TÜRKÇE
ENGLISH
Genel Bilgi
| Kod | CENG712 |
| Ad | Intelligent Computational Imagıng and Video |
| Dönem | 2023-2024 Eğitim-Öğretim Yılı |
| Dönem | Bahar |
| Süre (T+U) | 3-0 (T-U) (17 Hafta) |
| AKTS | 6 AKTS |
| Yerel Kredi | 3 Yerel Kredi |
| Eğitim Dil | İngilizce |
| Seviye | Doktora Dersi |
| Tür | Normal |
| Öğretim Şekli | Yüz Yüze Öğretim |
| Bilgi Paketi Koordinatörü | Doç. Dr. MUSTAFA ORAL |
| Dersin Öğretim Elemanı |
Güncel dönem ders programı henüz yapılmamıştır. |
Dersin Amacı / Hedefi
Öğrencilere imge temellerini tanıtmak; Öğrencilere bilgisayarla görme ve örüntü tanıma yöntemleri ve teknikleri konularında ana düşünceleri kazandırmak; Bilgisayarlı görü ve nesne tanıma sistemlerinin tasarımında çeşitli konularda karşılaşılan sorunların çözümü ile öğrencinin konuya ilgisini çekebilmek; Bilgisayar vizyonu ve nesne tanıma konularında öğrencinin programlama becerilerini arttırmak
Dersin İçeriği
kursa giriş; akıllı sistemlere genel bakış; görüntü işleme genel bakış; özellik ve köşe algılama; özellik tanımlayıcıları ve eşleştirme; yüksek dinamik ranfge görüntüleme; kamera modelleri; stereo; hareket yapısı; çoklu görüntüleri birleştirme teknikleri; Gerçekçi Görüntüler için Ton Reprodüksiyonu; Akıllı görüntüleme uygulamaları
Dersin Ön Koşulu
Yok
Kaynaklar
GONZALEZ R.C., WOODS R.E., and ADDINS S.L., Digital Image Processing Using Matlab, Pearson Education Inc., New Jersey, 2004.
Notlar
AWCOCK G.J. and THOMAS R., Applied Image Processing, McGrow-Hill, Inc., 1996. 4.
Dersin Öğrenme Çıktıları
| Sıra | Dersin Öğrenme Çıktıları |
|---|---|
| ÖÇ01 | Bilgisayarla görme alanındaki temel kavramları, terminolojiyi, kuramları, modelleri ve yöntemleri tanımlayabilir. |
| ÖÇ02 | Yapay zeka alanındaki temel kavramları, terminolojiyi, kuramları, modelleri ve yöntemleri tanımlayabilir. |
| ÖÇ03 | Çok ölçekli gösterim, kenar tespiti ve stereo, hareket ve nesne tanıma ile ilgili temel bilgisayar görme yöntemlerini tanımlayabilir. |
| ÖÇ04 | pratik problemleri çözmek için bilgisayarla görme tekniklerini geliştirmek ve uygulamak |
Program Öğrenme Çıktıları ile İlişkisi
| Sıra | Tür | Program Öğrenme Çıktıları | Duzey |
|---|---|---|---|
| PÖÇ01 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Lisans düzeyinde kazanılan yetkinlikler temelinde Bilgisayar Mühendisliği temel alanında özgün çalışmalar için gerekli temeli sağlayan ileri düzeyde bilgi ve kavrayışa sahiptir. | 4 |
| PÖÇ02 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mühendislik alanında bilimsel araştırma yaparak bilgiye genişlemesine ve derinlemesine ulaşır, bilgiyi değerlendirir, yorumlar ve uygular. | 2 |
| PÖÇ03 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mesleğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup, gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 3 |
| PÖÇ04 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Mühendislik problemlerini kurgular, çözmek için yöntem geliştirir ve çözümlerde yenilikçi yöntemler uygular. | 3 |
| PÖÇ05 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Analitik, modelleme ve deneysel esaslı araştırmaları tasarlar ve uygular, bu süreçte karşılaşılan karmaşık durumları çözümler ve yorumlar. | |
| PÖÇ06 | Yetkinlikler - Öğrenme Yetkinliği | Yeni ve/veya özgün fikir ve yöntemler geliştirir, sistem, parça veya süreç tasarımlarında yenilikçi çözümler geliştirir. | 4 |
| PÖÇ07 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Öğrenme becerilerine sahip olur. | 4 |
| PÖÇ08 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin yeni ve gelişmekte olan uygulamalarının farkında olup gerektiğinde bunları inceler ve öğrenir. | 3 |
| PÖÇ09 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Çalışmalarının süreç ve sonuçlarını Bilgisayar Mühendisliği alanındaki veya alan dışındaki ulusal ve uluslararası ortamlarda açık bir şekilde yazılı veya sözlü olarak aktarır. | 1 |
| PÖÇ10 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinde uygulanan güncel teknik ve yöntemler ile bunların kısıtları hakkında kapsamlı bilgiye sahip olur. | 4 |
| PÖÇ11 | Beceriler - Bilişsel, Uygulamalı | Bilgisayar Mühendisliğinin gerektirdiği düzeyde bilgisayar yazılımı ile birlikte bilişim ve iletişim teknolojilerini ileri düzeyde etkileşimli olarak kullanır. | 3 |
| PÖÇ12 | Bilgi - Kuramsal, Olgusal | Mesleki tüm etkinliklerde toplumsal, bilimsel ve etik değerleri gözetir. |
Haftalık Akış
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık | Yöntemler |
|---|---|---|---|
| 1 | course Edit introduction to course derse giriş | Ders materyalinin okunması | |
| 2 | Akıllı sistemlere genel bakış 1.kısım | Ders materyalinin okunması | |
| 3 | Akıllı sistemlere genel bakış 2. kısım | Ders materyalinin okunması | |
| 4 | Görüntü işlemeye genel bakış 1. kısım | Ders materyalinin okunması | |
| 5 | Görüntü işlemeye genel bakış 2. kısım | Ders materyalinin okunması | |
| 6 | Özellik ve köşe algılama | Ders materyalinin okunması | |
| 7 | Özellik tanımlayıcıları ve eşleme | Ders materyalinin okunması | |
| 8 | Ara Sınav | Sınava hazırlık | |
| 9 | Yüksek Dinamik Aralıklı görüntüleme | Ders materyalinin okunması | |
| 10 | Kamera modelleri | Ders materyalinin okunması | |
| 11 | Stereo | Ders materyalinin okunması | |
| 12 | Hareketten yapının belirlenmesi | Ders materyalinin okunması | |
| 13 | çoklu görüntüleri birleştirme teknikleri (basit yöntemler) | Ders materyalinin okunması | |
| 14 | çoklu görüntüleri birleştirme teknikleri (ileri metodlar) | Ders materyalinin okunması | |
| 15 | Akıllı görüntüleme uygulamaları | Ders materyalinin okunması | |
| 16 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Proje geliştirme ve sunum hazırlama | |
| 17 | Yarıyıl Sonu Sınavları | Proje geliştirme ve sunum hazırlama |
Öğrenci İş Yükü - AKTS
| Çalışmalar | Sayısı | Süresi (Saat) | İş Yükü (Saat) |
|---|---|---|---|
| Ders ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ders (Sınav haftaları dahil değildir) | 14 | 3 | 42 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma (Ön çalışma, pekiştirme) | 14 | 5 | 70 |
| Değerlendirmeler ile İlgili Çalışmalar | |||
| Ödev, Proje, Diğer | 0 | 0 | 0 |
| Ara Sınavlar (Yazılı, Sözlü, vs.) | 1 | 15 | 15 |
| Yarıyıl/Yıl Sonu/Final Sınavı | 1 | 30 | 30 |
| Toplam İş Yükü (Saat) | 157 | ||
| Toplam İş Yükü / 25 (s) | 6,28 | ||
| AKTS | 6 AKTS | ||