Розпізнавання образів (126 Інформаційні системи та технології)
Тип: Нормативний
Кафедра: оптоелектроніки та інформаційних технологій
Навчальний план
Семестр | Кредити | Звітність |
7 | 4 | Іспит |
Лекції
Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
7 | 32 | ст. наук. співробітник Куньо І. М. | ФеС-42 |
Лабораторні
Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
7 | 32 | ФеС-41 | Вдовиченко В. М., Вдовиченко В. 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
- Шлезингер М.И., Главач В. Десять лекций по статистическому и
структурному распознаванию. – Киев: Наук. думка, 2004, 546 с. - William K. Pratt Digital image processing/ Third Edition/ John Wiley &
Sons, Inc. – 2001. – 723 - Reinhard Klette. Concise Computer Vision: An Introduction into Theory
and Algorithms (Undergraduate Topics in Computer Science). – Springer
– January 20th, 2014 – 429 p. - Рейнхард Клетте. Компьютерное зрение. Теория и алгоритмы. Litres.-2019.- 506 с.
- You can master Computer Vision, Deep Learning, and OpenCV. – Режим доступу: https://www.pyimagesearch.com/