Министерство образования и науки Российской Федерации

Муромский институт (филиал)

федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования

 «Владимирский государственный университет

имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых»

(МИ ВлГУ)

 

Кафедра  ПИн 

 

 

 

«   06   »       06       2017 г.

 

 

 

 

Рабочая программа ДИСЦИПЛИНЫ

 

     Основы построения систем обработки визуальной информации     

 




Направление подготовки

09.03.04 Программная инженерия

Профиль подготовки

Квалификация (степень)выпускника

бакалавр









          

Семестр

Трудоем-кость,

час. / зач. ед.

Лек-ции,

час.

 

Практи-ческие занятия,

час.

Лабора-торные работы,

час.

Консуль-тация,

час.

Конт-роль,

час.

Всего (контак-тная работа),

час.

СРС,

час.

Форма

промежу-точного контр.

(экз., зач., зач. с оц.)

5

180 / 5  

20  

 

28  

4  

0,35  

52,35  

92  

Экз.(35,65)  

Итого

180 / 5  

20  

 

28  

4  

0,35  

52,35  

92  

35,65  

 

Муром, 2017 г.


1. Цель освоения дисциплины

Цель дисциплины: дать систематический обзор существующих методов распознавания образов в различных системах, изучить и освоить способы их применения для обработки информации и распознавания образов.

2. Место дисциплины в структуре ОПОП ВО (Цикл (Б1.В.11))

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах подготовки бакалавров или специалистов: «Информатика и программирование», «ООП», «Современные компьютерные методы исследования сигналов», «Компьютерная графика», «Проектирование программных продуктов с использованием мультимедиа технологий».

3. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

ПК-3 владение навыками использования различных технологий разработки программного обеспечения.

 

В результате освоения дисциплины обучающийся должен демонстрировать следующие результаты образования:

1) Знать:

Основные технологии обработки визуальной информации. (ПК-3).

2) Уметь:

Применять основные методы обработки визуальной информации. (ПК-3).

3) Владеть:

Навыками использования современных библиотек обработки визуальной информации. (ПК-3).

 


4. Структура и содержание дисциплины

Общая трудоемкость дисциплины составляет 5 зачетных единиц, 180 часов.

 

4.1. Форма обучения: очная

Уровень базового образования: среднее общее.

Срок обучения 4г.

 

4.1.1. Структура дисциплины


 

Раздел (тема)

дисциплины

 

Виды учебной работы, включая самостоятельную работу студентов и трудоемкость

(в часах)

 

Форма  текущего контроля успеваемости (по неделям семестра), форма промежуточной аттестации

  (по семестрам)

 

п\п

Семестр

Лекции

Семинары

Практические занятия

Лабораторные работы

Контрольные работы

СРС

КП / КР

Консультация

Контроль

1

Общая характеристика проблемы распознавания объектов и явлений

5

4

4

Тестирование

2

Классификаторы

5

4

0

Тестирование

3

Алгоритмы распознавания образов

5

12

28

88

Тестирование

Всего за  семестр

180

20

28

92

4

0,35

Экз.(35,65)

Итого   

180

20

28

92

4

0,35

35,65

 

4.1.2. Содержание дисциплины

4.1.2.1. Перечень лекций

Семестр 5

Раздел 1. Общая характеристика проблемы распознавания объектов и явлений

Лекция 1.

Задача распознавания образов (2 часа).

Лекция 2.

Методы классификации на основе Байесовской теории решений (2 часа).

Раздел 2. Классификаторы

Лекция 3.

Линейный классфикатор. Алгоритм персептрона (2 часа).

Лекция 4.

Нелинейный классификатор (2 часа).

Раздел 3. Алгоритмы распознавания образов

Лекция 5.

Метод потенциальных функций (2 часа).

Лекция 6.

Классификация на основе сравнения с эталоном (2 часа).

Лекция 7.

Контексто-зависимая классификация (2 часа).

Лекция 8.

Селекция признаков (2 часа).

Лекция 9.

Методы генерации признаков (2 часа).

Лекция 10.

Обучение систем обработки визуальной информации (2 часа).

 

4.1.2.2. Перечень практических занятий

Не планируется.

 

4.1.2.3. Перечень лабораторных работ

Семестр 5

Раздел 1. Алгоритмы распознавания образов

Лабораторная 1.

Распознавание объекта и определение его декартовых координат (4 часа).

Лабораторная 2.

Полярно-логарифмическая система координат (4 часа).

Лабораторная 3.

Исследование евклидовых преобразований (4 часа).

Лабораторная 4.

Исследование аффинных преобразований (4 часа).

Лабораторная 5.

Косинусное преобразование изображений (4 часа).

Лабораторная 6.

Хранение и восстановление изображений после косинусного преобразования (4 часа).

Лабораторная 7.

Оптическое распознавание изображений (4 часа).

 

https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=1397

 

4.1.2.4. Перечень учебно-методического обеспечения для самостоятельной работы

Методические указания для самостоятельной работы размещены на информационно-образовательном портале института по ссылке https://www.mivlgu.ru/iop/course/view.php?id=5058.

Для самостоятельной работы также используются издания из списка приведенной ниже основной и дополнительной литературы.

Перечень тем, вынесенных на самостоятельное изучение:

1. Нейронные сети и их применение для решения задач распознавания образов.

2. Адаптивные системы распознавания образов.

3. Классификация методов распознавания.

4. Простая модель распознавания образов.

5. Основные понятия распознавания образов.

6. Дихотомии.

7. Пространство образов и пространство весов.

8. Классификация образов с помощью функций расстояния.

9. Меры сходства и критерии кластеризации.

10. Классификация по критерию минимума расстояния.

11. Эвристические алгоритмы выявления кластеров.

12. Распознавание образов без учителя.

13. Классификация образов с помощью функций правдоподобия.

14. Байесовский классификатор нормально распределенных образов.

15. Аппроксимация плотностей распределения функциями.

16. Обучаемые классификаторы образов. Детерминистский подход.

17. Персептронный подход к распознаванию.

18. Построение алгоритмов классификации. Метод градиента.

19. Построение алгоритмов классификации. Метод персептрона.

20. Построение алгоритмов классификации. Метод минимума СКО.

21. Метод потенциальных функций при детерминированном подходе.

22. Обучаемые классификаторы образов. Стохастический подход.

23. Алгоритм Робинса-Монро.

24. Алгоритм корректирующих приращений.

25. Алгоритм наименьшего СКО – стохастический вариант.

26. Метод потенциальных функций. Стохастический вариант.

27. Роль кластеризации при формировании признакового пространства.

28. Концепция минимума энтропии при выборе признаков.

29. Концепция дивергенции при выборе признаков.

30. Разложение Карунена-Лоэва для формирования признакового пространства.

31. Последовательный алгоритм выбора двоичных признаков.

32. Параллельный алгоритм выбора двоичных признаков.

 

4.1.2.5. Перечень тем контрольных работ, рефератов, ТР, РГР, РПР

Не планируется.

 

4.1.2.6. Примерный перечень тем курсовых работ (проектов)

Не планируется.

 

 

5. Образовательные технологии

Технология проведения лекционных занятий следующая: первая часть лекции посвящена освещению новой темы, в которой даются основные понятия и определения, относительно нового материала, разбираются конкретные примеры. Вторая часть лекции отводится на изложение материала о положении дел на сегодняшний день и дальнейших тенденций развития. Весь лекционный материал сопровождаются презентациями с конкретными примерами.

Технология проведения лабораторных работ следующая:

1. объяснения цели лабораторной работы;

2. разъяснение на примере хода выполнения лабораторной работы;

3. выдача вариантов заданий и методической литературы с контрольными вопросами к лабораторной работе;

4. текущий контроль выполнения;

5. прием отчета по выполненной лабораторной работе.

Самостоятельная работа ориентирована на выработку понимания применения рассматриваемых в рамках теоретического курса материалов в практическом аспекте при решении задач профессиональной деятельности, при исследовании, проектировании, разработке, настройке, тестированию и эксплуатации современных систем обработки визуальной информации.

 

6. Оценочные средства для текущего контроля успеваемости, промежуточной аттестации по итогам освоения дисциплины и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов.

Фонды оценочных средств приведены в приложении.

 

7. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины Основы построения систем обработки визуальной информации

7.1. Основная учебно-методическая литература по дисциплине

1. Тропченко А.А., Тропченко А.Ю. Методы вторичной обработки и распознавания изображений. Учебное пособие - Санкт-Петербург: СПб: Университет ИТМО. - 2015, 215 с. - http://books.ifmo.ru/file/pdf/1798.pdf

2. Жигалов, И. Е. Программирование двухмерной компьютерной графики : учеб. пособие / И. Е. Жигалов, И. А.Новиков; Владим. гос. ун-т им. А. Г. и Н. Г. Столетовых. – Владимир: Изд-во ВлГУ, 2015. – 120 с. - http://e.lib.vlsu.ru/handle/123456789/4509

3. Перемитина Т.О. Компьютерная графика [Электронный ресурс]: учебное пособие/ Перемитина Т.О.— Электрон. текстовые данные.— Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Эль Контент, 2012.— 144 c.— Режим доступа: http://www.iprbookshop.ru/13940.— ЭБС «IPRbooks», по паролю - http://www.iprbookshop.ru/13940.html

 

7.2. Дополнительная учебно-методическая литература по дисциплине

1. В.Т. Фисенко, Т.Ю. Фисенко, Компьютерная обработка и распознавание изображений: методические указания к лабораторным работам. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. – 42 с. - http://books.ifmo.ru/file/pdf/397.pdf

2. Красильников Н. Цифровая обработка 2D- и 3D- изображений / Санкт-Петербург:  БХВ-Петербург, 2011 г. , 608 с. - http://ibooks.ru/reading.php?productid=23441

3. Компьютерная графика: Учебное пособие : учебное пособие / И.В. Григорьева. — Москва : Прометей, 2012. — 298 с. — ISBN 978-5-4263-0115-3 - https://www.book.ru/book/914846

 

7.3. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении образовательного процесса по дисциплине, включая перечень программного обеспечения и информационных справочных систем

В образовательном процессе используются информационные технологии, реализованные на основе информационно-образовательного портала института (www.mivlgu.ru/iop), и инфокоммуникационной сети института:

- предоставление учебно-методических материалов в электроном виде;

- взаимодействие участников образовательного процесса через локальную сеть института и Интернет;

- предоставление сведений о результатах учебной деятельности в электронном личном кабинете обучающегося.

Информационные справочные системы:

https://msdn.microsoft.com/ru-ru/default.aspx - Microsoft Developer Network

Программное обеспечение:

Лаборатория открытого программного обеспечения

Microsoft Visual Studio 2013 (подписка DreamSpark Premium Electronic Software Delivery (3 year) Renewal, договор №453 от 16.12.2014 года)

 

7.4. Перечень ресурсов информационно-телекоммуникационной сети «Интернет», необходимых для освоения дисциплины

books.ifmo.ru

e.lib.vlsu.ru

iprbookshop.ru

ibooks.ru

book.ru

 

8. Описание материально-технической базы, необходимой для осуществления образовательного процесса по дисциплине

Лаборатория открытого программного обеспечения

Компьютер на базе процессора Celeron; компьютер на базе процессора AMD Athlon;

3 компьютера на базе процессора Intel Pentium 4

 

9. Методические указания по освоению дисциплины

Для успешного освоения теоретического материала обучающийся: знакомится со списком рекомендуемой основной и дополнительной литературы; уточняет у преподавателя, каким дополнительным пособиям следует отдать предпочтение; ведет конспект лекций и прорабатывает лекционный материал, пользуясь как конспектом, так и учебными пособиями.

До выполнения лабораторных работ обучающийся изучает соответствующий раздел теории. Перед занятием студент знакомится с описанием заданий для выполнения работы, внимательно изучает содержание и порядок проведения лабораторной работы. Лабораторная работа проводятся в компьютерном классе. Обучающиеся выполняют индивидуальную задачу компьютерного моделирования в соответствии с заданием на лабораторную работу. Полученные результаты исследований сводятся в отчет и защищаются по традиционной методике в классе на следующем лабораторном занятии. Необходимый теоретический материал, индивидуальное задание, шаги выполнения лабораторной работы и требование к отчету приведены в методических указаниях, размещенных на информационно-образовательном портале института

Самостоятельная работа оказывает важное влияние на формирование личности будущего специалиста, она планируется обучающимся самостоятельно. Каждый обучающийся самостоятельно определяет режим своей работы и меру труда, затрачиваемого на овладение учебным содержанием дисциплины. Он выполняет внеаудиторную работу и изучение разделов, выносимых на самостоятельную работу, по личному индивидуальному плану, в зависимости от его подготовки, времени и других условий.

Форма заключительного контроля при промежуточной аттестации – экзамен. Для проведения промежуточной аттестации по дисциплине разработаны фонд оценочных средств и балльно-рейтинговая система оценки учебной деятельности студентов. Оценка по дисциплине выставляется в информационной системе и носит интегрированный характер, учитывающий результаты оценивания участия студентов в аудиторных занятиях, качества и своевременности выполнения заданий в ходе изучения дисциплины и промежуточной аттестации.

 


лист_утверждения


РЕЦЕНЗИЯ

на  рабочую программу дисциплины

«Основы построения систем обработки визуальной информации»

по направлению подготовки 09.03.04 Программная инженерия

 

Рабочая программа дисциплины «Основы построения систем обработки визуальной информации» составлена в соответствии с требованиями федерального государственного образовательного стандарта по направлению подготовки 09.03.04 Программная инженерия.

На изучение данного курса по учебному плану отводится 180 час. (5 ЗЕТ). Формой итогового контроля изучения дисциплины является экзамен .

Цель дисциплины: дать систематический обзор существующих методов распознавания образов в различных системах, изучить и освоить способы их применения для обработки информации и распознавания образов.

Содержание занятий соответствуют требованиям образовательного стандарта. Имеется перечень вопросов для самостоятельной работы студентов, способствующий более глубокому изучению дисциплины.

Освоение дисциплины позволит студентам приобрести теоретические и практические знания, необходимые при решении задач в будущей практической деятельности.

Предлагаемые фонды оценочных средств для выявления уровня знаний и умений обучаемых полностью охватывает содержание курса и соответствуют ФГОС.

Перечень учебно-методической литературы достаточен для изучения дисциплины. Имеются ссылки на электронно-библиотечные системы.

Рабочая программа дисциплины «Основы построения систем обработки визуальной информации» рекомендуется для использования в учебном процессе по направлению подготовки 09.03.04 Программная инженерия.

 

06.06.2017 г.