rpd000013306 (1009503), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Прикрепленные файлы: Зачет с оценкой..doc
-
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.
-
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
-
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.
-
Практические занятия
-
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.
-
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:
-
Основные парадигмы программирования.
-
Типовые структуры данных. Числа.
-
Типовые структуры данных. Массивы и списки.
-
Типовые структуры данных. Графы: деревья и сети.
-
Цифровые изображения. Типы изображений.
-
Цифровые изображения. Гистограммы, профили, проекции.
-
Цифровые изображения. Цвет и цветовые пространства.
-
Компьютерное зрение как область компьютерной обработки информации.
-
Двумерная векторная графика. Графические примитивы.
-
Трехмерная компьютерная графика. Модели объектов.
-
Трехмерная компьютерная графика. Задачи и методы. Виртуальная и дополненная реальность.
-
Способы трехмерного сканирования. Цифровая фотограмметрия.
-
Вычислительная математика. Численные методы решения уравнений.
-
Математическое программирование. Локальная оптимизация.
-
Математическое программирование. Линейное программирование.
-
Математическое программирование. Динамическое программирование.
-
Оптимальное управление и вариационное исчисление (понятия).
-
Теория игр. Принцип минимакса.
-
Теория вероятностей. Случайные события, случайные числа, вероятность, функция и плотность распределения.
-
Математическая статистика. Математическое ожидание, дисперсия, ковариация.
-
Статистическое оценивание параметров. Среднее и медиана.
-
Статистическое оценивание параметров. Метод наименьших квадратов.
-
Модели шумов и искажений на изображениях. Задача фильтрации помех. Фильтрация бинарных изображений. Нелинейная фильтрация полутоновых изображений.
-
Преобразование Хафа.
-
Линейная фильтрация изображений в пространственной области. Свертка с маской.
-
Преобразование Фурье и гармонический анализ. Линейная фильтрация в частотной области. Низкочастотная и высокочастотная фильтрация. Теорема о свертке.
-
Меры сходства и различия данных. Расстояния (метрики).
-
Меры сходства и различия данных. Коэффициенты корреляции.
-
Задачи сравнения изображений. Нормированная корреляция изображений.
-
Выделение связных областей на бинарных изображениях. Сегментация полутоновых изображений.
-
Выделение контуров на бинарных и полутоновых изображениях.
-
Математическая морфология Серра. Скелеты фигур.
Версия: AAAAAATu/40 Код: 000013306