Дисципліна: Технології Computer Vision

Обсяг дисципліни, годин (кредитів ЄКТС): 180 (6)

Мета дисципліни: набуття студентами здатності синтезувати, верифікувати математичні моделі й алгоритми, розробляти спеціалізоване програмне забезпечення із впровадженням технологій Computer Vision (комп’ютерного бачення = комп’ютерного зору).

Завдання дисципліни: курс спрямований на розвиток навичок синтезу, верифікації математичних моделей і алгоритмів та розробку спеціалізованого програмного забезпечення із впровадженням технологій Computer Vision (комп’ютерного бачення = комп’ютерного зору). Це досягається вивченням теоретичних основ синтезу математичних моделей, методології вибору методів і алгоритмів обробки цифрових зображень, верифікації отриманих результатів методами імітаційного моделювання, а також практичної реалізації обраних підходів з метою розробки спеціалізованих прикладних програм із впровадженням технологій Computer Vision.

Попередні умови для вивчення даної дисципліни: Вища математика; Теорія ймовірності та математична статистика; Дискретна математика; Програмування; Структури даних і алгоритми; Організація баз даних; Організація обчислювальних процесів.

Навчальні цілі дисципліни полягають у формуванні у студентів:

Інтегративної компетентності:

Здатність особи розв’язувати складні задачі і проблеми у певній галузі професійної діяльності або у процесі навчання, що передбачає проведення досліджень та/або здійснення інновацій та характеризується невизначеністю умов і вимог.

загальних компетентностей:

- здатність до абстрактного мислення, аналізу і синтезу;

- здатність виявляти та вирішувати проблеми;

- базові дослідницькі навички й уміння;

- здатність вести дослідницьку діяльність;

- здатність приймати рішення, керуючись засадами сталого розвитку суспільства.

фахових компетентностей:

- здатність програмувати різними мовами програмування та налагоджувати програмний код із використанням оптимальних структур даних;

- здатність до створення інформаційних систем і технологій та виробництва програмних продуктів заданої якості в заданий термін;

- здатність до проєктування математичного, лінгвістичного, інформаційного і програмного забезпечення інформаційних систем;

- здатність створювати системне та прикладне програмне забезпечення комп’ютерних систем та мереж;

- здатність до вибору відповідних технічних варіантів архітектур додатків, оптимізації балансу між вартістю і якістю.

Програмні результати навчання:

-  знання законів логіки; інтелектуального аналізу даних.

В результаті вивчення дисципліни студент повинен

знати:

-  методи й алгоритми синтезу цифрового зображення (2D, 3D-об’єкти, графічний метод, аналітичні та неаналітичні методи);

-  базові геометричні перетворення 2D, 3D-об’єктів (масштабування, переміщення, обертання, проєкції);

-  методи й алгоритми растерізації та обробки растрових цифрових зображень: принципи створення, характеристики та алгоритми обробки, зміна яскравості, фільтрація тощо;

-  методи, алгоритми і технології векторизаціі цифрових зображеннь, математичні моделі, алгоритми апроксимації, інтерполяції та згладжування (МНК, Сплайни, Криві Безьє тощо);

-  фрактальні моделі цифрових зображень (синергетика, фрактали, фрактальні алгоритми, генератори фракталів);

-  методи, моделі, алгоритми і технології формування реалістичних зображень: доповнена реальність, моделі світла і тіні: 3D-конвеєр, рендерінг;

-  методи, моделі, алгоритми і технології цифрової обробка зображень та прикладні аспекти Computer Vision: фільтрація; корекція кольору; сегментація; векторизація; морфологічна обробка; розпізнавання, штучні нейронні мережі.

вміти:

-  застосовувати методи й алгоритми синтезу цифрового зображення (2D, 3D-об’єкти, графічний метод, аналітичні та неаналітичні методи);

-  застосовувати базові геометричні перетворення 2D, 3D-об’єктів (масштабування, переміщення, обертання, проєкції);

-  застосовувати методи й алгоритми растерізації та обробки растрових цифрових зображень: принципи створення, характеристики та алгоритми обробки, зміна яскравості, фільтрація тощо;

-  застосовувати методи, алгоритми і технології векторизації цифрових зображеннь, математичні моделі, алгоритми апроксимації, інтерполяції та згладжування (МНК, Сплайни, Криві Безьє тощо);

-  застосовувати фрактальні моделі цифрових зображень (синергетика, фрактали, фрактальні алгоритми, генератори фракталів);

-  застосовувати методи, моделі, алгоритми і технології формування реалістичних зображень: доповнена реальність, моделі світла і тіні: 3D-конвеєр, рендерінг;

-  застосовувати методи, моделі, алгоритми і технології цифрової обробка зображень та прикладні аспекти Computer Vision: фільтрація; корекція кольору; сегментація; векторизація; морфологічна обробка; розпізнавання, штучні нейронні мережі.

Зміст дисципліни:

Змістовний модуль 1.

Тема 1. Формування та представлення цифрових 2D-зображень.

Тема 2. Координати та перетворення в 2D та 3D-просторах.

Тема 3. Растрові цифрові зображення.

Тема 4. Векторні цифрові зображення.

Тема 5. Фрактальні цифрові зображення.

Змістовний модуль 2.

Тема 6. Реалістичне представлення цифрових графічних об’єктів та сцен.

Тема 7. Цифрова обробка зображень для задач Computer Vision.

Види робіт: лекційні заняття, практичні заняття, модульні контрольні роботи, самостійна робота студентів.

Форма підсумкового контролю: залік.