Lisansüstü Eğitim Enstitüsü · Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği · Lisansüstü
Dersin Amacı
Makine görmesinin amacı, üç boyutlu dünyanın özelliklerini dijital görüntülerden hesaplamaktır. Bu alandaki sorunlar, görüntülerin ve videoların analizi yoluyla bir ortamın 3B şeklini tanımlama, nesnelerin nasıl hareket ettiğini belirleme ve tanıdık insanları ve nesneleri tanımayı içerir.
Ders İçeriği
Görüntü oluşumu, kameralar, renk gibi düşük düzeyli görüntü algılama özellikleri ve ilgi noktası algılama ve yerel özellik çıkarma gibi orta düzey görme konularıyla devam etme, yüz algılama / tanıma gibi üst düzey görme görevlerinin temellerini sunar, nesne tanıma ve insan hareket analizi.
Zorunlu Kaynaklar
Computer Vision: Algorithms and Applications, by Richard Szeliski, Springer, 2010.
Computer Vision: A Modern Approach (2nd edition), by D.A. Forsyth and J. Ponce, Prentice Hall, 2011.
Önerilen Kaynaklar
Learning OpenCV, by Gary Bradski & Adrian Kaehler, O'Reilly Media, 2008.
Pattern Classification (2nd Edition), by R.O. Duda, P.E. Hart, and D.G. Stork, Wiley-Interscience, 2000.
Dersin Öğrenme Çıktıları
- Dijital görüntüleri temsil etmek için matematiksel modelleme araçlarını kullanır.
- Bilgisayar görme algoritmalarının bazı başarılı uygulamalarını ve nasıl çalıştıklarını açıklar.
- Hareketi incelemek için stereo görme tekniklerini ve optik akış yöntemlerini kullanır.
- MATLAB, C/C++ ve OpenCv gibi programları kullanarak temel bilgisayar görme problemlerini çözebilir.
- Şekil tanıma ve şablon eşleme için morfolojik işlemleri uygulama Nesne tanıma ve sınıflandırma için destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları gibi gelişmiş algoritmaları kullanır.
- İstenen çıktıları elde etmek için zaman ve frekans alanlarında dönüşümler ve filtreleme işlemleri gerçekleştir.
Temel Alan Dağılımı
Öğretim Yöntem ve Teknikleri
Ölçme ve Değerlendirme
AKTS / İş Yükü
| Etkinlik | Sayı | Süre (saat) | Toplam İş Yükü |
|---|---|---|---|
| Ders Süresi (Sınav Haftası Dahil) | 16 | 3 | 48 |
| Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi | 16 | 3 | 48 |
| Ara Sınav | 2 | 35 | 70 |
| Kısa Sınav | 0 | 0 | 0 |
| Ödev | 3 | 15 | 45 |
| Uygulama | 0 | 0 | 0 |
| Final | 2 | 50 | 100 |
Ders Akışı
| Hafta | Konu | Ön Hazırlık |
|---|---|---|
| 1 | Makine göremeye giriş | Ders notlari |
| 2 | Temel kavramlar + Kamera Kalibrasyonu | Ders notlari |
| 3 | Temel kavramlar + Kamera Kalibrasyonu | Ders notlari |
| 4 | Görüntü işleme +Filtreler ve kenar bulma | Ders notlari |
| 5 | Filtreler ve kenar bulma | Ders notlari |
| 6 | Özellikler | Ders notlari |
| 7 | Özellikler | Ders notlari |
| 8 | Vize | Vize |
| 9 | Özellikler + Stereo Vision | Ders notlari |
| 10 | Stereo Vision | Ders notlari |
| 11 | Stereo Vision | Ders notlari |
| 12 | Hareket | Ders notlari |
| 13 | Hareket | Ders notlari |
| 14 | Nesne Modelleme ve Tanıma | Ders notlari |
| 15 | Nesne Modelleme ve Tanıma | Ders notlari |
| 16 | Final | Final |