Predmet: Kompjuterska vizija (17.EK522 )
Matične organizacione jedinice predmeta: Departman za energetiku, elektroniku i telekomunikacije
Studijski programi predmeta:
Stepen i vrsta studija | Naziv |
---|---|
Master akademske studije | Informacioni i analitički inženjering (Godina: 1, Semestar: Zimski) |
Master akademske studije | Informacioni i analitički inženjering (Godina: 1, Semestar: Zimski) |
Master akademske studije | Informacioni i analitički inženjering (Godina: 1, Semestar: Zimski) |
Master akademske studije | Informacioni inženjering (Godina: 1, Semestar: Zimski) |
Master akademske studije | Veštačka inteligencija i mašinsko učenje (Godina: 2, Semestar: Zimski) |
Master akademske studije | Biomedicinsko inženjerstvo (Godina: 1, Semestar: Zimski) |
Master akademske studije | Animacija u inženjerstvu (Godina: 1, Semestar: Zimski) |
Master akademske studije | Animacija u inženjerstvu (Godina: 1, Semestar: Zimski) |
Kategorija | Naučno-stručni |
Uža naučna oblast | Telekomunikacije i obrada signala |
ESPB | 6 |
Razumevanje i pregled fundamentalnih principa kompjuterske vizije i naprednih tehnika digitalne obrade slike; Upoznavanje sa savremenim metodama iz ove oblasti preko nekoliko projekata. Analiza problema računarskog vida i demonstracija načina za njihovo rešavanje. Ovladavanje teorijskim principima i praktičnim veštinama koje omogućavaju osmišljavanje, realizaciju i unapređivanje karakteristika sistema računarskog vida. Razvijanje sposobnosti za planiranje, projektovanje i verifikaciju sistema kompjuterske vizije različite namene.
Ovladavanje savremenim metodama kompjuterske vizije. Polaznici stiču sposobnost razumevanja koncepata i metoda koje se koriste u kompjuterskoj viziji i mogu da primene usvojena znanja kroz samostalnu realizaciju sistema za kompjutersku viziju sa različitim nivoima složenosti. Osposobljavanje za analizu i sintezu odgovarajućih algoritamskih postupaka, sagledavanje aktuelnih ideja u oblasti i jednostavno proširivanje znanja daljim radom na određenom problemu. Sposobnost da se objasne i prepoznaju prednosti i mane različitih pristupa koji se koriste za rešavanje problema računarskog vida, diskutuje i ispituje ponašanje sistema i implementiraju nove funkcionalnosti. Nastavak rada na konstrukciji i unapređivanju tehničkih sistema koji se oslanjaju na percepciji okruženja putem računarskog vida.
Upoznavanje sa osnovnim pojmovima kompjuterske vizije i naprednim tehnikama digitalne obrade slike. Realizacija i implementacija različitih metoda i tehničkih sistema kompjuterske vizije kroz samostalnu izradu projekata. Prepoznavanje oblika i mašinsko učenje u kompjuterskoj viziji. Upoznavanje sa klasama zadataka u kompjuterskoj viziji. Problemi detekcije i estimacije, praćenja, prepoznavanja, optimalnog odlučivanja, segmentacije, rekonstrukcije i poboljšanja signala, analize i sinteze slika. Razumevanje komponenti posebnih sistema za akviziciju slike. Analiza i konstrukcija sistema za obradu slike i videa. Obrada višedimenzionalnih signala slike. Konstrukcija obeležja, globalni i lokalni deskriptori slike, optimalne (naučene) reprezentacije signala. Osnove trodimenzionalne vizije. Razumevanje različitih metodologija za merenje performansi i poređenje karakteristika algoritama kompjuterske vizije. Analiza i primena različitih modela plitkih i dubokih neuronskih mreža u zadacima kompjuterske vizije. Upoznavanje sa programskim alatima namenjenim kompjuterskoj viziji i namenskim hardverskim platformama. Preostali sadržaj kursa u određenoj meri može da varira u zavisnosti od interesovanja polaznika. Primena verovatnosnih modela u statističkoj obradi slike. Napredne tehnike kompresije slike i videa. Upoznavanje sa osnovama fotogrametrije. Osnove daljinske detekcije. Namenske hardverske platforme za primenu kompjuterske vizije u realnom vremenu. Detekcija i prepoznavanje različitih objekata, procesa i pojava na slikama i u videu. Problem segmentacije i praćenja pokretnih objekata u videu. Morfološki operatori. Primena varijacionih metoda u kompjuterskoj viziji. Rekonstrukcija i restauracija slike i videa. Savremene metode za rešavanje inverznih problema u kompjuterskoj viziji.
Praktična nastava odvija se korišćenjem računara i u zavisnosti od zadataka (koji imaju za cilj demonstraciju i proveru usvojenih saznanja), ili teme predmetnog projekta, sastoji se od korišćenja različitih besplatnih softverskih alata za rešavanje problema računarskog vida. Prema potrebama i kriterijumima, izbor alata obuhvata biblioteke kao što su:
Predavanja, prezentacije, računarske vežbe, demonstracije, predmetni projekti. Predmet se pohađa kroz standardne oblike ostvarivanja nastave i uključuje obavezno prisustvo na predavanjima i računarskim vežbama.
Autori | Naziv | Godina | Izdavač | Jezik |
---|---|---|---|---|
2018 | Engleski | |||
2011 | Engleski | |||
2021 | Engleski | |||
2016 | Engleski | |||
2017 | Engleski | |||
2018 | Engleski | |||
2018 | Engleski | |||
2011 | Engleski | |||
2016 | Engleski | |||
2014 | Engleski |
Predmetna aktivnost | Predispitna | Obavezna | Broj poena |
---|---|---|---|
Predmetna aktivnost Prisustvo na vežbama |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 2.00 |
Predmetna aktivnost Domaći zadatak |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 5.00 |
Predmetna aktivnost Test |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 10.00 |
Predmetna aktivnost Prisustvo na predavanjima |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 3.00 |
Predmetna aktivnost Usmeni deo ispita |
Predispitna Ne |
Obavezna Da |
Broj poena 30.00 |
Predmetna aktivnost Predmetni projekat |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 30.00 |
Predmetna aktivnost Test |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 10.00 |
Predmetna aktivnost Domaći zadatak |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 5.00 |
Predmetna aktivnost Domaći zadatak |
Predispitna Da |
Obavezna Da |
Broj poena 5.00 |
vanr. prof. dr Brkljač Branko
Vanredni profesor
Predavanja
vanr. prof. dr Brkljač Branko
Vanredni profesor
Laboratorijske vežbe
doc. Suzić Siniša
Docent