AKTSBilgisayarla Görme

Bilgisayarla Görme (EE430) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Bilgisayarla Görme EE430 Seçmeli Dersler 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Teknik Seçmeli Grup B
Dersin Seviyesi Fen Bilimleri Yüksek Lisans
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Gösteri, Uygulama-Alıştırma, Takım/Grup Çalışması.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
  • Yrd. Doç. Dr. Hakan Tora
  • Yrd. Doç. Dr. Hakan Tora
Course Assistants
Dersin Amacı • Bilgisayarla görmenin temel problemlerini çalışmak • Bilgisayarla görmede problem çözümünde kullanılan ana kavram ve teknikleri çalışmak • Bilgisayarla görme ve video elektroniğinin kullanıldığı tipik uygulama alanlarını çalışmak
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Alçak, orta ve yüksek seviyeli görüntü problemlerini çözmede literatürdeki algoritma ve teknikleri uygulayabilme
  • Tek veya bir çok camera kullanarak imgelerin edinilebilmesi
  • İlgilenilen nesnelerin saptanabilmesi ve tanınabilmesi, imge dizilerinden hareket içeriğinin çıkartılabilmesi ve imgelerden üç boyutlu yapı bilgisinin çıkartılabilmesi
  • İmge bölütleme, imge eşleştirme ve nesne saptama veya nesne tanıma yapabilen programlar yazabilme
  • Dönem projeleri aracılığı ile algoritma ve sistem geliştirme deneyimlerine sahip olabilme
Dersin İçeriği İnsanın görme sistemi, geometric camera modelleri, imge bölütleme, nesne tanıma, video işaretleri ve standartları, bilgisayarla görme ve sayısal video uygulamaları

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Görüntülemenin Temelleri ve Fiziği
2 İmgeler ve Görüntüleme İşlemleri: İmge işleme işlemleri ve imge süzme işlemleri Notlarınızı tekrarlayınız
3 İmgeler ve Görüntüleme İşlemleri Bir önceki haftanın konularını tekrar ediniz ve bu haftanın konularına göz atınız
4 İmge Bölütleme: Gruplandırma metodları, Model Oturtma Bu haftanın konularına göz atınız
5 İmge Bölütleme Bir önceki haftanın konularını tekrar ediniz ve bu haftanın konularına göz atınız
6 Tanımaya Giriş: Örüntü sınıflandırma Modeli, Sınıflandırma için istatistiksel teknikler
7 Tanımaya Giriş Notlarınızı tekrarlayınız
8 Geometrik Kamera Modelleri: Kamera parametreleri ve perspekfif izdüşüm, ilgin kameralar, kamera kalibrasyonu Bu haftanın konularına göz atınız.
9 Geometrik Kamera Modelleri
10 Video Sinyalleri ve Standartları: Sayısal video, imge ve video sıkıştırma ve sıkıştırmayı açma Ders notlarınıza çalışınız
11 Video Sinyalleri ve Standartları Bir önceki haftanın konularını tekrar ediniz ve bu haftanın konularına göz atınız
12 Görüntü Sistem Tasarımı: Kameralar ve Sayısallaştırma, Gerçek Zamanlı donanım ve sistem tasarımındaki unsurlar, Optimal donanım gerçekleştirimindeki temel fikirler
13 Uygulamalar: Otomatik Görsel İnceleme, biyometrik, robot, Automated visual inspection, biometrics, robotics, insan izleme, people tracking, görüntüye dayalı güvenlik, insan-bilgisayar etkileşimi Konuları tekrarlayınız ve kitabınızdan okuyunuz
14 Uygulamalar Ödevinizi yapınız
15 Dönem sonu sınavları Konuları tekrar ediniz
16 Dönem sonu sınavları Konuları tekrar ediniz

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Computer Vision: A Modern Approach, David A. Forsyth and Jean Ponce, Prentice Hall, 2003
Diğer Kaynaklar 2. Machine vision: theory, algorithms, practicalities, Davies, E. R. (E. Roy), Elsevier, 2005

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama 8 15
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 8 10
Sunum - -
Projeler 1 25
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 1 20
Genel Sınav/Final Juri 1 30
Toplam 19 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı 70
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 30
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri
Uzmanlık/Alan Dersleri X
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Matematik, fen bilimleri ve mekatronik mühendisliği ile ilgili konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri mühendislik problemlerini modelleme ve çözme için uygulayabilme becerisi. X
2 Karmaşık mekatronik mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi. X
3 Karmaşık bir mekatronik mühendisliği sistemini, sürecini, cihazını veya ürünü gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi; mekatronik mühendisliği kapsamında mühendislik yaratıcılığı yöntemlerini etkin bir şekilde uygulayabilme becerisi. (Gerçekçi kısıtlar ve koşullar tasarımın niteliğine göre, ekonomi, çevre sorunları, sürdürülebilirlik, üretilebilirlik, etik, sağlık, güvenlik, sosyal ve politik sorunlar gibi öğeleri içerirler.) X
4 Mekatronik mühendisliği ve robot teknolojisi uygulamaları için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim ve iletişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi. X
5 Mekatronik mühendisliği ve robot teknolojisi problemlerinin incelenmesi için deney tasarlama, deney yapma, veri toplama, sonuçları analiz etme ve yorumlama becerisi. X
6 Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi; mekatronik mühendisliğinin yakın etkileşim içinde olduğu makina, elektrik/elektronik ve bilgisayar mühendislikleri ile mekatronik mühendisliğinin uygulama alanı içinde diğer mühendislik ve bilim dalları veya çalışma alanları ile etkin iletişim kurabilme becerisi, farklı disiplinlerde çalışabilme becerisi. X
7 Türkçe ve İngilizce sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma, yaratıcı ve özgün kavram ve fikirleri ifade edebilme becerisi. X
8 Mekatronik mühendisliğinin uygulama çeşitliliğinin gerektirdiği şekilde değişik konularda bilgiye erişim, eleştirel bakış, yorumlama ve bilgiyi geliştirme becerisi; yaşam boyu öğrenme sonucu gelişme ve sürekli yenileme gerekliliği bilinci; bilim ve teknolojideki gelişmeleri izleme; girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürebilir kalkınma hakkında farkındalık ve kendini sürekli yenileme becerisi. X
9 Mesleki ve etik sorumluluk bilincine sahip olma, bu konuda iletişim araçlarını kullanarak meslek bilincini geliştirme ve mesleğin gelişimine katkıda bulunma yetkinliği. X
10 Proje yönetimi ile risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi ve sorumluluğu altında çalışanların bir proje çerçevesinde gelişimlerine yönelik etkinlikleri planlayabilme, yönetebilme ve liderlik yetkinliği. X
11 Mekatronik mühendisliği uygulamalarının evrensel, toplumsal ve bireysel boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ile kültürel değerler ve çağın sorunları hakkında bilgi; bu konularda mühendislik bilinci; mühendislik çözümlerinin hukuksal sonuçları konusunda farkındalık. X
12 Mekatronik mühendisliği konularında, sorunları tanımlayabilme, analiz edebilme, kaynak araştırması yapabilme, veritabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanarak yaptığı araştırmalara ve kanıtlara dayalı çözüm önerileri geliştirebilme ve sorunlara ilişkin çözüm önerilerini nicel ve nitel olarak aktarabilme yetkinliği. X
13 Yaşadığı çevreye duyarlı ve toplumsal sorumluluk bilincine sahip, sosyal ilişkileri ve bu ilişkileri yönlendiren normları eleştirel bir bakış açısıyla inceleyen, geliştiren ve gerektiğinde değiştirebilen, toplum içinde bir birey olma ve topluma yönelik proje düzenleme, geliştirebilme ve uygulayabilme yetkinliği. X
14 Mekatronik mühendisliği konularında strateji, politika ve uygulama planları geliştirebilme ve elde edilen sonuçları kalite süreçleri çerçevesinde değerlendirebilme yetkinliği. X

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 14 2 28
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler 1 30 30
Raporlar
Ödevler 8 2 16
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 1 2 2
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 2 2
Toplam İş Yükü 126