Компьютерлік көру және үлгіні тану

Сипаттама: Пән компьютерлік көру негіздерін, цифрлық кескіндерді математикалық бейнелеуді, кескінді өңдеу және талдау әдістерін және үлгіні тануды зерттеуге арналған.

Кредиттер саны: 6

Пререквизиты:

• Техникалық жүйелерді автоматтандыру
• Автоматты реттеудің сызықтық жүйесі

Пәннің еңбек сыйымдылығы:

Компонент: Таңдау бойынша компонент

Цикл: Кәсіптік пәндер

Мақсат

• оқушылардың үлгіні тану және компьютерлік көрудің математикалық негіздері мен алгоритмдері туралы білімдерін дамыту, кескіндермен жұмыс істеу және кескінді талдаудың қолданбалы есептерін шешуде практикалық дағдыларды дамыту

Міндет

• Машиналық көру технологиясының негізгі ұғымдарымен таныстыру.
• Бейнені өңдеудің негізгі түсініктері мен алгоритмдерін оқу, оның ішінде тікбұрышты тереземен конволюция операциясын қолдану, кескін туындыларын есептеу және т.б.
• Кескіннің ерекшеліктерін бөлектеу және кескінді сегменттеу техникасын меңгеру.
• Суреттерді тану әдістерін меңгеру.
• Сандық кескіндерді өңдеу және тану үшін бағдарламалық қамтамасыз етуді қолдану.

Оқыту нәтижесі: білу және түсіну

• Компьютерлік көруде қолданылатын машиналық оқытудың негізгі ұғымдары мен әдістерін сипаттаңыз, мысалы, нейрондық желілер, конволюциялық нейрондық желілер және т.б.

Оқыту нәтижесі: білім мен ұғымды қолдану

• бетті тану, нысанды анықтау немесе медициналық кескінді талдау сияқты нақты мәселелерді шешу үшін компьютерлік көру туралы біліміңізді пайдаланыңыз.

Оқыту нәтижесі: талқылай білуді қалыптастыру

• кескінді өңдеудің, сегменттеудің, объектіні анықтаудың және үлгіні танудың әртүрлі алгоритмдері мен әдістерін қолдану;

Оқыту нәтижесі: коммуникативтік қабілеттіліктер

• құрдастарына және компьютерлік көру сарапшыларына компьютерлік көру ұғымдарын түсіндіру және талқылаулар мен жобаның презентацияларына қатысу;

Оқыту нәтижесі: Оқу дағдылары немесе сабаққа қабілеттілігі

• тақырыпты терең меңгеру үшін әртүрлі көздерден алынған ақпаратты талдау, сонымен қатар компьютерлік көру және үлгіні тану саласындағы практикалық есептерді өз бетінше шешу.

Оқыту әдістері

интерактивті лекция (оқытудың келесі белсенді түрлерін пайдалану: жетекшілік ететін (бақыланатын) пікірталас немесе әңгімелесу; модерация; слайдтар немесе оқу фильмдерін көрсету; миға шабуыл; мотивациялық сөйлеу);

берілген шарттар негізінде әртүрлі жағдайларды дамыту сценарийлерін құру; - ақпарат және коммуникация (мысалы, кәсіби қолданбалы бағдарламалық қамтамасыз ету пакеттерін пайдаланатын компьютерлік зертханадағы сабақтар);

ізденіс пен зерттеу (оқу процесі кезіндегі студенттердің өз бетінше ізденіс әрекеттері);

тәрбие мәселелерін шешу.

Білім алушының білімін бағалау

Оқытушы ағымдағы бақылау жұмыстарының барлық түрлерін жүргізеді және академиялық кезеңде екі рет білім алушылардың ағымдағы үлгеріміне тиісті баға береді. Ағымдағы бақылау нәтижелері бойынша 1 және 2 рейтинг қалыптастырылады. Білім алушының оқу жетістіктері 100 балдық шкала бойынша бағаланады, Р1 және Р2 қорытынды бағасы ағымдағы үлгерім бағасынан орташа арифметикалық ретінде шығарылады. Академиялық кезеңде білім алушының жұмысын бағалауды пән бойынша тапсырмаларды тапсыру кестесіне сәйкес оқытушы жүзеге асырады. Бақылау жүйесі жазбаша және ауызша, топтық және жеке формаларды біріктіре алады.

Жұмыс түрлері бойынша оқыту нәтижелерін бағалау саясаты

Бағалау нысаны

Пән бойынша білім алушының білімін қорытынды бағалау 100 баллдық жүйе бойынша жүзеге асырылады және:

• Емтиханда алынған нәтиженің 40%;
• Ағымдағы үлгерімнің 60% - ы.

Қорытынды бағаны есептеу формуласы:

 

мұндағы, Р1, Р2-тиісінше бірінші, екінші рейтингті бағалаудың сандық эквиваленттері;

Э - емтихандағы бағаның сандық баламасы.

Қортынды әріптік бағасы және оның балдық сандық эквиваленті:

Төрт балдық жүйе бойынша цифрлық баламаға сәйкес келетін білім алушылардың оқу жетістіктерін бағалаудың әріптік жүйесі:

Дәріс сабақтарының тақырыптары

• Үлгіні тану және компьютерлік көру пәні
• OpenCV кітапханасымен жұмыс істеу негіздері
• Суреттерді қалыптастыру және көрсету
• Адамның көру жүйесін модельдеу
• Екілік кескінді талдау
• Үлгіні тану туралы негізгі түсініктер
• Сандық сүзгілеу және жарықтықты түрлендіру
• Мазмұнға негізделген кескін іздеу

Негізгі әдебиет

• Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. - c 2010 Springer, 2010. - p. 979
• Simon J.D. Prince. Computer Vision: Models, Learning, and Inference - Cambridge University Press, 2012. - 581 p. ISBN-13 978-1107011793
• Joe Minichino, Joseph Howse. Learning OpenCV 4 Computer Vision with Python 3: Get to grips with tools, techniques, and algorithms for computer vision and machine learning - Packt Publishing; 3rd ed. edition (February 20, 2020). - 372 p.