Машински вид
|
1. Наслов на наставниот предмет |
Машински вид |
|||||||
|
2. Код |
3ФЕИТ05Л023 |
|||||||
|
3. Студиска програма |
КСИАР, КТИ, КХИЕ |
|||||||
|
4. Организатор на студиската програма |
Факултет за електротехника и информациски технологии |
|||||||
|
5. Степен |
Прв циклус студии |
|||||||
|
6. Академска година/семестар |
IV/8 |
7. Број на ЕКТС |
6.00 |
|||||
|
8. Наставник |
Д-р Зоран Ивановски |
|||||||
|
9. Предуслов за запишување на предметот |
|
|||||||
|
10. Цели на предметната програма (компетенции): Курсот ќе му овозможи на студентите да се стекнат со основни знаења за теоретските и практичните аспекти на анализата на слика и машинскиот вид. Со успешното завршување на курсот стдентите ќе ги разбираат основите на робусната детекција на обележја во слики, различните методи за регистрација, подредување и спарување на слики, како и основите на 2D и 3D машинскиот вид и категоризацијата на сцени и објекти. Тие ќе поседуваат практични вештини неопходни за имплементација на апликации од областа на машинскиот вид. |
||||||||
|
11. Содржина на програмата: Основни поими за слика, сликовно процесирање, машински вид. Сегментација на слика. Репрезентација и опис на слика. Препознавање на контекст. Пребарување во големи множества на слики. Автоматска анотација. Опис и препознавање на објекти. Препознавање на човечка фигура и лице. Следење на обележја и естимација на движење. Модели на формирање на сликата. Реконструкција на 3-D сцена од еден поглед и од повеќе погледи. Структура од движење. Структура од фокус, силуети и сенки. |
||||||||
|
12. Методи на учење: Комбиниран начин на учење: предавања, аудиториски и лабораториски вежби, подржани со презентации и визуелизација на концептите, активно учество на студентите преку тестови, задачи за решавање на час и проектни задачи. |
||||||||
|
13. Вкупен расположив фонд на часови |
3 + 1 + 1 + 0 |
|||||||
|
14. Распределба на расположивото време |
180 |
|||||||
|
15. Форми на наставните активности |
15.1. Предавања – теоретска настава |
45 |
||||||
|
15.2. Вежби, семинари, тимска работа |
30 |
|||||||
|
16. Други форми на активност |
16.1. Проектни задачи |
30 |
||||||
|
16.2. Самостојни задачи |
0 |
|||||||
|
16.3. Домашно учење |
75 |
|||||||
|
17. Начини на оценување |
17.1. Тестови |
10 |
||||||
|
17.2. Семинарска работа/проект |
20 |
|||||||
|
17.3. Активност и учење |
10 |
|||||||
|
17.4. Завршен испит |
60 |
|||||||
|
18. Критериуми за оценување |
до 50 бодови |
5 (пет) (F) |
||||||
|
од 51 до 60 бодови |
6 (шест) (E) |
|||||||
|
од 61 до 70 бодови |
7 (седум) (D) |
|||||||
|
од 71 до 80 бодови |
8 (осум) (C) |
|||||||
|
од 81 до 90 бодови |
9 (девет) (B) |
|||||||
|
од 91 до 100 бодови |
10 (десет) (A) |
|||||||
|
19. Услов за потпис и полагање на завршен испит |
Следење на предавањата и аудиториските вежби и успешно изведени лабораториски вежби. |
|||||||
|
20. Јазик на кој се изведува наставата |
Македонски и Англиски |
|||||||
|
21. Метод на следење на квалитетот на наставата |
Интерна евалуација и анкети. |
|||||||
|
22. Литература |
||||||||
|
22.1. Задолжителна литература |
||||||||
|
Бр. |
Автор |
Наслов |
Издавач |
Година |
||||
|
1 |
Richard Szeliski |
Computer Vision: Algorithms and Applications |
Springer London |
2011 |
||||
