Szkoła Doktorska - Szkoła Doktorska
specjalność: BLOK INŻYNIERYJNO-PRZYRODNICZY
Sylabus przedmiotu Widzenie Komputerowe:
Informacje podstawowe
| Kierunek studiów | Szkoła Doktorska | ||
|---|---|---|---|
| Forma studiów | studia stacjonarne | Poziom | |
| Stopnień naukowy absolwenta | doktor | ||
| Obszary studiów | charakterystyki PRK | ||
| Profil | |||
| Moduł | — | ||
| Przedmiot | Widzenie Komputerowe | ||
| Specjalność | BLOK INFORMATYCZNO-ELEKTRYCZNO-MECHANICZNY | ||
| Jednostka prowadząca | Katedra Systemów Multimedialnych | ||
| Nauczyciel odpowiedzialny | Paweł Forczmański <Pawel.Forczmanski@zut.edu.pl> | ||
| Inni nauczyciele | |||
| ECTS (planowane) | 0,5 | ECTS (formy) | 0,5 |
| Forma zaliczenia | zaliczenie | Język | polski |
| Blok obieralny | 9 | Grupa obieralna | 2 |
Wymagania wstępne
| KOD | Wymaganie wstępne |
|---|---|
| W-1 | podstawy algebry liniowej |
| W-2 | podstawy rachunku prawdopodobieństwa |
| W-3 | podstawy algorytmizacji i metod numerycznych |
| W-4 | praktyczna znajomość wybranego języka programowania: C/C++, Python, Matlab |
Cele przedmiotu
| KOD | Cel modułu/przedmiotu |
|---|---|
| C-1 | znajomośc podstawowych algorytmów przetwarzania wstepnego danych obrazowych pochodzących z róznych modalności, tj. pasma widzialnego, termografii, bliskiej podczerwieni (interpolacja, kwantyzacja, filtracja) |
| C-2 | znajomość wybranych metod ekstracji cech niskopoziomowych z danych obrazowych (tj. histogram jasności, cechy statystyczne, cechy teksturalne, cechy kolorystyczne) oraz porównanie z cechami ekstrahowanymi metodami głębokiego uczenia |
| C-3 | znajomość wybranych algorytmów klasyfikacji obiektów wyekstrahowanych ze sceny, jak i całych obrazów (np. knn, mlp, dt, boosting) oraz porównaie z metodami głebokiego uczenia |
Treści programowe z podziałem na formy zajęć
| KOD | Treść programowa | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| T-W-1 | Proces pozyskiwanie i wstępnego przetwarzanie danych obrazowych w systemach komputerowych | 2 |
| T-W-2 | Ekstrakcja cech niskopoziomowych z danych obrazowych | 2 |
| T-W-3 | Wybrane metody uczenia i testowania algorytmów widzenia komputerowego | 2 |
| T-W-4 | Przegląd typowych zadań widzenia komputerowego: wykrywanie, segmentacja i śledzenie obiektów, stereowizja, przepływ optyczny i modelowanie tła | 2 |
| 8 | ||
Obciążenie pracą studenta - formy aktywności
| KOD | Forma aktywności | Godziny |
|---|---|---|
| wykłady | ||
| A-W-1 | udział w zajęciach | 8 |
| A-W-2 | samodzielne studiowane zagadnień prezentowanych na zajęciach | 4 |
| A-W-3 | przygotowanie do zaliczenia | 2 |
| A-W-4 | udział w konsultacjach | 2 |
| 16 | ||
Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne
| KOD | Metoda nauczania / narzędzie dydaktyczne |
|---|---|
| M-1 | wykład informacyjny |
| M-2 | pokaz |
| M-3 | wykład problemowy |
Sposoby oceny
| KOD | Sposób oceny |
|---|---|
| S-1 | Ocena podsumowująca: zaliczenie końcowe w formie testu |
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_IEM07.2_W01 Student posiada wiedzę na temat celów, załoeń i zastosowań wybranych metod widzenia komputerowego. W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie definiować elementy obróbki obrazu od momentu jego pozyskania, poprzez jego przetwarzanie do końcowej analizy, dobierać odpowiednie algorytmy do okreslonych typów danych i zdadań oraz tłumaczyć i wskazać ich cechy charakterystyczne. | ISD_4-_W01, ISD_4-_W02 | — | C-1, C-3, C-2 | T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4 | M-3, M-2, M-1 | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ISD_4-_IEM07.2_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student uzyska kompetencje do krytycznej analizy uzyskanych wyników z obszaru widzenia komputerowego oraz ukształtuje aktywną postawaę poznawczą i chęć rozwoju naukowego | ISD_4-_K01, ISD_4-_K02 | — | C-1, C-2, C-3 | T-W-2, T-W-3, T-W-1, T-W-4 | M-1, M-2, M-3 | S-1 |
Kryterium oceny - wiedza
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_IEM07.2_W01 Student posiada wiedzę na temat celów, załoeń i zastosowań wybranych metod widzenia komputerowego. W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie definiować elementy obróbki obrazu od momentu jego pozyskania, poprzez jego przetwarzanie do końcowej analizy, dobierać odpowiednie algorytmy do okreslonych typów danych i zdadań oraz tłumaczyć i wskazać ich cechy charakterystyczne. | 2,0 | |
| 3,0 | student potrafi ocenić zasadność i możliwości stosowania odpowiednich algorytmów przetwarzania wstepnego danych obrazowych (interpolacja, kwantyzacja, filtracja), wybranych metod ekstracji cech niskopoziomowych (histogram jasności, cechy statystyczne, cechy teksturalne) i wybranego algorytmu klasyfikacji (np. knn, mlp, dt lub boosting) w typowych zadaniach z zakresu widzenia komputerowego | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Kryterium oceny - inne kompetencje społeczne i personalne
| Efekt uczenia się | Ocena | Kryterium oceny |
|---|---|---|
| ISD_4-_IEM07.2_K01 W wyniku przeprowadzonych zajęć student uzyska kompetencje do krytycznej analizy uzyskanych wyników z obszaru widzenia komputerowego oraz ukształtuje aktywną postawaę poznawczą i chęć rozwoju naukowego | 2,0 | |
| 3,0 | student potrafi ocenić zasadność i możliwości stosowania odpowiednich algorytmów przetwarzania wstepnego danych obrazowych (interpolacja, kwantyzacja, filtracja), wybranych metod ekstracji cech niskopoziomowych (histogram jasności, cechy statystyczne, cechy teksturalne) i wybranego algorytmu klasyfikacji (np. knn, mlp, dt lub boosting) w typowych zadaniach z zakresu widzenia komputerowego | |
| 3,5 | ||
| 4,0 | ||
| 4,5 | ||
| 5,0 |
Literatura podstawowa
- C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Verlag, 2006
- R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed., The University of Washington, 2022, https://szeliski.org/Book/
- Simon J.D. Prince, Computer Vision: Models, Learning, and Inference, Cambridge University Press, 2012
Literatura dodatkowa
- Mark S. Nixon and Alberto S. Aguado, Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision, Academic Press, 2019, 4, https://www.southampton.ac.uk/~msn/book/
- Richard Hartley and Andrew Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2004, 2, https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/
- 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