Проектування систем ідентифікації (КН)

Тип: На вибір студента

Кафедра: системного проектування

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
67Залік

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
632професор Балицький О. О.ФеІ-32

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
632ФеІ-32професор Балицький О. О.

Опис навчальної дисципліни

  1. Мета та завдання навчальної дисципліни

Дисципліна «Проектування систем ідентифікації» є вибірковою дисципліною для напряму підготовки: 122 “Комп’ютерні науки”, яка викладається в 6 семестрі

Зміст дисципліни.

В курсі приводяться сучасні методики та типові задачі розпізнавання образів.  Для аналізу сигналів, зображень та інших експериментальних даних. Студенти знайомляться з основами різних підходів до задач розпізнавання, математичним апаратом останніх, їх недоліками та перевагами, а, також, рекомендаціями по відбору методів розпізнавання для розв’язання тих чи інших практичних завдань.

Мета викладання предмету

Метою навчального курсу є вивчення основних понять та методів розпізнавання образів, аналіз алгоритмів побудови систем розпізнавання.

Завдання викладання предмету

Після вивчення даної дисципліни студент повинен знати:

    • основи детерміністичних та статистичних методик задач розпізнавання;
    • алгоритми підбору оптимальних методик для визначення та класифікації об’єктів;
    • алгоритми кластеризації;
    • методи сегментації зображень через підбір моделі;
    • пошук шаблонів з використанням класифікаторів;

 

студент повинен вміти:

  • програмне реалізовувати алгоритми розпізнавання об’єктів за заданими шаблонами;
  • реалізовувати методи сегментації елементів зображень;
  • програмне знаходити контури та текстуру об’єктів на зображенні;
  • реалізовувати алгоритми векторизації зображень;
  • розраховувати чисельні характеристики кластерної структури зображень.

Місце в структурно-логічній схемі спеціальності.

Для вивчення дисципліни необхідні знання з таких предметів: вища математика, дискретна математика, теорія алгоритмів, алгоритмізація і програмування, об’єктно-орієнтоване програмування.

 

Рекомендована література

  1. Айзерман А.А., Браверман Э.М., Розоноэр Э.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. – М.: Наука, 1970.
  2. Волошин Г.Я., Бурлаков И.А., Косенкова С.Т. Статистические методы решения задач распознавания, основанные на аппроксимационном подходе. – Владивосток: ТОИ ДВО РАН, 1992.
  3. Основи теорії розпізнавання образів : навч. посіб. : у 2 ч. / А. С. Довбиш, І. В. Шелехов. – Суми : Сумський державний університет, 2015.
  4. Е.В. Сивоголовко, Методы оценки качества четкой кластеризации // Ком. Инстp. Обpаз. 2011, №4, 14-31.

Навчальна програма

Завантажити навчальну програму