А. Назва й адреса

Вид материала

Документы

Содержание Реєстрація на курс: дирекція ІнАЕКСУ, ауд.5308, тел.8-0432-59-84-58. Дисципліна: Нові інформаційні технології обробки, аналізу та розпізнавання зображень Статус: Вибірковий Мета дисципліни Методичне забезпечення Основні теми курсових проектів Екзамениційна методика

Подобный материал:

• А. Назва й адреса, 1279.76kb.
• А. Назва й адреса, 4294.6kb.
• А. Назва й адреса, 3000.25kb.
• А. Назва й адреса, 1422.42kb.
• А. Назва й адреса, 3048.13kb.
• Адреса и указатели. Операции получения адреса и косвенной адреса­ции. Отождествление, 124.21kb.
• Адреса и указатели. Операции получения адреса и косвенной адреса­ции. Отождествление, 82.09kb.
• Опитувальник клієнта – фізичної особи-підприємця, 95.84kb.
• Понятие протокола, и связанные с ним понятия, 3193.16kb.
• Міністерства юстиції України в Автономній Республіці Крим вул, 19.85kb.

^

Реєстрація на курс: дирекція ІнАЕКСУ, ауд.5308, тел.8-0432-59-84-58.

Реєстрація на іспит: з викладачем, персонально чи по телефону.

Мова викладання – українська.

^ Дисципліна: Нові інформаційні технології обробки, аналізу та розпізнавання зображень

Факультет: Функціональної електроніки та лазерної техніки

^ Статус: Вибірковий

Курс: П’ятий

	Стаціонарне навчання	Вид курсу, години на тиждень
Триместр	13 (ОС)
Лекції (год)	28	2
Практичні заняття (год)	14	1
Лабораторні заняття (год)	28	2
КП (КР) трим	13
РГР
СРС (інд. заняття)	92	6,5
Всього (год /кредитів)	162/4,5
Іспит (трим)	13
Залік (трим)
КОД:	ВПЦ.03

Лектор: Мартинюк Тетяна Борисівна, к.т.н., доцент

Кафедра Лазерної та оптоелектроної техніки: 21021, м.Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95, корпус 2, ауд.2152; тел.: 8-0432-59-84-50,
8-0432-59-80-23

^ Мета дисципліни

Вивчення загальних методів і алгоритмів обробки зображень та розпізнавання образів, а також у надбанні навичок використання методології класифікаційного та системного підходів при аналізі та синтезі інформаційних систем.

Програма

Класифікація алгоритмів обробки зображень

Переваги оптоелектронних комп'ютерів при обробці зображень. Галузі цифрової обробки зображень: перетворення та обробка зображень, аналіз зображень і синтез зображень. Класифікація алгоритмів за класом розв'язуваних задач.

Загальна характеристика проблеми розпізнавання

Визначення задачі розпізнавання образів. Система розпізнавання образів.

Основні задачі побудови систем розпізнавання

Апріорний словник ознак. Детерміновані, ймовірнісні, логічні й структурні ознаки. Апріорний алфавіт класів. Алгоритми розпізнавання. Розподільча функція. Робочий алфавіт класів і робочий словник ознак.

Класифікація систем розпізнавання

Прості та складні системи розпізнавання. Однорівневі та багаторівневі складні системи розпізнавання. Системи розпізнавання без навчання, з навчанням, із самонавчанням. Детерміновані, ймовірнісні, логічні, структурні (лінгвістичні), комбіновані системи розпізнавання.

Постановка задачі розпізнавання

Варіанти поділу об’єктів на класи. Статистичний підхід до задачі розпізнавання. Визначення робочого словника ознак.

Методи розв'язання задачі розпізнавання

Моделювання функціонування системи розпізнавання. Алгоритм етапу побудови системи розпізнавання у першому наближенні. Алгоритми наступних етапів побудови системи розпізнавання для уточнення моделі.

Бібліографія:

1. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания: Учеб. пособие для вузов. – М.: Высш. шк., 1989 – 232 с.
   
2. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов: Пер. с англ./ Под ред. Ю. И. Журавлева. – М.: Мир, 1980.
   
3. Кожем’яко В. П., Мартинюк Т. Б. Архітектура і алгоритми обробки зображень: Навчальний посібник. – Вінниця, ВДТУ, 2000. – 128 с.
   
4. Кожемяко В. П., Мартынюк Т. Б., Заболотная Н. И. Системный анализ параллельных оптоэлектронных процессоров. – Львов: ИППММ, 1992 – 118 с.
   
5. Очин Е. Ф. Вычислительные системы обработки изображений. – Л.: Энергоатомиздат, 1989 – 136 с.
   
6. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. В 2-х кн. – М.: Мир, 1982.
   
7. Кун С. Матричные процессоры на СБИС: Пер. с англ. – М.: Мир, 1991. – 672 с.
   
8. Кожем’яко В. П., Павлов С. В., Мартинюк Т. Б., Лисенко Г. Л. Волоконно-оптичні структури комутації та передачі інформації. Навчальний посібник. – Вінниця: ВДТУ, 2002. – 106 с.
   
9. Свечников С. В., Кожемяко В. П., Тимченко Л. И. Квазиимпульсно-потенциальные оптоэлектронные элементы и устройства логико-временного типа. – К.: Наук. думка, 1987. – 256 с.
   
10. СБИС для распознавания образов и обработки изображений: Пер. с англ./ Под ред. К. Фу. – М.: Мир,1988. – 248 с.
    
11. Натрошвили О. Г., Кожемяко В. П., Саникидзе Д. О. Организация оптоэлектронных некогерентных процессоров ЦВМ. – Тбилиси: Ганатлеба,1989. – 512 с.
    

Методи оцінювання

Протягом 14 тижнів триместру студент повинен виконати і захистити 12 лабораторних робіт та скласти 2 тест-колоквіуми на 7-му та 14-му тижнях.

Оцінки знань формуються на підставі рейтингових балів, які студент отримує на протязі триместру за результатами тест-колоквіумів і захисту лабораторних робіт. На базі цих оцінок студент або отримує оцінку з іспиту, або складає його на загальних підставах.

Іспит складається письмово. Завдання містять три теоретичних питання. Тест-колоквіуми складаються з трьох теоретичних питань.

Письмові тест-колоквіуми розраховані на 10 хвилин роботи, іспит розрахований на 90 хвилин роботи.

Передумови

Необхідні знання зі схемотехніки оптоелектронного приладобудування, системотехніки оптоелектронних та лазерних систем, комп’ютерного моделювання пристроїв і технологій в оптоелектроніці, теоретичних основ побудови оптичних обчислювальних машин і систем.

^ Методичне забезпечення

Видаються: програма та контрольні питання по всіх розділах курсу, навчальні посібники, конспекти лекцій та лабораторні практикуми як у друкованому варіанті так і електронному (на сайті курсу).

Для виконання лабораторних робіт використовуються:

1. Заболотна Н. І., Мартинюк Т. Б., Шолота В. В. Застосування засобів MathCAD 2000 для моделювання задач лазерної та оптоелектронної техніки. Лабораторний практикум. Навчальний посібник. – Вінниця: ВДТУ, 2002. – 107 с.

Індивідуальна робота:

Види паралелізму обчислювальних алгоритмів: природний паралелізм; паралелізм множини об'єктів; паралелізм незалежних гілок; паралелізм суміжних операцій.

Області ефективного застосування методів і алгоритмів розпізнавання образів.

Якісний опис задачі розпізнавання.

Алгоритми керування системою розпізнавання.

Показники ефективності систем розпізнавання.

Експертні системи розпізнавання.

Критерій ефективності системи розпізнавання.

^ Основні теми курсових проектів:

„Застосування методів фільтрації для обробки інтерференційних картин”, „Гігабітний відкритий оптичний канал для локальних мереж”, „Оптоелектронни екран для відтворення напівтонових зображень”, „Оптоелектронний спецпроцесор для паралельного множення/обернення матриць”, „Мікропроцесорна система для обробки фотоплетізмографічних зображень”, „Оптоелектронний спец процесор з нетрадиційним кодуванням даних”.

^ Екзамениційна методика: іспит, за призначенням