Wydział Informatyki - Informatyka (S1)
Sylabus przedmiotu Widzenie maszynowe:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Informatyka | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | pierwszego stopnia |
| Tytuł zawodowy absolwenta | inżynier | ||
| Obszary studiów | nauki techniczne, studia inżynierskie | ||
| Profil | ogólnoakademicki | ||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Widzenie maszynowe | ||
| Specjalność | systemy komputerowe i oprogramowanie | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Georgy Kukharev <Georgy.Kukharev@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 10 | Grupa obieralna | 5 |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Wiedzy z zakresu przedmiotów: Przetwarzanie i rozpoznawanie obrazów, programowanie w środowisku MATLAB |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | 1. Wprowadzenie w środowisko MATLAB. 2. Przygotowanie danych do obróbki (pliki ".avi', bazy obrazów twarzy; bazy obrazów kolorowych o rożnej tematyce i rodzaju). 3. Opracowanie programów do analizy scen. 4. Opracowanie programów do lokalizacji twarzy ze scen wideo. 5. Opracowanie programów do detekcji twarzy ze scen wideo oraz trekingu twarzy. 6. System rozpoznawania twarzy. 7. Wybór i przygotowanie sprawozdania. | 15 |
| 15 | ||
| projekty | ||
| T-P-1 | 1. Wybór projektu i jego uzasadnienie, wybór zespolu do realizacji projektu 2. Podbór literatury i jej analiza. 3. Publiczne przestanienie wybranego projeku oraz omówenia zalożeń, celu i tezy projektu 4. praca nad projektem 5.Przedstawienie przejsciowych wyników. 6. przygotowanie sprawozdania 7. publiczna obrona projektu | 15 |
| 15 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | 1. Wprowadzenie w przedmiot "Widzenie maszynowe": powiązanie z zagadnieniami przetwarzania i rozpoznawania obrazów. 2. Systemy wideoobserwacji. Analiza scen. Detekcja zmiany sceny - metody oraz algorytmy realizacji. 3. Widzenie maszynowe w zadaniach biometrii: detekcja i lokalizacja twarzy. 4. Rozpoznawanie twarzy w systemach biometrycznych; 5. Widzenie maszynowe w projektach technicznych: rozpoznawanie tablic rejestracyjnych samochodów; rozpoznawanie numerów wagonów w ruchu; 6. Systemy wideoobserwacji granicznej - przykład działania i omówienie podejść do realizacji 7. Projektowanie systemów widzenia maszynowego | 15 |
| 15 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | Przygotowanie do zajęć - praca własna studenta | 10 |
| A-L-2 | Udział w zajęciach | 15 |
| A-L-3 | Przygotowanie prezentacji po całemu cykłu prac laboratoryjnych z omóweniem najlepszych wyników Przygotowanie prezentacji do projektu zespolowgo z omóweniem najlepszych wyników | 12 |
| A-L-4 | Udział w zaliczeniu formy zajęć i konsultacjach. | 2 |
| 39 | ||
| projekty | ||
| A-P-1 | udział w zjaęciach | 15 |
| A-P-2 | Przygotowanie prezentacji i 7 sprawozdań | 12 |
| 27 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | Udział w zajęciach dydaktycznych | 15 |
| A-W-2 | Praca własna studenta oraz przygotowanie do zaliczenia | 5 |
| A-W-3 | udział w zaliczeniu | 2 |
| A-W-4 | udział w konsultacjach | 2 |
| 24 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | Wykład z prezentacją; pokaz demo wersji własnych opracowań oraz demo z internetu dla bieżących wykładów. |
| M-2 | Stosowanie procedury "burza mózgów" ze studentami w poszukiwaniu rozwiązań algorytmicznych postawionego zadania. |
| M-3 | Wspólnie ze studentami przygotowanie podstawowych części projektów prac laboratoryjnych |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena formująca: Założenia na podstawie własnych prezentacji studentów, ich obrony i rankingu |
| S-2 | Ocena formująca: zaliczenie pisemne |
Zamierzone efekty kształcenia - wiedza
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O5/02_W01 Studenci zostaną zaznajomieni z zagadnieniami projektowania i realizacji systemówwidzenia maszynowego. Szczególny nacisk, zarówno na wykładach, jak i zajęciach laboratoryjnych, będzie położony na aktualne aspekty (zadania, algorytmy, sposobyrealizacji) systemów widzenia maszynowego | I_1A_W13, I_1A_W17, I_1A_W18, I_1A_W01 | — | — | C-1 | T-P-1 | M-1 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O5/02_U01 Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB | I_1A_U01, I_1A_U02, I_1A_U19 | — | — | C-1 | T-W-1 | M-2, M-3 | S-1 |
Zamierzone efekty kształcenia - inne kompetencje społeczne i personalne
| Zamierzone efekty kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiów | Odniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształcenia | Odniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżyniera | Cel przedmiotu | Treści programowe | Metody nauczania | Sposób oceny |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| I_1A_O5/02_K01 Stydenci będą wedzieli o co chodzi w tym przedmiocie i w jaki sposób można wykorrystać swoje wedzy w praktyce | I_1A_K01, I_1A_K04 | — | — | C-1 | T-W-1 | M-2, M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O5/02_W01 Studenci zostaną zaznajomieni z zagadnieniami projektowania i realizacji systemówwidzenia maszynowego. Szczególny nacisk, zarówno na wykładach, jak i zajęciach laboratoryjnych, będzie położony na aktualne aspekty (zadania, algorytmy, sposobyrealizacji) systemów widzenia maszynowego | 2,0 | |
| 3,0 | student posiada wiedzę dotyczącą prostych zadań z widzenia maszynowego i metod ich rozwiązania | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O5/02_U01 Studenci będą mogli samodzielne opracować projekt zadania z zakresu widzenie maszynowe i zamodelować go w środowisku pakietu MATLAB | 2,0 | |
| 3,0 | student potrafi zrozumieć proste zadania widzenia maszynowego | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt kształcenia | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_1A_O5/02_K01 Stydenci będą wedzieli o co chodzi w tym przedmiocie i w jaki sposób można wykorrystać swoje wedzy w praktyce | 2,0 | |
| 3,0 | student rozumie potrzebę zwiększenia swojej wiedzy i stosuje je do postawionych zadań | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- R. Tadeusiewicz, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacj, Kraków, 1997
- Kuchariew G, Przetwarzanie i analiza obrazów cyfrowych, Instytut Informatyki PS, INFORMA, Szczecin, 1998
- Kukharev G., Kuźmiński A., Techniki Biometryczne. Część 1. Metody Rozpoznawania Twarzy, Informa, WI PS, Szczecin, 2003
Literatura dodatkowa
- Krzysztof Ślot, Wybrane zagadnienia biomertii, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa, 2008