Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Rozpoznawanie obrazów
Tok studiów:
2019/2020
Kod:
HKLT-2-207-KW-s
Wydział:
Humanistyczny
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Komunikacja wizualna i projektowanie graficzne
Kierunek:
Kulturoznawstwo
Semestr:
2
Profil:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Prowadzący moduł:
dr Olszewska Anna (aolsz@agh.edu.pl)
Treści programowe zapewniające uzyskanie efektów uczenia się dla modułu zajęć

Zaprezentowane zostaną podstawowe metody projektowania systemów klasyfikujących obrazy. Zagadnienia wstępne omówione zostaną w odniesieniu do wybranych przykładów. Laboratorium metod prowadzone będzie przy wykorzystaniu oprogramowania ImageJ oraz Matlab.

Opis efektów uczenia się dla modułu zajęć
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Powiązania z KEU Sposób weryfikacji i oceny efektów uczenia się osiągniętych przez studenta w ramach poszczególnych form zajęć i dla całego modułu zajęć
Wiedza: zna i rozumie
M_W001 Rozumie w pełni istotę społeczeństwa informacyjnego i jego kulturowych, ekonomicznych, technologicznych i społecznych uwarunkowań oraz zależności między technologią a zmianami zachodzącymi w społeczeństwie i kulturze. KLT2A_W22 Kolokwium
M_W002 Posiada gruntowną wiedzę na temat technologii informatycznych i audiowizualnych. KLT2A_W24 Aktywność na zajęciach
Umiejętności: potrafi
M_U001 Potrafi dokonać zaawansowanej analizy zgromadzonego materiału badawczego z wykorzystaniem odpowiednich technik analitycznych i wspomagających programów komputerowych. KLT2A_U22 Kolokwium
Kompetencje społeczne: jest gotów do
M_K001 Samodzielnie podejmuje i inicjuje działania badawcze. KLT2A_K05 Aktywność na zajęciach
Liczba godzin zajęć w ramach poszczególnych form zajęć:
SUMA (godz.)
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
30 0 0 15 0 15 0 0 0 0 0 0
Matryca kierunkowych efektów uczenia się w odniesieniu do form zajęć i sposobu zaliczenia, które pozwalają na ich uzyskanie
Kod MEU Student, który zaliczył moduł zajęć zna i rozumie/potrafi/jest gotów do Forma zajęć dydaktycznych
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Prace kontr. przejść.
Lektorat
Wiedza
M_W001 Rozumie w pełni istotę społeczeństwa informacyjnego i jego kulturowych, ekonomicznych, technologicznych i społecznych uwarunkowań oraz zależności między technologią a zmianami zachodzącymi w społeczeństwie i kulturze. - - + - + - - - - - -
M_W002 Posiada gruntowną wiedzę na temat technologii informatycznych i audiowizualnych. - - + - + - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Potrafi dokonać zaawansowanej analizy zgromadzonego materiału badawczego z wykorzystaniem odpowiednich technik analitycznych i wspomagających programów komputerowych. - - + - + - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Samodzielnie podejmuje i inicjuje działania badawcze. - - + - + - - - - - -
Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 76 godz
Punkty ECTS za moduł 3 ECTS
Udział w zajęciach dydaktycznych/praktyka 30 godz
Przygotowanie do zajęć 40 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe 4 godz
Szczegółowe treści kształcenia w ramach poszczególnych form zajęć (szczegółowy program wykładów i pozostałych zajęć)
Konwersatorium (15h):
rozpoznawanie obrazów: podstawowe koncepcje

1. O podobieństwie: teorie podobieństwa, metody opisu i klasyfikacji podobieństwa wizualnego w ujęciu filozoficznym
2. Rozpoznawanie obrazów jako dziedzina informatyki: charakterystyka, cele, pytania, dziedziny pokrewne

3. Postępowanie związane z rozpoznawaniem obrazów – trzy odwzorowania: recepcja, obliczanie podobieństwa, proces podejmowania decyzji

4. O recepcji – czym jest struktura przestrzeni cech, jak ją możemy wyznaczyć
- n-wymiarowość, przestrzeń euklidesowa, zasada Brawermanna, optymalizacja przestrzeni cech, przekształcenia obrazu

5. O miarach podobieństwa: wyznaczanie funkcji przynależności:
- według gotowego wzorca (wektora cech)
– wykorzystanie ciągów uczących
- zamknięte oraz niepełne wektory cech; metody minimalno-odległościowe, metody wzorców, postępowanie probabilistyczne oraz aproksymacyjne

6. O podejmowaniu decyzji:
- postępowanie całościowe
- postępowanie strukturalne
– reguła motoryzacyjna, decyzje neutralne, postępowanie niejednoznaczne i słabo udokumentowane, rozpoznania wieloznaczne, brak możliwości rozpoznania

7. W stronę laboratorium: narzędziownik: rekapitulacja podstawowych metod stosowanych w w celu ustalenia wektora cech: przekształcenia punktowe, kontekstowe, skeletonizacja, wykrywanie krawędzi, wykorzystanie transformacji, analiza histogramu, maksima lokalne, pola, długości krawędzi, długości rzutów, średnice Fereta, wyznaczanie deskryptorów kształtu, umiejscowienie, momenty bezwładności

Ćwiczenia laboratoryjne (15h):
rozpoznawanie obrazów: laboratorium

zadania realizowane w programie Matlab stanowią egzemplifikację tematyki wprowadzonej na zajęciach audytoryjnych.

Pozostałe informacje
Metody i techniki kształcenia:
  • Konwersatorium: Treści prezentowane na wykładzie są przekazywane w formie prezentacji multimedialnej w połączeniu z klasycznym wykładem tablicowym wzbogaconymi o pokazy metod odnoszące się do prezentowanych zagadnień.
  • Ćwiczenia laboratoryjne: W trakcie zajęć laboratoryjnych studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Warunki i sposób zaliczenia poszczególnych form zajęć, w tym zasady zaliczeń poprawkowych, a także warunki dopuszczenia do egzaminu:

Sposób zaliczenia: kolokwia śródsemestralne oraz końcowe. Warunkiem dopuszczenia do zaliczenia jest obecność na zajęciach, dopuszczalna absencja 2h. Zaliczenia poprawkowe odbywa się na tych samych warunkach co zaliczenie terminu pierwszego.

Zasady udziału w zajęciach:
  • Konwersatorium:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci uczestniczą w zajęciach poznając kolejne treści nauczania zgodnie z syllabusem przedmiotu. Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
  • Ćwiczenia laboratoryjne:
    – Obecność obowiązkowa: Tak
    – Zasady udziału w zajęciach: Studenci winni na bieżąco zadawać pytania i wyjaśniać wątpliwości. Studenci samodzielnie rozwiązują zadany problem praktyczny, dobierając odpowiednie narzędzia. Prowadzący stymuluje grupę do refleksji nad problemem, tak by otrzymane wyniki miały wysoką wartość merytoryczną.
Sposób obliczania oceny końcowej:

kolokwium śródsemsetralne 30%
kolokwium końcowe 70%

Sposób i tryb wyrównywania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach:

Samodzielne opracowanie i prezentacja wybranych zagadnień w trybie konsultacji.

Wymagania wstępne i dodatkowe, z uwzględnieniem sekwencyjności modułów :

umiejętnosć obsługi programu ImageJ w stopniu podstawowym

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

Zygmunt Wróbel i Robert Koprowski, Praktyka przetwarzania obrazów z zadaniami w programie Matlab, Exit, 2008

Abràmoff, M. D., Magalhães, P. J., & Ram, S. J. (2004). Image processing with ImageJ. Biophotonics international, 11(7), 36-42.

Dodatkowe:

Ferenc, T. (2007). Analiza obrazu-przegląd metod i inspiracji teoretycznych.
Kasperowicz, R. Wölfflin 100 lat później, Quart 40 (2), 2016

Rojek, P. (2007). Podobieństwa rodzinne i konkretne uniwersalia,„. Filozofia Nauki.

Błaszczyk, P., & Mrówka, K. (2013). Euklides, Elementy, Ksiegi V–VI. Tłumaczenie i komentarz [Euclid, Elements, Books V–VI. Translation and commentary]. Krakow: Copernicus.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Zieliński, T. P., Korohoda, P., & Rumian, R. (2014). Cyfrowe przetwarzanie sygnałów w telekomunikacji. Wydawnictwo Naukowe PWN.

Tadeusiewicz, R., & Korohoda, P. (1997). Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów. Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji.

Olszewska, A., & Gancarczyk, J. (2017, July). Touchscreen user interface design for content based image retrieval. In Proceedings of the conference on Electronic Visualisation and the Arts BCS Learning & Development Ltd. (pp. 315-316).

Olszewska, A., & Gancarczyk, J. Annales Universitatis Paedagogicae Cracoviensis.

Gancarczyk, J., & Olszewska, A. (2017, July). Which Entry is More Similar? A Non-linear Visualisation of Query Results in Image Retrieval and Image Recognition Problem. In EVA.

Olszewska, A., & Gancarczyk, J. (2018). MUSEUM AS A VISUAL LAB? CULTURE-TECHNOLOGY NETWORKS IN CBIR PROJECTS. Studia Humanistyczne AGH, 16(2), 67-88.

Informacje dodatkowe:

brak