Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Administracja Centralna Uczelni - Wymiana międzynarodowa (S2)

Sylabus przedmiotu Computer Vision and Fast Object Detection:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Wymiana międzynarodowa
Forma studiów studia stacjonarne Poziom drugiego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta
Obszary studiów
Profil
Moduł
Przedmiot Computer Vision and Fast Object Detection
Specjalność przedmiot wspólny
Jednostka prowadząca Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej
Nauczyciel odpowiedzialny Przemysław Klęsk <pklesk@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia zaliczenie Język angielski
Blok obieralny Grupa obieralna

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
laboratoriaL1 15 3,00,70zaliczenie
wykładyW1 15 1,00,30zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Algorithmics. Mathematics. Good skills in programming.

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1To familiarize students with techniques and algorithms related to detection of objects in digital images.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Student's own implementation of face detector (or human detector) - a project per whole semester (programming languange of student's choice)15
15
wykłady
T-W-1Computational complexity of detection procedures based on a sliding window. Extraction of image features using integral images - constant-time cost per feature. Haar wavelets and Haar-like features.6
T-W-2HoG (Histogram of Gradients) descriptor. Augmenting HoG with integral images. Parameterization of feature space.2
T-W-3Boosting as a learning meta-algorithm suitable for large-scale data and computer vision tasks. Properties of AdaBoost and RealBoost algorithms. Accuracy measures of detectors (sensitivity, FAR, ROC curves, AUC, F1). Cascades of classifiers.7
15

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Attendance at labs.15
A-L-2Self-work (at home) on homework assignment.75
90
wykłady
A-W-1Attendance at lectures.15
A-W-2Preparation to exam.15
30

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Lectures in form of a presentation with mathematical derivations of needed algorithms.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Lectures - single-choice test. Laboratories - homework assiignment / project (face or body detector).

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_2-_null_W01
Students will be familiar with techniques and algorithms related to detection of objects in digital images.

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
WM-WI_2-_null_U01
Hands-on experience in implementation of object detector.

Literatura podstawowa

  1. B. Cyganek, Object Detection and Recognition in Digital Images: Theory and Practice, Wiley, 2013
  2. P. Klęsk, Techniques of fast detection, [pdf presentation by lecturer], 2014, http://wikizmsi.zut.edu.pl/uploads/4/4a/Szybka_detekcja.pdf

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Student's own implementation of face detector (or human detector) - a project per whole semester (programming languange of student's choice)15
15

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Computational complexity of detection procedures based on a sliding window. Extraction of image features using integral images - constant-time cost per feature. Haar wavelets and Haar-like features.6
T-W-2HoG (Histogram of Gradients) descriptor. Augmenting HoG with integral images. Parameterization of feature space.2
T-W-3Boosting as a learning meta-algorithm suitable for large-scale data and computer vision tasks. Properties of AdaBoost and RealBoost algorithms. Accuracy measures of detectors (sensitivity, FAR, ROC curves, AUC, F1). Cascades of classifiers.7
15

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Attendance at labs.15
A-L-2Self-work (at home) on homework assignment.75
90
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Attendance at lectures.15
A-W-2Preparation to exam.15
30
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaWM-WI_2-_null_W01Students will be familiar with techniques and algorithms related to detection of objects in digital images.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaWM-WI_2-_null_U01Hands-on experience in implementation of object detector.