rpd000012191 (1010126)
Текст из файла
Министерство образования и науки Российской Федерации
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Московский авиационный институт
(национальный исследовательский университет)
УТВЕРЖДАЮ
Проректор по учебной работе
______________Куприков М.Ю.
“____“ ___________20__
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ (000012191)
Введение в теорию распознавания образов
(указывается наименование дисциплины по учебному плану)
| Направление подготовки | Информационные системы и технологии | |||||
| Квалификация (степень) выпускника | Бакалавр | |||||
| Профиль подготовки | Информационные системы испытаний космических ЛА | |||||
| Форма обучения | очная | |||||
| (очная, очно-заочная и др.) | ||||||
| Выпускающая кафедра | 308 | |||||
| Обеспечивающая кафедра | 308 | |||||
| Кафедра-разработчик рабочей программы | 308 | |||||
| Семестр | Трудоем-кость, час. | Лек-ций, час. | Практич. занятий, час. | Лаборат. работ, час. | СРС, час. | Экзаменов, час. | Форма промежуточного контроля |
| 4 | 72 | 16 | 18 | 0 | 38 | 0 | Зч |
| Итого | 72 | 16 | 18 | 0 | 38 | 0 |
Москва
2011
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
Разделы рабочей программы
-
Цели освоения дисциплины
-
Структура и содержание дисциплины
-
Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
-
Материально-техническое обеспечение дисциплины
Приложения к рабочей программе дисциплины
Приложение 1. Аннотация рабочей программы
Приложение 2. Cодержание учебных занятий
Приложение 3. Прикрепленные файлы
Программа составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО по направлению подготовки 230400 Информационные системы и технологии
Авторы программы:
| Казбеков Б.В, | _________________________ |
| Заведующий обеспечивающей кафедрой 308 | _________________________ |
Программа одобрена:
| Заведующий выпускающей кафедрой 308 _________________________ | Декан выпускающего факультета 3 _________________________ |
-
ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целью освоения дисциплины Введение в теорию распознавания образов является достижение следующих результатов образования (РО):
| N | Шифр | Результат освоения |
| 1 | Знать основные понятия и методы, используемые при распознавании образов | |
| 2 | Знать структуру типовых систем распознавания образов | |
| 3 | Знать способы цифрового представления изображений | |
| 4 | Знать элементы теории и основные алгоритмы проведения дискретных интегральных преобразований | |
| 5 | Знать основные способы пространственной и спектральной обработки изображений | |
| 6 | Знать математические модели, используемые для оценки качества изображений | |
| 7 | Уметь решать типовые задачи распознавания образов | |
| 8 | Уметь выбирать и применять адекватные математические методы при решении задач распознавания образов | |
| 9 | Уметь использовать интегральные преобразования для решения задач фильтрации изображений | |
| 10 | Уметь выбрать критерий и оценить качество исходного и обработанного изображения | |
| 11 | Владеть методами математического моделирования в типовых задачах распознавания образов | |
| 12 | Владеть методами построения цифровых фильтров для решения конкретных задач распознавания изображений | |
| 13 | Владеть навыками работы с пакетом MatLab |
Перечисленные РО являются основой для формирования следующих компетенций: (в соответствии с ФГОС ВПО и требованиями к результатам освоения основной образовательной программы (ООП))
| N | Шифр | Компетенция |
| 1 | ОК-6 | Владение широкой общей подготовкой (базовыми знаниями) для решения практических задач в области информационных систем и технологий |
| 2 | ОК-10 | Готовность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования, теоретического и экспериментального исследования |
| 3 | ПКС.4 | Способность разрабатывать информационно-логическую, функциональную и объектно-ориентированную модели информационной системы, модели данных информационных систем . |
| 4 | Готовность к кооперации с коллегами, работе в кол-лективе; знание принципов и методы организации и управления малыми коллективами; способность находить организационно-управленческие решения в нестандарт-ных ситуациях и готов нести за них ответственность (ОК-2). | |
| 5 | Понимание социальной значимости своей будущей профессии, обладание высокой мотивацией к выполне-нию профессиональной деятельности. | |
| 6 | Способность проводить техническое проектирование (реинжиниринг). | |
| 7 | Способность проводить рабочее проектирование. |
-
СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Общая трудоемкость дисциплины составляет 2 зачетных(ые) единиц(ы), 72 часа(ов).
| Модуль | Раздел | Лекции | Практич. занятия | Лаборат. работы | СРС | Всего часов | Всего с экзаменами и курсовыми |
| Введение в теорию распознавания образов | Введение. Основные понятия теории распознавания образов | 2 | 0 | 0 | 2 | 4 | 72 |
| Классификация задач распознавания образов | 2 | 0 | 0 | 1 | 3 | ||
| Структурные методы распознавания | 4 | 8 | 0 | 10 | 22 | ||
| Байесовский подход к принятию решений | 2 | 0 | 0 | 5 | 7 | ||
| Самообучающиеся системы | 2 | 4 | 0 | 8 | 14 | ||
| Методы анализа изображений | 4 | 6 | 0 | 12 | 22 | ||
| Всего | 16 | 18 | 0 | 38 | 72 | 72 | |
-
Содержание (дидактика) дисциплины
В разделе приводится полный перечень дидактических единиц, подлежащих усвоению при изучении данной дисциплины.
- 1. Область применения, основные задачи, история развития и основные идеи теории и практики распознавания образов.
- 2. Объекты. Признаки для описания объектов. Векторные признаки.
- 3. Морфологические методы обработки изображений.
- 4. Общая задача классификации. Классы. Датчик/преобразователь. Экстрактор характерных признаков. Классификаторы. Построение систем классификации.
- 5. Оценка ошибок системы. Точность системы и полнота выборки. Реализация классификаторов.
- 6. Структурные методы распознавания.
- 7. Алгоритмы построения графов сложных образов.
- 8. Выделение признаков по двумерным и трехмерным изображениям сцен.
- 9. Матрица неточностей. Деревья решений.
- 10. Априорная информация о вероятностных характеристиках. Байесовский классификатор.
- 11. Параметрические модели распределений. Принятие решений при обработке многомерных данных.
- 12. Супервизорные методы. Обучение без учителя. Кластеризация.
- 13. Искусственные нейронные сети. Многослойная сеть прямого распространения.
Характеристики
Тип файла документ
Документы такого типа открываются такими программами, как Microsoft Office Word на компьютерах Windows, Apple Pages на компьютерах Mac, Open Office - бесплатная альтернатива на различных платформах, в том числе Linux. Наиболее простым и современным решением будут Google документы, так как открываются онлайн без скачивания прямо в браузере на любой платформе. Существуют российские качественные аналоги, например от Яндекса.
Будьте внимательны на мобильных устройствах, так как там используются упрощённый функционал даже в официальном приложении от Microsoft, поэтому для просмотра скачивайте PDF-версию. А если нужно редактировать файл, то используйте оригинальный файл.
Файлы такого типа обычно разбиты на страницы, а текст может быть форматированным (жирный, курсив, выбор шрифта, таблицы и т.п.), а также в него можно добавлять изображения. Формат идеально подходит для рефератов, докладов и РПЗ курсовых проектов, которые необходимо распечатать. Кстати перед печатью также сохраняйте файл в PDF, так как принтер может начудить со шрифтами.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
