Розпізнавання образів (126 Інформаційні системи та технології)

Тип: Нормативний

Кафедра: оптоелектроніки та інформаційних технологій

Навчальний план

СеместрКредитиЗвітність
74Іспит

Лекції

СеместрК-сть годинЛекторГрупа(и)
732ст. наук. співробітник Куньо  І. М.ФеС-42

Лабораторні

СеместрК-сть годинГрупаВикладач(і)
732ФеС-41Вдовиченко  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

  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