Использование “мешка слов”. Темы лабораторных занятий. 3.6 Библиотека OpenCV. Машинное обучение в OpenCV. OpenCV 3.8 Обработка видео в OpenCV Обработка видео в OpenCV.


Чтобы посмотреть этот PDF файл с форматированием и разметкой, скачайте его и откройте на своем компьютере.
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ


Кемеровский государственный университет

Институт фундаментальных наук





Рабочая программа дисциплины


Компьютерное зрение



Направление подготовки

02.03.03
Математическое обеспечение и

администрир
ование информационных систем



Направленность (профиль) подготовки

«
Информационные системы и базы данных
»


Уровень
бакалавриата






Форма обучения

очная










Кемерово 2016



РПД «Компьютерное зрение»



СОДЕРЖАНИЕ



1. П
еречень планируемых результатов обучения по дисциплине, соотнесенных с
планируемыми результатами освоения образовательной программы

................................
...........

3

2. Место дисциплины в структуре программы бакалавриата

................................
...................

3

3. Объем дисциплины в зачетных единицах с указанием количества академических часов,
выделенных на контактную работу обучающихся с преподавателем (по видам занятий) и на
самостоятельную работу о
бучающихся

................................
................................
.............................

3

3.1. Объём дисциплины (модуля) по видам учебных занятий (в часах)

..............................

3

4. Содержание дисциплины, структурированное по
темам (разделам) с указанием
отведенного на них количества академических часов и видов учебных занятий

.........................

4

4.1.1 Разделы дисциплины и трудоемкость по видам учебных занятий (в академических
часа
х) для очной формы обучения

................................
................................
................................
.

4

4.2. Содержание дисциплины (модуля), структурированное по темам (разделам)

............

4

5. Перечень учебно
-
ме
тодического обеспечения для самостоятельной работы
обучающихся по дисциплине

................................
................................
................................
..............

6

6. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации обучающихся по
дисциплине

................................
................................
................................
................................
...........

6

6.1 Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине

................................
.........................

7

6.2 Типовые контрольные задания или иные материалы

................................
......................

7

6.3 Методические материалы, определяющие процедуры оценивания знаний, умений,
навыков и (или) опыта деятельности, характеризующие этапы формирования компетенций

9

7. Пер
ечень основной и дополнительной учебной литературы, необходимой для освоения
дисциплины

................................
................................
................................
................................
........

10

а)

основная учебная литература:

................................
................................
........................

10

б)

дополнительная учебная литература:

................................
................................
............

10

8. Перечень ресурсов информационно
-
телекоммуникационной сети "Интернет",
необходимых для освоения дисциплины*

................................
................................
.......................

10

9. Методические указания для обучающихся по освоению дисциплины

..............................

11

10. Перечень информационных технологий, используемых при осуществлении
образовательного процесса по д
исциплине, включая перечень программного обеспечения и
информационных справочных систем (при необходимости)

................................
........................

12

11. Описание материально
-
технической базы, необходимой для осуществления
образова
тельного процесса по дисциплине

................................
................................
.....................

12

12.
ИНЫЕ СВЕДЕНИЯ И (ИЛИ
) МАТЕРИАЛЫ

................................
................................
....

12

12.1. Особенности реализации дисциплины для инвалидов
и лиц с ограниченными
возможностями здоровья

................................
................................
................................
...............

12





1. Перечень планируемых результатов обучения по дисциплине,
соотнесенных с планируемыми результатами освоения образовательной
программы

В результате освоения ООП бакалавриат
а обучающийся должен овладеть следующими
результатами обучения по дисциплине:

Коды
компетенции

Результаты освоения
ООП


Содержание компетенций
*

Перечень планируемых результатов обучения
по дисциплине
**


ОПК
-
5

владением информацией
о направлениях развития

компьютеров с
традиционной
(нетрадиционной)
архитектурой; о
тенденциях развития
функций и архитектур
проблемно
-
ориентированных
программных систем и
комплексов

Знать:

-
направления развития компьютеров с
традиционной (нетрадиционной) архитектурой;

-
тенден
ции развития функций и архитектур
проблемно
-
ориентированных программных
систем и комплексов

Уметь:

-
классифицировать программные системы и
комплексы по направлениям использования;

-
провести обзор о современном состоянии
развития компьютерной техники;

Влад
еть:

-

навыками построения модели компьютера с
традиционной и нетрадиционной архитектурой;

-

навыками моделирования компьютерных сетей
по заданным параметрам;


2. Место дисциплины в структуре
программы

бакалавриата

Дисциплина изучается на
4

курсе в
7
сем
естре

для очной формы обучения и на 3 курсе
для заочной
.

Данная дисциплина относится к
д
исциплинам
по выбору
. В результате изучения данной
дисциплины студенты будут знать
основы
компьютерно
го зрения
,

и методы распознавания
изображений
.


3.

Объем дисциплины

в зачетных единицах с указанием количества
академических часов, выделенных на контактную работу обучающихся
с преподавателем (по видам занятий) и на самостоятельную работу
обучающихся


Общая трудоемкость

(объем)
дисциплины

составляет
4

зачетных единицы

Е), 1
44

академических часов.


3.1. Объём дисциплины (модуля) по видам учебных занятий (в
часах)

Объём дисциплины

Всего часов

РПД «Компьютерное зрение»


для очной формы
обучения

Общая трудоемкость дисциплины

144

Контактная работа обучающихся с
преподавателем (по видам учебных за
нятий)
(всего)

90

Аудиторная работа (всего):

54

в т
ом

числе:


л
екции

18

лабораторные

занятия

36

в т.ч. в активной и интерактивной формах

16

Самостоятельная работа обучающихся (всего)

54

Вид промежуточной аттестации
обучающегося
:

экзамен

36

4. Содер
жание дисциплины, структурированное по темам (разделам) с
указанием отведенного на них количества академических часов и видов
учебных занятий

4.1.
1

Разделы дисциплины и трудоемкость по видам учебных
занятий (в академических часах)

для очной формы обучени
я



п/п

Раздел

Дисциплины

Общая трудоёмкость
(часах)

Виды учебных занятий, включая
самостоятельную работу обучающихся
и трудоемкость

(в часах)

Формы
текущего
контроля
успеваемости


аудиторные учебные
занятия

Самостоятельная
работа
обучающихся


все
го

лекции

лабораторные

работы

1.


Обработка
изображений

33

6

10

17

Контрольная
работа

2.


Локальные
особенности
изображений

31

6

8

17

Проверка
выполнения
практических
заданий

3.


Машинное обучение

44

6

18

20

Проверка
выполнения
практических
заданий

4.


Экзамен

3
6







1
44

18

36

54



4.2. Содержание дисциплины (модуля), структурированное по темам
(разделам)



п/п

Наименование раздела
дисциплины

Содержание

1

Обработка изображений







п/п

Наименование раздела
дисциплины

Содержание

Содержание лекционного курса

1.1.

Введение в компьютерное
зрение

История компь
ютерного зрения. Обзор программы
курса. Компьютерное зрение и зрение человека.
Цвет и свет.

1.2

Обработка изображений

Цифровая обработка сигналов. Гистограммы.
Линейная и нелинейная коррекция. Выравнивание
освещенности. Шумоподавление. Свертка и
фильтраци
я.

Частотная фильтрация изображений.

Сегментация изображений
.

Темы
лабораторных

занятий

1.3

Библиотека

Python Image
Library,
модуль

Image

Возможности библиотеки
PIL

в обработке
изображений, основные команды

1.4

Библиотека

Python Image
Library,
модуль

Im
ageDraw

Основные функции модуля
ImageDraw

1.5

Работа с фильтрами в
библиотеке Python Imaging
Library

Фильтрация изображений в
PIL

1.6

Работа с массивами в
NumPy

Работа с изображением, как массивом данных.
Возможности библиотеки
NumPy

2

Локальные особенн
ости
изображений


Содержание

лекционного

курса

2.1

Сопоставление
изображений и локальных
особенностей

Сопоставление изображений, геометрические
преобразования изображенний. Прямое
сопоставление, многомасштабный подход. Понятие
точечной особенности. Детек
тор углов Харриса.
Детекторы областей. Дескрипторы особенностей,
SIFT
.

2.2

Оценка параметров
моделей

Понятие геометрической модели и подгонка
параметров
.
DLT
-
метод для линий и
преобразований, использование
SVD
-
разложения в
методе наименьших квадратов. Роб
астные
алгоритмы


М
-
оценки, стохастические алгоритмы,
схемы голосования. Применение для построения
панорам и поиска объектов.

Темы
лабораторных
занятий


Детектор углов Харриса

Детекторы особенностей. Детектор углов Харриса.


DLT
-
метод для прямой

Поняти
е геометрической модели и подгонка
параметров
.
DLT
-
метод для линий и
преобразований, использование
SVD
-
разложения в
методе наименьших квадратов.

3

Машинное обучение


Содержание

лекционного

курса

3.1

Введение в м
ашинное
обучение

Основные понятия классифи
кации образов и
машинного обучения. Метод опорных векторов.
Экспериментальная оценка классификаторов.

3.2

Категоризация
изображений

Понятие категории. Распознавание изображений
людьми. Признаки для категоризации
РПД «Компьютерное зрение»




п/п

Наименование раздела
дисциплины

Содержание

изображений. Кластеризация

мешок слов

.

3
.3

Выделение объектов на
изображениях

Методы на основе

мешка слов

. Гистограммы
ориентированных градиентов. Поиск лиц


метод
Viola
-
Jones
.
Бустинг. Каскады классификаторов.

3.4

Поиск изображения по
содержанию

Методы индексирования изображений. Поиск
по
лудубликатов. Сжатие подписи изображения,
хэш
-
функции. Методы на основе

мешка слов

.

3.5

Основы обработки видео

Методы вычитания фона. Оптический поток и
алгоритмы его оценки. Базовые алгоритмы
отслеживания объектов, их комбинирование.
Распознавание собы
тий на основе временных
шаблонов. Использование

мешка слов

.

Темы
лабораторных
занятий

3.6

Библиотека
OpenCV

Возможности библиотеки
OpenCV
.
Основные
команды и функции.

3.7

Машинное обучение в
OpenCV

Машинное обучение в
OpenCV

3.8

Обработка видео в
Ope
nCV

Обработка видео в
OpenCV

5. Перечень учебно
-
методического обеспечения для самостоятельной
работы обучающихся по дисциплине

1.
http://graphics.cs.msu.ru

Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа. МГУ.


2.
http://opencv.org/


3.
http://www.vlfeat.org/



алгоритмы компьютерного зрения на C.

4.

http://www.sim
plecv.org/



библиотека на c/c++ построенная поверх OpenCV, основная цель


проекта


предоставить упрощенный интерфейс ко всем алгоритмам

5.

http://univertv.ru/video/matematika/

Открытый образоват
ельный видеопортал UniverTV.ru.



Образовательные фильмы на различные темы. Лекции в ведущих российских и зарубежных вузах.



Научная конференция или научно
-
популярная лекция по интересующему вас вопросу.

6.
http://www.iqlib.ru/

Электронная библиотека IQlib образовательных и просветительских


изданий. Образовательный ресурс, объединяющий в себе интернет
-
библиотеку и


пользовательские сервисы для полноценной работы с библиотечными фондами.


С
вободный доступ к электронным учебникам, справочным и учебным пособиям.


Аудитория электронной библиотеки IQlib


студенты, преподаватели учебных заведений,


научные сотрудники и все те, кто хочет повысить свой уровень знаний.

7.
http
://
eqworld
.
ipmnet
.
ru
/
ru
/
library
.
htm

EqWorld



мир математических уравнений. Учебно
-



образовательная физико
-
математическая библиотека.
Электронная библиотека содержит


DjVu
-

и PDF
-
файлы учебников, учебных
пособий, сборников задач и упражнений,


конспектов лекций, монографий, справочников и диссертаций по математике, механике и


физике. Все материалы присланы авторами и читателями или взяты из Интернета (из www


архивов открытого доступа). Основн
ой фонд библиотеки составляют книги, издававшиеся


тридцать и более лет назад.



8.
http://www.edu.ru/modules.php?op=modload&name=Web_Links&file=inde
x&l_op=viewlink&cid=
1314


Федеральный портал "Российское образование". Каталог образовательных ресурсов.



6. Фонд оценочных средств для проведения промежуточной аттестации



обучающихся по дисциплине


6.1 Паспорт фонда оценочных средств по дисциплине


п/п

Контролируемые разделы (темы)
дисциплины

(результаты по разделам)

Код контролируемой компетенции
(или её части)

/ и ее формулировка


по желанию

н
аименование
оценочного
средства

1

Обработка изображений

О
ПК
-
5

Контрольная
работа

2

Локальные особеннос
ти
изображений

О
ПК
-
5

Проверка
выполнения
практических
заданий

3

Машинное обучение

О
ПК
-
5

Проверка
выполнения
практических
заданий

4

Экзамен

О
ПК
-
5

Экзамен


6.2 Типовые контрольные задания или иные материалы

6.2.1
.

Экзамен


а
)
В
опросы

к
экзамену
:

1. Истор
ия компьютерного зрения. Цвет и свет.

2. Цифровая обработка сигналов. Гистограммы. Линейная и нелинейная коррекция.
Выравнивание освещенности. Шумоподавление. Свертка и фильтрация. Сегментация
изображений.

3. Сопоставление изображений, геометрические преоб
разования изображенний. Прямое
сопоставление, многомасштабный подход. Понятие точечной особенности. Детектор углов
Харриса. Детекторы областей. Дескрипторы особенностей,
SIFT
.

4. Понятие геометрической модели и подгонка параметров.
DLT
-
метод для линий и
пр
еобразований, использование
SVD
-
разложения в методе наименьших квадратов. Робастные
алгоритмы


М
-
оценки, стохастические алгоритмы, схемы голосования. Применение для
построения панорам и поиска объектов.

5. Основные понятия классификации образов и машинног
о обучения. Метод опорных
векторов. Экспериментальная оценка классификаторов.

6. Понятие категории. Распознавание изображений людьми. Признаки для категоризации
изображений. Кластеризация “мешок слов”.

7. Методы на основе
“мешка слов”. Гистограммы ориентир
ованных градиентов. Поиск лиц


метод
Viola
-
Jones
. Бустинг. Каскады классификаторов.

8. Методы индексирования изображений. Поиск полудубликатов. Сжатие подписи
изображения, хэш
-
функции. Методы на основе “мешка слов”.

9.

Методы вычитания фона. Оптический
поток и алгоритмы его оценки. Базовые алгоритмы
отслеживания объектов, их комбинирование. Распознавание событий на основе временных
шаблонов. Использование “мешка слов”.

б) критерии оценивания компетенций (результатов):

Оц
енивается знание теоретических основ предмета, а также умение решать на практике
поставленные задачи.

РПД «Компьютерное зрение»


в) описание шкалы оценивания:


0


9 баллов


ответ содержит ошибки или нет ответа на теоретический вопрос, отсутствует
решение задач или допущены ош
ибки, выполнено менее 30% задания;

10
-

20

баллов


студент демонстрирует умение

анализировать и р
еализовывать программно
математические алгоритмы

методы распознавания изображений
на языке
Python
, выполнено от
30
-
50%

задания


20
-
30 баллов


выполнено 50
-
75% задания

30
-
40 баллов
-

студент демонстрирует умение

анализировать и р
еализовывать программно
математические алгоритмы

методы распознавания изображений
на языке
Python
, выполнено от
75% до 100%
зачетного задания
;


6.2.2
.

Контрольная работа

а)

Вариант к
онтрольной работы по теме “
Обработка изображений



1.

Предположим, что задано изображение
4

на
4

с матрицей


. Примените к нему фильтр с ядром
. Что
происходит с изображением, рассмотрите разные варианты применения фильтра к
краю изо
бражения.

2.

Примените операцию сужения
A
(
-
)
B

к заданным множествам
:


б) Критерии оценивания результатов:

Критерии оценки контрольных работ:

2


отсутствует решение задач или допущены ошибки, выполнено менее 30% работы;
3


решение не полное, имеются неточн
ости или часть задач не решена, выполнено от 30% до
50% работы; 4


в решении содержатся несущественные ошибки или отсутствуют пояснения,
выполнено от 50% до 75% работы; 5


решение полное, приведены пояснения, выполнено от
75% до 100% работы.

в) описание
шкалы оценивания

Баллы

отметки

0
-

2

Н
еудовлетворительно

3

У
довлетворительно

4

Хорошо

5

Отлично





6.2.
3
.

Практические задания

а)

Вариант
практического задания

по теме “
DLT
-
метод для прямой



Для данного черно
-
белого изображения найти параметры
a
,
b
,
d
, опре
деляющие прямую
ax
+
by
=
d
, которая наилучшим образом аппроксимирует множество черных точек.


Для построения прямой используйте
DLT

алгоритм.


Левый нижний угол изображения считайте началом координат.

Добавьте изображение данной прямой в файл.


Для поиска

коэффициентов
a
,
b
,
d

посредством
DLT

алгоритмом необходимо:

1.

Преобразовать изображение в массив, выбрать координаты черных точек в
отдельный массив точек {(
x
i
,
y
i
)}

2.

Вычислите средние значения
,

3.

Составьте матрицу

разм
ером 2х
n
.

4.

Примените
SVD

разложение к матрице
A
T

��� U,s,Vh=linalg.svd(A
T
)

5.

Найти последний столбец

матрицы
V
.

6.

Найти

d=a
+b

7.

Постройте прямую
ax
+
by
=
d
.

б) Критерии оценивания результатов:

Критерии оценки
практических зада
ний
:

0


не выполнено
, 1


выполнено менее 15%
работы
;
2


выполнено менее 30% работы;
3


ре
ализация

не полн
ая
, имеются неточности или
часть задач не решена, выполнено от 30% до 50% работы; 4


в ре
алезации

содержатся
несущественные
погрешности
, выполнено

от 50% до 75% работы; 5


практическое задание
выполнен
о

полностью
, приведены пояснения, выполнено от 75% до 100% работы.

Плагиат
-
2
балла.

в) описание шкалы оценивания

Баллы

отметки

0
-

2

Н
еудовлетворительно

3

У
довлетворительно

4

Хорошо

5

Отлично


6
.3 Методические материалы, определяющие процедуры
оценивания знаний, умений, навыков и (или) опыта
деятельности, характеризующие этапы формирования
компетенций

Оценка знаний бакалавров проводится с использованием балльно
-
рейтинговой оценки по
дисциплине в

соответствии с Положением о балльно
-
рейтинговой системе оценки
достижений студентов КемГУ (КемГУ
-
МСК
-
ППД
-
6.2.3
-
2.1.6.
-
136 от 26.06.2013).

РПД «Компьютерное зрение»


Для положительной оценки необходимо выполнить все виды деятельности.

Максимальное число баллов, которое может набрать

студент по зачетной системе


100.
Каждый вид деятельности, самостоятельные, контрольные и
практические

работы
оцениваются определенным образом:

1.Лекции, практические занятия (наличие конспекта лекции и практикума)


1

балл каждое
занятие.

Работа в аудит
ории


1 балл за
активность
.

Выполнение
практических

работ


5 баллов каждая работа.

Контрольная работа
-

5 балльная оценка за выполнение работы.

При выставлении зачета учитываются следующие параметры:

1.

Работа студента в аудитории и выполнение индивидуальны
х, контрольных,
самостоятельных, домашних работ (от 30


до
6
0 баллов ).

2.

Экзамен

(0
-
40

баллов).

Итоговая оценка зачета выставляется на основании 2 параметров указанных выше.
Максимальное число баллов 100.


Баллы

отметки

0
-

50

Н
еудовлетворительно

51
-
65

У
довлетворительно

66
-
85

Хорошо

86
-
100

Отлично



7. Перечень основной и дополнительной учебной литературы, необходимой
для освоения дисциплины

а
)

основная

учебная

литература
:


1.
Язык программирования Python : Учеб. пособие / Р. А. Сузи .


2. изд., испр

.


Москва :
Интернет
-
Университет информационных технологий : Бином. Лаборатория знаний, 2007 .


326 с. : ил.


(Основы

информационных технологий)
http://biblioclub.ru/index.php?page=bo
ok&id=233288&sr=1

2.
Глотова, М. Ю. Математическая обработка информации [Текст] : учебник и практикум для
бакалавров / М. Ю. Глотова, Е. А. Самохвалова.
-

Москва : Юрайт, 2015.
-

344 с.


б
)

дополнительная

учебная

литература
:


1.
Курс лекций по компь
ютерной графике [Электронный ресурс] : мультимедийные
учебные материалы / Кемеровский гос. ун
-
т, Кафедра математического анализа ; сост. Н. А.
Даурцева.
-

Электрон. дан.
-

Кемерово : КемГУ, 2013.
-

1 эл. опт. диск (CD
-
ROM).
http://edu.kemsu.ru/res/res.htm?
id=14680

8. Перечень ресурсов информационно
-
телекоммуникационной сети
"Интернет", необходимых для освоения дисциплины*


1.
http://graphics.cs.msu.ru

Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа. МГУ.


2.

http://opencv.org/


3.

http://www.vlfeat.org/



алгоритмы компьютерного зрения на C.

4.

http://www.simplecv.org/



б
иблиотека на c/c++ построенная поверх OpenCV, основная
цель проекта


предоставить упрощенный интерфейс ко всем алгоритмам




5.

http://univertv.ru/video/matematika/

Открытый образовательный видеопортал UniverTV
.ru.
Образовательные фильмы на различные темы. Лекции в ведущих российских и зарубежных
вузах. Научная конференция или научно
-
популярная лекция по интересующему вас вопросу.

6.

http://www.iqlib.ru/

Электронная библиотека IQ
lib образовательных и просветительских
изданий. Образовательный ресурс, объединяющий в себе интернет
-
библиотеку и
пользовательские сервисы для полноценной работы с библиотечными фондами.
Свободный доступ к электронным учебникам, справочным и учебным пособи
ям.
Аудитория электронной библиотеки IQlib


студенты, преподаватели учебных
заведений, научные сотрудники и все те, кто хочет повысить свой уровень знаний.

7.

http
://
eqworld
.
ipmnet
.
ru
/
ru
/
library
.
htm

EqWo
rld



мир математических уравнений.
Учебно
-
образовательная физико
-
математическая библиотека.
Электронная библиотека
содержит DjVu
-

и PDF
-
файлы учебников, учебных пособий, сборников задач и
упражнений, конспектов лекций, монографий, справочников и диссертац
ий по
математике, механике и физике. Все материалы присланы авторами и читателями или
взяты из Интернета (из www архивов открытого доступа). Основной фонд библиотеки
составляют книги, издававшиеся тридцать и более лет назад.


8.

http://www.edu.ru/modules.php?op=modload&name=Web_Links&file=index&l_op=viewlin
k&cid=1314

Федеральный портал "Российское образование". Каталог образовательных
ресурсов.




9. Метод
ические указания для обучающихся по освоению дисциплины

1.
Пл
анировани
е

и организаци
я

времени, необходимого для изучения дисциплины
.

Рекомендуется следующим образом организовать время,

необходимо
е

для изучения
дисциплины
:

Изучение конспекта лекции в тот же

день, после лекции


10
-
15 минут
.

Изучение конспекта лекции за день перед следующей лекцией


10
-
15 минут
.

Изучение теоретического материала по учебнику и конспекту


1 час в неделю.

Подготовка к лабораторному занятию


30 мин.

Всего в неделю


2 часа 55
минут.

2. Описание последовательности действий студента («сценарий изучения
дисциплины»)
.


При изучении дисциплины очень полезно самостоятельно изучать материал, который еще
не прочитан на лекции. Тогда лекция будет гораздо понятнее. Однако легче при из
учении
курса следовать изложению материала на лекции. Для понимания материала и качественного
его усвоения рекомендуется такая последовательность действий:

1. После прослушивания лекции и окончания учебных занятий, при подготовке к занятиям
следующего дня,

нужно сначала просмотреть и обдумать текст лекции, прослушанной
сегодня (10
-
15 минут)
.

2. При подготовке к лекции следующего дня, нужно просмотреть текст предыдущей
лекции, подумать о том, какая может быть тема следующей лекции (10
-
15 минут)
.

3. В течение

недели выбрать время (1 час) для работы с литературой по вейвлетам в
библиотеке или изучить дополнительную литературу в электронной форме.

3
.
Методические рекомендации по подготовке семинарских и практических занятий
.
П
о данному курс
у

предусмотрены

практи
ческие
занятия

в компьютерном классе
.
При
подготовке к практическим занятиям следует изучить соответствующий лекционный
материал, посмотреть соответствующую документацию по
Python
.

4
. Советы по подготовке к
зачету
.

Дополнительно к изучению конспектов лек
ции
необходимо пользоваться литературой по компьютерному зрению. Кроме «заучивания»
материала зачета, очень важно добиться состояния понимания изучаемых тем дисциплины. С
РПД «Компьютерное зрение»


этой целью рекомендуется после изучения очередного параграфа выполнить несколько
упра
жнений на данную тему. Кроме того, очень полезно мысленно задать себе следующие
вопросы (и попробовать ответить на них): о чем этот параграф? какие новые понятия введены,
каков их смысл? В конце подготовки к зачету полезно самостоятельно написать программу

зачета.


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

информационных справочных
систем (при необходимости)

Программное обеспечение и Интернет
-
ресурсы

1.

Версия
Python

2.7
.

2.

http://graphics.cs.msu.ru

Лаборатория компьютерной графики и мультимедиа. МГУ.


3.

http://opencv.org/


4.

http://www.vlfeat.org/



алгоритмы компьютерного зрения на C.

5.

http://www.simplecv.org/



библиотека на c/c++ построенная поверх OpenCV,
основная цель проекта


предоставить упрощенный интерфейс к
о всем алгоритмам

6.

http://univertv.ru/video/matematika/

Открытый образовательный видеопортал

UniverTV.ru. Образовательные фильмы на различные темы. Лекции в ведущих российских
и зарубежных вузах. Научная ко
нференция или научно
-
популярная лекция по
интересующему вас вопросу.

7.

http://www.iqlib.ru/

Электронная библиотека IQlib образовательных и
просветительских изданий. Образовательный ресурс, объединяющий в себе
интернет
-
библ
иотеку и пользовательские сервисы для полноценной работы с
библиотечными фондами. Свободный доступ к электронным учебникам,
справочным и учебным пособиям. Аудитория электронной библиотеки IQlib


студенты, преподаватели учебных заведений, научные сотрудник
и и все те, кто
хочет повысить свой уровень знаний.

8.

http
://
eqworld
.
ipmnet
.
ru
/
ru
/
library
.
htm

EqWorld



мир математических уравнений.
Учебно
-
образовательная физико
-
математическая библиотека.
Электронная
библиотека содержит DjVu
-

и PDF
-
файлы учебников, учебных пособий, сборников
задач и упражнений, конспектов лекций, монографий, справочников и диссертаций
по математике, механике и физике. Все материалы присланы авторами и
читателями или взяты из Интернета
(из www архивов открытого доступа).
Основной фонд библиотеки составляют книги, издававшиеся тридцать и более лет
назад.


9.

http://www.edu.ru/modules.php?op
=modload&name=Web_Links&file=index&l_op=vie
wlink&cid=1314

Федеральный портал "Российское образование". Каталог
образовательных ресурсов.



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

Для

дисциплины необходимы учебные аудитории для проведения лекций и
компьютерный класс с
Python

2.7

для проведения лабораторных занятий, доска, мел.

12.
ИНЫЕ СВЕДЕНИЯ И (ИЛИ
) МАТЕРИАЛЫ

12.1.

Особенности реализации дисциплины для инвалидов и лиц с



ограниченны
ми возможностями здоровья

В целях обеспечения обучающихся инвалидов и лиц с ограниченными возможностями
здоровья библиотека комплектует фонд основной учебной литературой, адаптированной к
ограничению их здоровья, предоставляет возможность удаленного испол
ьзования
электронных образовательных ресурсов, доступ к которым организован в
Кем
еровском
гос
у
дарственном университете
. В библиотеке проводятся индивидуальные консультации для
данной категории пользователей, оказывается помощь в регистрации и использова
нии
сетевых и локальных электронных образовательных ресурсов, предоставляются места в
читальных залах, оборудованные программами невизуального доступа к информации,
экранными увеличителями и техническими средствами усиления остаточного зрения.

Кем
еровски
й государственный университет
сотрудничает с Государственным казенным
учреждением культуры «Кемеровская областная специальная библиотека для незрячих и
слабовидящих» на бесплатной основе. Обучающимся предоставляются следующие услуги:



выдача литературы в от
делах обслуживания;



индивидуальное чтение плоскопечатной литературы чтецом;



консультации для незрячих пользователей по работе на компьютере с брайлевским
дисплеем, по работе в
сети
Интернет;



предоставление незрячим пользователям возможностей самостоятельно
й работы на
компьютере с использованием адаптивных технологий;



проведение практических занятий по обучению использованию традиционного и
электронного каталогов и библиотечно
-
библиографических баз данных (в т. ч.
удаленных);

прокат тифломагнитофонов, тифлоф
лэшплееров



Составитель (и):

Даурцева Н.А., доцент кафедры
фундаментальной математики

(
фамилия, инициалы и должность преподавателя (ей)
)



Приложенные файлы

  • pdf 35845011
    Размер файла: 568 kB Загрузок: 0

Добавить комментарий