Wydział Informatyki - Informatyka (N2)
Sylabus przedmiotu Widzenie komputerowe:
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 | Widzenie komputerowe | ||
| Specjalność | Inteligencja obliczeniowa | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | Adam Nowosielski <Adam.Nowosielski@zut.edu.pl> | ||
| ECTS (planowane) | 3,0 | ECTS (formy) | 3,0 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | — | Grupa obieralna | — |
Formy dydaktyczne
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | Znajomośc zagadnień z zakresu przetwarzania obrazów |
| W-2 | Znajomośc algebry liniowej |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | Poznanie algorytmów i sposobów rozwiązywania typowych problemów z zakresu widzenia komputerowego |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| T-L-1 | Realizacja wybrtanych algorytmów wykrywania obiektów na scenie. | 4 |
| T-L-2 | Realizacja wybranych algorytmów modelowania tła. | 4 |
| T-L-3 | Realizacja wybranych algorytmów stereowizji i rekonstrukcji 3d | 4 |
| T-L-4 | Realizacja wybrtanych algorytmów śledzenia obiektów. | 4 |
| T-L-5 | Realizacja wybranych algorytmów klasyfikacji obiektów na bazie głebokiego uczenia | 4 |
| 20 | ||
| wykłady | ||
| T-W-1 | Pozyskiwanie danych wizyjnych, tor obrazowania, aspekty biologiczne. | 1 |
| T-W-2 | Metody analizy obrazów statycznych i sekwencji video – wprowadzenie. | 1 |
| T-W-3 | Algorytmy detekcji obiektów na scenie: termplate matching, detektor Violi-Jonesa. | 2 |
| T-W-4 | Metody optycznego rozpoznawania pisma (OCR). | 2 |
| T-W-5 | Modelowanie tła. | 2 |
| T-W-6 | Przepływ optyczny. | 2 |
| T-W-7 | Metody transformacji 3d→2d. | 2 |
| T-W-8 | Stereowizja i stereoskopia. | 2 |
| T-W-9 | Pozyskiwanie informacji o kształcie z danych dwuwymiarowych – rekonstrukcja 3d. | 2 |
| T-W-10 | Metody śledzenia obiektów: filtr cząsteczkowy, algorytmy MeanShift/CamShift, filtr Kalmana, tracker Lucasa-Kanade. | 2 |
| T-W-11 | Metody głębokiego uczenia w procesach detekcji i klasyfikacji obiektów: detektor r-cnn, detektor yolo. | 2 |
| 20 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| laboratoria | ||
| A-L-1 | uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-L-2 | praca nad zadaniami programistycznymi | 16 |
| A-L-3 | zaliczenie | 2 |
| 38 | ||
| wykłady | ||
| A-W-1 | uczestnictwo w zajęciach | 20 |
| A-W-2 | uczestnictwo w konsultacjach | 2 |
| A-W-3 | indywidoalne studiowanie problematyki przedmiotu | 13 |
| A-W-4 | zaliczenie | 2 |
| 37 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykłady tablicowe i prezentacje multimedialne |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: wykład: zaliczenie testowe |
| S-2 | Ocena formująca: laboratorium: ocena zadań realizowanych na poszczególnych zajęciach |
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_D01.09_W01 Student zna podstawy teoretyczne widzenia komputerowego oraz zaawansowane algorytmy z tego zakresu. | I_2A_W08, I_2A_W02, I_2A_W04 | — | — | C-1 | — | M-1 | S-1 |
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_D01.09_U01 Student potrafi implementować algorytmy widzenia komputerowego przy uzyciu bibliotek zewnętrznych jak i niskopoziomowo | — | — | — | C-1 | — | M-1 | S-2 |
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_D01.09_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawaę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego | — | — | — | C-1 | — | M-1 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D01.09_W01 Student zna podstawy teoretyczne widzenia komputerowego oraz zaawansowane algorytmy z tego zakresu. | 2,0 | |
| 3,0 | student potrafi wymienić i scharakteryzować wybrane algorytmy z zakresu widzenia komputerowego | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - umiejętności
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D01.09_U01 Student potrafi implementować algorytmy widzenia komputerowego przy uzyciu bibliotek zewnętrznych jak i niskopoziomowo | 2,0 | |
| 3,0 | student potrafi oprogramować wybrane algorytmy z zakresu widzenia komputerowego przy użyciu bibliotek wysokopoziomowych | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| I_2A_D01.09_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student ukształtuje aktywną postawaę poznawczą i chęć rozwoju zawodowego | 2,0 | |
| 3,0 | Student aktywnie rozwiązuje postawione problemy wykazując samodzielność w doborze odpowiednich środków technicznych i metod inżynierskich | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, 2006
- R. Szelski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer Verlag, 2010, http://szeliski.org/Book/
- Simon J.D. Prince, Computer Vision: Models, Learning, and Inference, Cambridge University Press, 2012, www.computervisionmodels.com
Literatura dodatkowa
- Adrian Kaehler, Gary Bradski, Computer Vision in C++ with the OpenCV Library, O'Reilly, 2017, https://github.com/oreillymedia/Learning-OpenCV-3_examples
- Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh, TensorFlow for Deep Learning: From Linear Regression to Reinforcement Learning, O'Reilly Media, 2018