Dersin Ayrıntıları
YarıyılKoduAdıT+U+LKrediAKTS
8EEE 418Computer Vision3+0+035

Dersin Detayları
Dersin Dili İngilizce
Dersin Düzeyi Lisans
Bölümü / Programı Elektrik-Elektronik Mühendisliği
Öğrenim Türü Örgün Öğretim
Dersin Türü Seçmeli
Dersin Amacı Programlamanın temel kavramlarının verilmesi, Matlab programlama dilinde bilgisayar görmesi için çözüm üretme deneyiminin kazandırılması.
Dersin İçeriği İmge oluşumu, gösterimi, iyileştirmeleri, dönüşümleri, özenitelikler, tanıma/eşleme.
Dersin Yöntem ve Teknikleri
Ön Koşulları Yok
Dersin Koordinatörü Yok
Dersi Verenler Dr.Öğr.Üyesi Yalçın Albayrak
Dersin Yardımcıları Yok
Dersin Staj Durumu Yok

Ders Kaynakları
Kaynaklar Computer vision, Linda Shapiro, George Stockman, Prentince Hall

Ders Yapısı
Matematik ve Temel Bilimler %10
Mühendislik Bilimleri %20
Mühendislik Tasarımı %30
Alan Bilgisi %40

Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Etkinlikler ayrıntılı olarak "Değerlendirme" ve "İş Yükü Hesaplaması" bölümlerinde verilmiştir.

Değerlendirme Ölçütleri
Yarıyıl Çalışmaları Sayısı Katkı
Ara Sınav-Yıl İçi S. 1 % 30
Ödev / Seminer 1 % 30
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 % 60
Toplam :
3
% 120

 
AKTS Hesaplama İçeriği
Etkinlik Sayısı Süre Toplam İş Yükü (Saat)
Ders Süresi 14 3 42
Sınıf Dışı Ç. Süresi 14 3 42
Ödevler 1 3 3
Ara Sınavlar 1 2 2
Yarıyıl Sonu Sınavı 1 3 3
Toplam İş Yükü   AKTS Kredisi : 3 92

Dersin Öğrenme Çıktıları: Bu dersin başarılı bir şekilde tamamlanmasıyla öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
Sıra NoAçıklama
1 Farklı imge oluşturma yöntemlerini ve farklı imge gösterimlerini açıklayabilmek.
2 İmge dönüşüm, zenginleştirme ve analiz algoritmalarını açıklayabilmek, uygulayabilmek.
3 Matlab/Octave programlama araçlarını kullanarak imge dönüşüm ve analiz işlemlerini gerçekleştirebilmek.
4 Bilgisayarla görü problemlerini analiz etmek ve çözümler geliştirebilmek.


Ders Konuları
HaftaKonuÖn HazırlıkDökümanlar
1 Bilgisayarla görü, imge oluşum yöntemleri
2 İmge temsili ve Matlab/Octave ile tanışma
3 İkili imgeler, bağlı komponent etiketleme, biçembilimsel işlemler
4 Bölge özellikleri, gri düzey imgeler, renkli imge gösterimleri
5 Geometrik ve yoğunluk dönüşümleri. Histogram ve histogram eşitleme.
6 Uzamsal süzgeçleme, doğrusal ve doğrusal olmayan süzgeçleme
7 Kenar tespiti
8 Doğru tespiti, Hough dönüşümü
9 İmge izdüşümü, şablon eşleme, benzerlik, normalize çapraz benzeşim
10 Fourier baz vektörleri, dönüşümü ve sıklık uzayında süzgeçleme
11 İmge piramitleri, lokal ilgi noktaları, öznitelikler ve eşleme.
12 Görsel tanıma, nesne tespiti
13 Örüntü tanıma, sınıflandırma
14 Özet, yeniden bakış.


Dersin Program Çıktılarına Katkısı
P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11
Tüm 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2
Ö1 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2
Ö2 3 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2
Ö3 4 4 4 4 4 2 2 2 2 2 2
Ö4 5 5 5 5 5 2 2 2 2 2 2

Katkı Düzeyi: 1: Çok Düşük 2: Düşük 3: Orta 4: Yüksek 5: Çok Yüksek


https://obs.akdeniz.edu.tr/oibs/bologna/progCourseDetails.aspx?curCourse=2429261&lang=tr