Розпізнавання образів (126 Інформаційні системи та технології)

Тип: Нормативний

Кафедра: оптоелектроніки та інформаційних технологій

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
84Іспит

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
832професор Половинко І. І.ФеС-42

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
832ФеС-42ст. наук. співробітник Куньо  І. М.

Опис навчальної дисципліни

Даний курс ознайомить студентів із особливостями розробки та
програмної реалізації методів, засобів та алгоритмів розпізнавання
зображень. Курс охоплює основні алгоритми комп’ютерного зору:
попередню обробку, фільрацію, сегментацію, виділення ознак,
розпізнавання, класифікація зображень.

Мета: одержання студентами необхідних теоретичних та практичних знань із
застосування методів та систем розпізнавання зображень. Формування
в студентів практичних навичок, які б дали змогу ефективно
застосовувати знання в задачах віднесення вихідних даних до певного
класу за допомогою виділення істотних ознак, які характеризують ці
дані, із загальної маси несуттєвих даних.

Після завершення цього курсу студент буде:
Знати: основи теорії розпізнавання образів: основні поняття і
концепції теорії, розпізнавання образів; основні методи Image
Recognition; знання основних завдань комп’ютерного зору та шляхів їх
вирішення; теорію пошуку об’єктів на зображеннях: алгоритми, що
використовуються для локалізації та виявлення об’єктів; особливості
бібліотеки розпізнавання зображень – OpenCV.
– Вміти: класифікувати та вирішувати задачі пов’язані з розпізнавання
образів; реалізовувати базові алгоритми Image Recognition; розробляти
власні шляхи вирішення найпростіших завдань обробки зображень та
розпізнавання образів; аналізувати, оцінювати та вибирати існуючі
алгоритми для вирішення поставлених задач; вміти використовувати
бібліотеки комп’ютерного зору, такі як OpenCV; проводити
експериментальні дослідження в сфері розпізнавання образів та
обробки зображень; самостійно працювати з навчальною та науковотехнічною літературою щодо обробки зображень та розпізнавання
образів

Рекомендована література

  1. Шлезингер М.И., Главач В. Десять лекций по статистическому и
    структурному распознаванию. – Киев: Наук. думка, 2004, 546 с.
  2. William K. Pratt Digital image processing/ Third Edition/ John Wiley &
    Sons, Inc. – 2001. – 723
  3.  Reinhard Klette. Concise Computer Vision: An Introduction into Theory
    and Algorithms (Undergraduate Topics in Computer Science). – Springer
    – January 20th, 2014 – 429 p.
  4. Рейнхард Клетте. Компьютерное зрение. Теория и алгоритмы. Litres.-2019.- 506 с.
  5. You can master Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV. – Режим доступу: https://www.pyimagesearch.com/

Силабус:

Завантажити силабус