Запобігання поширенню коронавіусу 2019-nCoV

Реєстрація на творчі конкурси для вступу на базі ПЗСО

Аналіз, розпізнавання та класифікація зображень методами штучного інтелекту

Спеціальність: Інженерія програмного забезпечення
Код дисципліни: 8.121.00.M.20
Кількість кредитів: 4
Кафедра: Програмне забезпечення
Лектор: Професор, д.т.н. Мельник Роман Андрійович
Семестр: 3 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
Знання:
- Технології отримання зображень та їх призначення Класифікація візуальних образів. Програмні засоби формування та опрацювання візуальних образів. Ознаки форми та кольору. Перетворення кольору. Згладження та контрастування. Сегментування кольору. Моделі компресії без втрат та з втратами. Основні алгоритми: скелетони, контури. 3-D зображення та їх опис. Сегментування образів. Аналіз методів сегментування: переваги та недоліки. Декомпозиція графів. Границі, пороги, розширення областей. Ієрархічна декомпозиція. Системи індексування та пошуку. Класифікація методів виділення ознак. Кластеризація ознак. Зберігання і пошук в базах даних. Розпізнавання образів. Основні та додаткові ознаки. Критерії порівняння у функції близькості.. Штучний інтелект та нейронні мережі
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
- Пререквізит: системи штучного інтелекту,
Кореквізити: - інтелектуальне добування даних
Короткий зміст навчальної програми:
Технології отримання зображень та їх призначення Класифікація візуальних образів. Програмні засоби формування та опрацювання візуальних образів. Ознаки форми та кольору. Перетворення кольору. Згладження та контрастування. Сегментування кольору. Моделі компресії без втрат та з втратами. Основні алгоритми: скелетони, контури. 3-D зображення та їх опис. Сегментування образів. Аналіз методів сегментування: переваги та недоліки. Декомпозиція графів. Границі, пороги, розширення областей. Ієрархічна декомпозиція. Системи індексування та пошуку. Класифікація методів виділення ознак. Кластеризація ознак. Зберігання і пошук в базах даних. Розпізнавання образів. Основні та додаткові ознаки. Критерії порівняння у функції близькості.. Штучний інтелект та нейронні мережі
Рекомендована література:
1. Handbook of Face Recognition Stan Z. Li Anil K. Jain. Springer Science+Business Media, Inc. 2005.
• Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Техносфера. 2006.
• Яне Б. Цифровая обработка зображений. Техносфера. 2007. 584 c.
Roman Melnyk , Yurii Kalychak , Roman Kvit Analysis of cloudiness by segmentation and Monitoring of satellite map images International Journal of Comput-ing. – 2019. – Vol. 18, iss. 2. – P. 169–180.
- Roman Melnyk, Ruslan Tushnytskyy, Roman Kvit Cloudiness images multilevel segmentation by piecewise linear approximation of cumulative histogram, Interna-tional Journal of Computing, 2020. – Vol. 19, iss. 1. – P. 47–56.
Методи і критерії оцінювання:
• Поточний контроль (70%): письмові звіти з лабораторних робіт (40%), самостійна робота (30%0
• Підсумковий контроль (30 %, екзамен): тестування (20%), усне опитування – (10%)