR. | |
| 4,5 | Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane zadania i problemy, wykraczające poza zakres materiału przedstawionego na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu, stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD Sprawnie operuje mechanizmem zapytań w bazach multimedialnych. Rozumie, omawia i realizuje problematykę CBIR. | |
| 5,0 | Student rozumie, omawia i analizuje przedstawione na zadania i problemy analizy danych w multimedialnych bazach danych. Potrafi także samodzielnie wskazać, omówić i analizować wybrane zadania i problemy, wykraczające poza zakres materiału przedstawionego na zajęciach, opierając się np. na analizie źródeł różnego typu lub własnym doświadczeniu. Wskazuje też praktyczne aspekty ich wykorzystania. Jest przy tym w stanie zaproponować dla nich nowe obszary badań naukowych i zastosowań. Omawia podstawowe pojęcia z zakresu multimedialnych baz danych, genezę ich powstania, związek z tradycjnymi bazami danych, architekturę systemów tego typu, stosowane standardy i rozwiązania komercyjne. Przedstawia najważniejsze standardy zapisu danych multimedialnych w kontekście ich użycia w MBD Sprawnie operuje mechanizmem zapytań w bazach multimedialnych. Rozumie, omawia, realizuje i analizuje problematykę CBIR. Potrafi zastosować nowoczesne techniki przetwarzania danych multimedialnych, takie jak na przykład łączenie deskryptorów niskopoziomowych, opis kształtu 3D. Wskazuje nowe problemy i przyszłe trendy dla badań naukowych. |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D17/O/3-4_U01 Potrafi zrealizować wybrane zadanie konstrukcji systemu klasy CBIR. | 2,0 | Student nie potrafi zrealizować zadania konstrukcji (projektu i implementacji) wybranego systemu klasy CBIR (Content Based Image Retrieval). |
| 3,0 | Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach, najprostsze algorytmy. Implementuje w podstawowym zakresie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. | |
| 3,5 | Student potrafi w podstawowym zakresie zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR. Do tego celu stosuje wybrane spośród prezentowanych na wykładach algorytmy. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. | |
| 4,0 | Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu odpowiednie narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Implementuje następnie te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. | |
| 4,5 | Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. Potrafi krytycznie ocenić i na tej podstawie poprawić uzyskany projekt. Sporządza dokumentację projektu. Implementuje, a następnie ocenia wydajność i w razie konieczności koryguje te algorytmy w wybranym języku wysokiego poziomu. Sporządza podstawową wersję dokumentacji uzyskanej aplikacji. | |
| 5,0 | Student potrafi zaprojektować aplikację, realizującą wybrany problem klasy CBIR, opierając się na wiedzy poznanej na zajęciach lub analizie literatury naukowej i źródeł internetowych. Świadomie wykorzystuje do tego celu zaawansowane narzędzia informatyczne. 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 te 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
- Manjunath B. S., Salembier P., Sikora T., Introduction to MPEG-7 Multimedia Content, Description, Interface, Wiley, 2002
- Christel M. G., Multimedia abstractions for a digital video li, ACM, 2003
- Long F. H., Zhang H. J., Feng D. D., Fundamentals of Content Based Image Retrieval, 2003, w: "Multimedia Information Retrieval and Management - Technological Fundamentals and Applications"
- Marques O., Furht B., Content Based Image and Video Retrieval, 2002
- Subrahmanian V. S., Principles of Multimedia Database Systems, 1998
- Bober M., MPEG-7 Visual Shape Decriptors, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 11, no. 6, s. 716-719, 2001
Literatura dodatkowa
- Wilf I., Computer, retrive for me the video clip of the winning goal, Advanced Imaging 15 vol. 8, s. 53 - 55, 1998