Název:

Počítačové vidění (v angličtině)

Zkratka:POVa
Ak.rok:2019/2020
Semestr:zimní
Studijní plán:
ProgramObor/
specializace
RočníkPovinnost
IT-MGR-2MBI-volitelný
IT-MGR-2MBS-volitelný
IT-MGR-2MGM-povinně volitelný - skupina G
IT-MGR-2MGMe-povinně volitelný - skupina G
IT-MGR-2MIN-povinně volitelný - skupina I
IT-MGR-2MIS2.volitelný
IT-MGR-2MMM-volitelný
IT-MGR-2MPV-povinně volitelný - skupina G
IT-MGR-2MSK-volitelný
MITAINADE-volitelný
MITAINBIO-volitelný
MITAINCPS-povinný
MITAINEMB-volitelný
MITAINGRI-volitelný
MITAINHPC-volitelný
MITAINIDE-volitelný
MITAINISD-volitelný
MITAINISY-volitelný
MITAINMAL-volitelný
MITAINMAT-volitelný
MITAINNET-volitelný
MITAINSEC-volitelný
MITAINSEN-volitelný
MITAINSPE-volitelný
MITAINVER-volitelný
MITAINVIZ-povinný
Vyučovací jazyk:angličtina
Aktuální informace:
This course is instructed in English, and it is intended for incoming Erasmus+ students, too.

Kredity:5 kreditů
Ukončení:zkouška (písemná)
Výuka:
hod./sempřednáškasem./cvič.lab. cvič.poč. cvič.jiná
Rozsah:2600026
 zkouškatestycvičenílaboratořeostatní
Body:5190040
Garant:Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM)
Přednášející:Beran Vítězslav, Ing., Ph.D. (UPGM)
Čadík Martin, doc. Ing., Ph.D. (UPGM)
Hradiš Michal, Ing., Ph.D. (UPGM)
Španěl Michal, Ing., Ph.D. (UPGM)
Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM)
Cvičící:Bartl Vojtěch, Ing. (UPGM)
Behúň Kamil, Ing. (UPGM)
Hradiš Michal, Ing., Ph.D. (UPGM)
Juránek Roman, Ing., Ph.D. (UPGM)
Sochor Jakub, Ing. (UPGM)
Špaňhel Jakub, Ing. (UPGM)
Fakulta:Fakulta informačních technologií VUT v Brně
Pracoviště:Ústav počítačové grafiky a multimédií FIT VUT v Brně
Rozvrh:
DenVýukaTýdenMístnostOdDoPSKSkupiny
ÚtpřednáškavýukyA112 13:0014:501EIT 1MIT 2EIT 2MIT INTE xx
 
Cíle předmětu:
  Seznámit se s principy a metodami počítačového vidění. Naučit se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámit se s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučit se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.
Anotace:
  Seznámení se principy a metodami počítačového vidění, metody a způsoby snímání scény, metody předzpracování (statistické zpracování) obrazu, metody filtrace, vyhledávání vzorů ("pattern recognition"), integrální transformace - Fourierova transformace, morfologie obrazu, klasifikátory, automatické třídění, 3D metody počítačového vidění, otevřené problémy počítačového vidění.
Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu:
  Studenti se seznámí s principy a metodami počítačového vidění. Naučí se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámí se i s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučí se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.
Dovednosti, znalosti a kompetence obecné:
  Studenti se zdokonalí v týmové práci, matematice a použití jazyka C.
Osnova přednášek:
 
  1. Úvod, základy, motivace a aplikace/Introduction, Motivation and Applications
  2. Klasifikace s učitelem a detekce - AdaBoost/Classification with Teacher and Detection - AdaBoost  
  3. Shlukování, statistické metody/Clustering, Statistical Methods 
  4. Segmentace, analýza barev, analýza histogramu/Segmentation, Colour Analysis, Histogram Analysis
  5. Detekce objektů - náhodné stromy/Object Detection - Random Trees
  6. Analýza a extrakce příznaků z textur/Analysis and Feature Extraction from Images
  7. Hough transform, RHT, RANSAC, zpracování časových sekvencí/Time Sequence Processing
  8. Invariantní oblasti obrazu/Invariant Image Regions
  9. Konvoluční neuronové sítě a automatické tagování obrazu I/Convolutional Neural Networks and Automatic Image Tagging I
  10. Konvoluční neuronové sítě a autmoatické tagování obrazu II/Convolutional Neural Networks and Automatic Image Tagging II 
  11. Registrace obrazu/Image Registration
  12. 3D strojové vidění/3D Machine Vision
  13. Akcelerace zpracování obrazu a vidění, závěr/Acceleration of Image Processing and Vision, Conclusions
Osnova ostatní - projekty, práce:
 
Samostatná projektová práce v předmětu je následující:
1. Domácí úlohy (4-5 běhů) na začátku semestru s tím, že úlohy jsou striktně individuální a platí pro ně "Pravidla pro vypracování projektů a úloh" (viz níže a viz též informaci k úlohám v IS)

2. Individuálně zadávané projekty (viz všechna pravidla níže a informace k projektům v IS).

Pravidla pro řešení projektů:

Projekty mohou řešit jednotlivci nebo skupiny nejvýše o 4 osobách. V případě vypracování projektu skupinou je třeba při odevzdání projektu přesně popsat role řešitelů v projektu. Projekt se typicky hodnotí stejně pro členy skupiny, ale je vyhrazena i možnost individuální hodnocení uvnitř skupiny odlišit. Je třeba odevzdat zdrojové texty, návod pro překlad a spuštění, zprávu v rozsahu cca 3 stran A4 a provést demonstraci. Programovací jazyk Je C/C++, Matlab, pokud je specifikováno v zadání nebo po dohodě s učitelem případně jiný. Individuální vlastní zadání jsou vítána. V případě, že o individuální zadání máte zájem, přihlaste se na variantu "Vlastní zadání" a pošlete e-mail s návrhem zadání - další postup bude individuální.

Odevzdání projektů:

Odevzdání projektu bude probíhat elektronicky a bude doplněno povinnou demonstrací výsledků v prvním týdnu v lednu. Na odevzdání v jiném termínu hodinu nebude brán zřetel a povede k získání 0b (ve výjimečných případech se lze domluvit individuálně). Pokud pracujete ve skupině, je třeba se dostavit v plném počtu řešitelů.

Demonstrace je povinná a je možná až po elektronickém odevzdání. Prezentaci si připravte na max. 10 minut (na kvalitu demonstrace bude kladen velký důraz).

Do IS se odevzdává jeden *.zip se zdrojovými soubory, návodem pro překlad a spuštění, prezentací a dokumentací (při odevzdání binárních souborů ztráta 1/2 získaných bodů), max. velikost 2MB.

Při odevzdání podobných řešení bude může být počet bodů krácen nebo rozdělen mezi podobná řešení. Vyučující může individuálně určit rozdělení bodů.

Obecná pravidla vypracování projektů a úloh:

Studenti ve své práci musí pracovat samostatně a tvůrčím způsobem. Za porušení této zásady se považuje zejména reverzní inženýrství (disasebmling, dekompilace a podobné postupy), kopírování příkladů řešení, hotových řešení nebo obdobných podkladů, které jsou zveřejněny nebo jsou studentům jinak dostupné (jedná se o kopírování celých řešení nebo jejich tak velkých částí, že jejich okopírování vede k funkčně shodnému nebo velmi obdobnému řešení zadání), společná práce na zadání ve skupinách tak, že její výsledky jsou potom odevzdávány jako řešení jednotlivce (jednotlivců), pokud to není v zadání přímo požadováno nebo povoleno (diskuse ve skupině a/nebo společné řešení dílčích částí je povoleno).

Studenti se musí zdržet jednání, které je v rozporu s dobrými mravy a které by mohlo vést k obcházení skutečného způsobu "řešení" zadání v duchu těchto zadání jimi samotnými nebo jinými studenty.

Pokud student(i) poruší výše uvedená pravidla, může mu hodnocení projektu být sníženo až na 0 bodů.

Literatura referenční:
 
  • Hlaváč, V., Šonka, M.: Počítačové vidění, Grada, 1993, ISBN 80-85424-67-3 
  • Šonka, M., Hlaváč, V., Boyle, R.: Image processing, Analysis, and Machine Vision, THOMSON 2013, ISBN-13: 978-9386858146
  • IEEE Multimedia, IEEE, USA - série časopisů - různé články
  • Bass, M.: Handbook of Optics, McGraw-Hill, New York, USA, 1995, ISBN 0-07-047740-X
  • Forsyth, D.A., Ponce, J.: Computer Vision: A Modern Approach, Prentical Hall 2011, ISBN: 978-0136085928
Literatura studijní:
 
  • Hlaváč, V., Šonka, M.: Počítačové vidění, GRADA 1992, ISBN 80-85424-67-3 
  • Šonka, M., Hlaváč, V., Boyle, R.: Image processing, Analysis, and Machine Vision, THOMSON 2013, ISBN: 978-9386858146
  • Forsyth, D.A., Ponce, J.: Computer Vision: A Modern Approach, Prentical Hall 2011, ISBN: 978-0136085928
Průběžná kontrola studia:
  Domácí úlohy, půlsemestrální test, individuální projekt.
 

Vaše IPv4 adresa: 34.229.126.29