Інфопакет

Технології комп‘ютерного зору

ВК2.9

Вибіркова дисципліна для ОП

Перший

2022/2023

8 Семестр

4

Уміти використовувати методи обчислювального інтелекту, машинного навчання, нейромережевої та нечіткої обробки даних, генетичного та еволюційного програмування для розв’язання задач розпізнавання, прогнозування, класифікації, ідентифікації об’єктів керування тощо. Знати і застосовувати методи інтелектуального аналізу даних та тучного інтелекту, що включають методи комп’ютерної лінгвістики, глибинного навчання, нейромережні технології та методи комп’ютерного зору. Вміти проектувати та обслуговувати сучасні програмно-апаратні засоби та компоненти систем обробки зображень та комп’ютерного зору, розробляти системи обробки та розпізнавання зображень на основі сучасного програмного забезпечення та систем автоматизованого проектування електронних компонентів систем комп’ютерного зору

Очна форма

Знати вищу математику, дискретну математику, теорію ймовірностей, статистику, інформаційні технології, експертні системи, теорію алгоритмів, алгоритмізація та програмування, моделювання систем, інтелектуальний аналіз даних, проектування експертних систем та систем підтримки прийняття рішень, архітектуру сучасних інформаційних систем, методи та системи паралельного програмування, методи прийняття рішень, технології комп’ютерного проектування, теорію нейронних мереж, інтелектуальний аналіз даних. Володіти елементарними навичками роботи з графічними редакторами, мовами програмування.

У рамках дисципліни «Технології комп’ютерного зору» розглядається фізіологічна структура зорового каналу людини, визначення та типи зображень, основні елементи та характеристики зображень, кодування та зберігання зображень у комп’ютерній системі. методи стиску зображень, обробка зображень, перетворення Фур’є, вейвлет-перетворення, перетворення Адамара, Хафа, Хаара, Хартлі та Радона, методи та засоби попередньої обробки зображень, методи розпізнавання зображень, ідентифікація об’єктів в системах доступу, а також рухомих об’єктів, біометрична ідентифікація, системи відеоспостереження, обробка медичних зображень та засоби розпізнавання тексту.

Вовк С.М., Гнатушенко В.В., Бондаренко М.В. Методи обробки зображень та комп’ютерний зір : навч. посіб. / С.М. Вовк, В.В. Гнатушенко, М.В. Бондаренко. – Д. : ЛІРА, 2016. – 148 с. Кобилін О.А., Творошенко І.С. Методи цифрової обробки зображень: навч. посібник. – Харків: ХНУРЕ, 2021. – 124 с Pratt W.K. 2016. Digital Images Processing. Third edition. Wiley. (англ.) Solomon C. and T. Breckon. 2011. Fundamental of Digital Image Processing. A Practical Approach with Examples in Matlab. Wiley – Blackwell. (англ.) Stepan Bilan, SergeyYuzhakov. Image Processing and Pattern Recognition Based on Parallel Shift Technology.- CRC Press, Taylor & Francis Group,- 2018,- 194 p. (англ.)

Лекції, лабораторні заняття, самостійна робота

Рівень досягнення всіх запланованих результатів навчання визначається за результатами захисту виконання лабораторних робіт та індивідуальних завдань самостійної роботи. Семестрове оцінювання студентів здійснюється впродовж семестру з усіх видів робіт. Загальний бал утворюється як зважена сума балів напрацьованих студентом за різними видами робіт. Максимальна кількість балів, яку може отримати студент за роботу в семестрі не перевищує 100 балів. Форма підсумкового оцінювання – екзамен. Екзамен проводиться шляхом виставлення результуючої оцінки, що визначається як сума балів за всіма, успішно оціненими, результатами навчання. Студент не допускається до екзамену, якщо під час семестру набрав менше ніж 36 балів.

Українська