rpd000013306 (1009503), страница 2

Файл №1009503 rpd000013306 (220400 (27.03.04).Б1 Управление и информатика в технических системах) 2 страницаrpd000013306 (1009503) страница 22017-06-17СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Прикрепленные файлы: Зачет с оценкой..doc







  1. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

а)основная литература:

1. Визильтер Ю.В., Желтов С.Ю., Бондаренко А.В., Ососков М.В., Моржин А.В. Обработка и анализ изображений в задачах машинного зрения: Курс лекций и практических занятий. – М.: Физматкнига, 2010. – 672 с.

2. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. – Пер. с англ. М: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 752 с.

3. Тихомиров Н.П. Методы эконометрии и многомерного статистического анализа. Учебник / Н.П. Тихомиров, Т.М. Тихомирова, О.С. Ушмаев. – М.: Экономика, 2011. – 647 с.

б)дополнительная литература:

4. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М. Наука, 1986. 544с.

5. Марр Д. Зрение. Информационный подход к изучению представления и обработки зрительных образов.  М.: Радио и связь, 1987, с.400.

6. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен: Пер. с анг. – М.: Мир, 1976, с.511.

7. Гонсалес Р., Вудс Р., Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 c.

8. Форсайт А., Понс Дж. Компьютерное зрение. Современный подход. М: Вильямс, 2004. 928с.

9. Кнут Д.Э. Искусство программирования. В 3-х томах. М: Вильямс, 2007. - 720 с., 832 с., 824 с.

10.Величковский Б.М. Когнитивная наука: Основы психологии познания: в 2 т. – М.: Смысл: Издательский центр «Академия», 2006.

в)программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:

специализированное программное обеспечение кафедры 301 для выполнения лабораторных работ.



  1. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ

1. Лекционные занятия:

a. аудитория, оснащенная презентационной техникой (проектор, экран, компьютер)

2. Лабораторные работы:

a. лаборатория «Интеллектуальные системы управления» кафедры 301, оснащенная

персональными компьютерами и презентационной техникой,

b. шаблоны отчетов по лабораторным работам,

c. шаблоны исходных данных,

3. Практические занятия:

a. компьютерный класс,

b. презентационная техника (проектор, экран, компьютер)

c. пакеты ПО общего назначения (текстовые редакторы, графические редакторы),

d. шаблоны исходных данных,

4. Прочее:

a. рабочее место преподавателя, оснащенное компьютером с доступом в Интернет,

b. рабочие места студентов, оснащенные компьютерами с доступом в Интернет,

предназначенные для работы в электронной образовательной среде.



Приложение 1
к рабочей программе дисциплины
«
Компьютерные методы обработки информации »

Аннотация рабочей программы

Дисциплина Компьютерные методы обработки информации является частью Математического и естественно-научный цикл дисциплин подготовки студентов по направлению подготовки Управление в технических системах. Дисциплина реализуется на 3 факультете «Московского авиационного института (национального исследовательского университета)» кафедрой (кафедрами) 301.

Дисциплина нацелена на формирование следующих компетенций: ОК-11 ,ОК-12 ,ПК-3.

Содержание дисциплины охватывает круг вопросов, связанных с: изучением систем компьютерной обработки информации, принципами обработки сигналов и изображений, распознавания образов и машинного обучения, функциональными возможностями, характерными особенностями, принципами функционирования и областями применения систем компьютерной обработки информации, в частности, компьютерного и машинного зрения.

Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: Лекция, мастер-класс, Лабораторная работа.

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: промежуточная аттестация в форме Зачет с оценкой..

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 3 зачетных единиц, 108 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (18 часов), практические (0 часов), лабораторные (16 часов) занятия и (74 часов) самостоятельной работы студента. Дисциплина «Компьютерные методы обработки информации» относится к вариативной части математического и естественнонаучного цикла дисциплин подготовки бакалавров по направлению подготовки 220400 «Управление в технических системах». Дисциплина реализуется на 3 факультете Московского авиационного института кафедрой 301 «Системы автоматического и интеллектуального управления».

Дисциплина нацелена на формирование общекультурных компетенций ОК-11, ОК-12, и профессиональной компетенции ПК-3 выпускника.

Преподавание дисциплины предусматривает следующие формы организации учебного процесса: лекции мастер-класс, лабораторные работы, и самостоятельная работа студента.

Программой дисциплины предусмотрены следующие виды контроля: текущий контроль успеваемости в форме тестирования и выполнения лабораторных работ, рубежный контроль в форме защит лабораторных работ и промежуточный контроль в форме зачета с оценкой.

Общая трудоемкость освоения дисциплины составляет 3 зачетных единицы, 108 часов. Программой дисциплины предусмотрены лекционные (18 часов), лабораторные (16 часов) занятия и 74 часов самостоятельной работы студента.

Приложение 2
к рабочей программе дисциплины
«
Компьютерные методы обработки информации »

Cодержание учебных занятий

  1. Лекции

1.1.1. Компьютерная обработка информации. Компьютерное зрение. (АЗ: 2, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Основные задачи и методы компьютерной обработки информации. Компьютерное зрение как область компьютерной обработки информации.



1.1.2. Компьютерное представление информации. Цифровое изображение. (АЗ: 2, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Методы и структуры компьютерного представления информации. Цифровое изображение, гистограммы, профили, проекции, контуры, цвет. Принципы сжатия изображений и видеопоследовательностей.



1.1.3. Компьютерное моделирование природных и технических объектов. Модели изображений. (АЗ: 2, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Принципы компьютерного моделирования природных и технических объектов. Принципы и методы моделирования динамических систем. Модели изображений, используемые в компьютерном зрении.



1.1.4. Человеко-машинные интерфейсы. Трехмерные данные. Цифровая фотограмметрия. (АЗ: 2, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Компьютерное моделирование, получение, хранение и реконструкция трехмерной пространственной информации. Цифровая фотограмметрия. Основные принципы и методы цифрового управления. Задачи оптимизации и основные методы их решения. Зрение роботов, автоматизированных транспортных средств и беспилотных ЛА.



1.1.5. Цифровое управление и задачи оптимизации. Наведение и навигация. Зрение роботов и беспилотных ЛА. (АЗ: 2, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Принципы организации человеко-машинных интерфейсов. Виртуальная и дополненная реальность. Авиационные системы улучшенного и синтезированного видения.



1.2.1. Моделирование и обработка стохастической информации. Нелинейная фильтрация изображений. Преобразование Хафа. (АЗ: 2, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Методы моделирования и обработки стохастической информации. Задача фильтрации изображений. Нелинейная ранговая фильтрация. Преобразование Хафа и другие процедуры голосования.



1.2.2. Линейная фильтрация и цифровые преобразования сигналов и изображений. (АЗ: 2, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Линейная фильтрация и цифровые преобразования сигналов.



1.2.3. Сравнение, поиск и обнаружение данных. Корреляция сигналов и изображений. Морфологический анализ Пытьева. (АЗ: 2, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Компьютерные методы сравнения, поиска и обнаружения данных. Обнаружение объектов на основе эталонных изображений. Обнаружение объектов на основе эталонных изображений. Морфологический анализ Пытьева.



1.2.4. Сегментация и структурное описание данных. Математическая морфология Серра. Скелеты фигур. (АЗ: 2, СРС: 4)

Тип лекции: Информационная лекция

Форма организации: Лекция, мастер-класс

Описание: Сегментация и структурное описание цифровых данных. Сегментация изображений, выделение контуров и информативных черт. Математическая морфология Серра и скелеты фигур.





  1. Практические занятия



  1. Лабораторные работы

1.1.1. Исследование цифрового изображения. (АЗ: 4, СРС: 8)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Цифровое изображение, гистограммы, профили, проекции, контуры, цвет.



1.2.1. Методы фильтрации изображений. (АЗ: 4, СРС: 10)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Задача фильтрации изображений. Нелинейная ранговая фильтрация. Линейная фильтрация и цифровые преобразования сигналов.



1.2.2. Обнаружение объектов на изображениях. (АЗ: 4, СРС: 10)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Преобразование Хафа и другие процедуры голосования. Компьютерные методы сравнения, поиска и обнаружения данных. Обнаружение объектов на основе эталонных изображений. Обнаружение объектов на основе эталонных изображений. Морфологический анализ Пытьева.



1.2.3. Методы сегментации изображений. Математическая морфология Серра. (АЗ: 4, СРС: 10)

Форма организации: Лабораторная работа

Описание: Сегментация изображений, выделение контуров и информативных черт. Математическая морфология Серра и скелеты фигур.





  1. Типовые задания

Приложение 3
к рабочей программе дисциплины
«
Компьютерные методы обработки информации »

Прикрепленные файлы

Зачет с оценкой..doc

Промежуточная аттестация №1

Зачет с оценкой.

Семестр:

Вид контроля:

Вопросы:

  1. Основные парадигмы программирования.

  2. Типовые структуры данных. Числа.

  3. Типовые структуры данных. Массивы и списки.

  4. Типовые структуры данных. Графы: деревья и сети.

  5. Цифровые изображения. Типы изображений.

  6. Цифровые изображения. Гистограммы, профили, проекции.

  7. Цифровые изображения. Цвет и цветовые пространства.

  8. Компьютерное зрение как область компьютерной обработки информации.

  9. Двумерная векторная графика. Графические примитивы.

  10. Трехмерная компьютерная графика. Модели объектов.

  11. Трехмерная компьютерная графика. Задачи и методы. Виртуальная и дополненная реальность.

  12. Способы трехмерного сканирования. Цифровая фотограмметрия.

  13. Вычислительная математика. Численные методы решения уравнений.

  14. Математическое программирование. Локальная оптимизация.

  15. Математическое программирование. Линейное программирование.

  16. Математическое программирование. Динамическое программирование.

  17. Оптимальное управление и вариационное исчисление (понятия).

  18. Теория игр. Принцип минимакса.

  19. Теория вероятностей. Случайные события, случайные числа, вероятность, функция и плотность распределения.

  20. Математическая статистика. Математическое ожидание, дисперсия, ковариация.

  21. Статистическое оценивание параметров. Среднее и медиана.

  22. Статистическое оценивание параметров. Метод наименьших квадратов.

  23. Модели шумов и искажений на изображениях. Задача фильтрации помех. Фильтрация бинарных изображений. Нелинейная фильтрация полутоновых изображений.

  24. Преобразование Хафа.

  25. Линейная фильтрация изображений в пространственной области. Свертка с маской.

  26. Преобразование Фурье и гармонический анализ. Линейная фильтрация в частотной области. Низкочастотная и высокочастотная фильтрация. Теорема о свертке.

  27. Меры сходства и различия данных. Расстояния (метрики).

  28. Меры сходства и различия данных. Коэффициенты корреляции.

  29. Задачи сравнения изображений. Нормированная корреляция изображений.

  30. Выделение связных областей на бинарных изображениях. Сегментация полутоновых изображений.

  31. Выделение контуров на бинарных и полутоновых изображениях.

  32. Математическая морфология Серра. Скелеты фигур.

Версия: AAAAAATu/40 Код: 000013306

Характеристики

Тип файла
Документ
Размер
137,5 Kb
Тип материала
Высшее учебное заведение

Список файлов учебной работы

Свежие статьи
Популярно сейчас
А знаете ли Вы, что из года в год задания практически не меняются? Математика, преподаваемая в учебных заведениях, никак не менялась минимум 30 лет. Найдите нужный учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6540
Авторов
на СтудИзбе
301
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее