Đề cương chi tiết học phần Thị giác máy - Computer vision

"Đề cương chi tiết học phần Thị giác máy - Computer vision" trang bị cho sinh viên những vấn đề về lý thuyết, thuật toán cơ bản, được sử dụng rộng rãi trong thị giác máy; giúp sinh viên có khả năng đánh giá, phát triển và ứng dụng kỹ thuật thị giác máy vào các vấn đề thực tiễn.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Đề cương chi tiết học phần Thị giác máy - Computer vision KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự do – Hạnh phúc ĐỀ CƢƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN THỊ GIÁC MÁY - COMPUTER VISION 1. Thông tin về giáo viên TT Họ tên giáo viên Học hàm Học vị Đơn vị công tác (Bộ môn) 1 Đào Thanh Tĩnh PGS Tiến sỹ Hệ thống thông tin 2 Hà Đại Dương GVC Thạc sỹ Hệ thống thông tin - Thời gian, địa điểm làm việc: Các ngày trong tuần tại phòng làm việc bộ môn A1505 - Địa chỉ liên hệ: Bộ môn Hệ thống Thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin,. - Điện thoại: 069 515 333, Email: tinhdt@mta.edu.vn, duonghadai@yahoo.com - Các hướng nghiên cứu chính: Thị giác máy, xử lý ảnh, tính toán mềm 2. Thông tin chung về học phần - Tên học phần: Thị giác máy - Mã học phần: 12356121 - Số tín chỉ: 03 - Cấu trúc học phần: 60 tiết (30 lý thuyết, 8 bài tập, 7 thảo luận, 15 thực hành) - Học phần bắt buộc. - Các học phần tiên quyết: Kỹ thuật lập trình, Xử lý ảnh. - Các yêu cầu đối với học phần. Nghe giảng trên lớp. Nghiên cứu tài liệu ở nhà. Tích cực tham gia thảo luận. - Giờ tín chỉ đối với các hoạt động:  Nghe giảng lý thuyết: 30 tiết  Làm bài tập trên lớp: 8 tiết  Thảo luận: 7 tiết  Thực hành, thực tập (ở PTN, nhà máy, thực tập...): 15 tiết  Hoạt động theo nhóm:  Tự học: - Khoa/Bộ môn phụ trách học phần, địa chỉ: Bộ môn Hệ thống Thông tin, Khoa Công nghệ Thông tin, Học viện Kỹ thuật Quân sự. 3. Mục tiêu của học phần - Kiến thức: Trang bị cho sinh viên những vấn đề về lý thuyết, thuật toán cơ bản, được sử dụng rộng rãi trong thị giác máy. Giúp sinh viên có khả năng đánh giá, phát triển và ứng dụng kỹ thuật thị giác máy vào các vấn đề thực tiễn. - Kỹ năng: Phát triển kỹ năng và kinh nghiệm cho sinh viên trong việc sử dụng thị giác máy vào thực tế. - Thái độ, chuyên cần: Chú ý, tập trung nghe giảng trên lớp; tích cực trong thời gian tự học và thực hành tại phòng máy. 4. Tóm tắt nội dung - Tổng quan về ảnh số, xử lý ảnh và thị giác máy. Nhắc lại những vấn đề cơ bản trong xử lý ảnh như: các phép biến đổi mức xám, các phép lọc không gian, xử lý lược đồ xám, các phép biến đổi hình thái, Các kỹ thuật phân đoạn ảnh. - Biểu diễn và mô tả đối tượng, mô tả biên, mô tả vùng; - Nhận dạng dựa trên lý thuyết quyết định, nhận dạng dựa trên kỹ thuật khớp mẫu, theo mạng neural. - Một số chủ đề nâng cao trình bày về một số chủ đề cụ thể như: nhận dạng khuôn mặt người, nhận dạng mặt cười, phát hiện người, phát hiện đám cháy. 5. Nội dung chi tiết học phần Giáo trình, Tài Chƣơng, Số liệu tham khảo Ghi mục, tiểu Nội dung tiết (TT của TL ở chú mục mục 6) Giới thiệu chung về xử lý ảnh và Chƣơng 1 12 thị giác máy Khái quát chung về nội dung môn 1.1 học 1.2 Các phép biến đổi mức xám Lược đồ xám và biến đổi lược đồ 1.3 xám 1.4 Các phép logic và số học 1.5 Các phép lọc không gian 1.6 Các phép biến đổi hình thái 2 Thảo luận 1: Nêu bài toán, thảo luận về mô hình/giải pháp dùng thị giác máy với các bài toán: Bài toán Kiểm soát vào ra đối với các 1.7 3 phương tiện Oto, xe máy; Bài toán phát hiện người và người đi bộ; Bài toán phát hiện và cảnh báo cháy. Thực hành 1: Lập trình thị giác máy trên môi trường Windows kết 1.8 3 hợp bộ thư viện mã nguồn mở OpenCV 1.8.1 Tổ chức chương trình 1.8.2 Đọc và lưu trữ ảnh 1.8.3 Hiển thị ảnh gốc và ảnh kết quả Sử dụng các phép biến đổi ảnh đã 1.8.4 có của OpenCV. 1.8.5 Tự thực hành Chƣơng 2 Phân đoạn ảnh 8 2.1 Giới thiệu Phát hiện các đối tượng có mức 2.2 xám gián đoạn 2.2.1 Phát hiện điểm 2.2.2 Phát hiện đường 2.2.3 Phát hiện cạnh 2.2.4 Nối biên dựa trên xử lý cục bộ 2.2.5 Nối biên dựa trên biến đổi Hough 2.3 Phân ngưỡng 2.3.1 Một số vấn đề cơ sở Ảnh hưởng của hiện tượng chiếu 2.3.2 sáng 2.3.3 Thuật toán tìm ngưỡng toàn cục 2.3.4 Thuật toán tìm ngưỡng thích nghi Thuật toán tìm ngưỡng tối ưu của 2.3.5 Otsu 2.3.6 Lọc nhiễu và phân ngưỡng 2.3.7 Phân nhiều ngưỡng 3 2.4 Phân đoạn theo vùng 2.4.1 Một số vấn đề cơ sở 2.4.2 Thuật toán Region Growing Thuật toán Region Spliting and 2.4.3 Merging Phân đoạn dựa trên đường phân 2.5 nước 2.5.1 Khái quát 2.5.2 Thuật toán Thảo luận 2: Phân tích các điều kiện bài toán xác định biển số xe 2.8 1 máy, xác định các kỹ thuật cần thiết để giải quyết bài toán. 2.9 Thực hành 2: Phân đoạn ảnh 3 2.9.1 Nhắc lại kiến thức 2.9.2 Xác định điểm, đường 2.9.3 Phân ngưỡng với ngưỡng cố định 2.9.4 Tự thực hành Bài tập (làm trên lớp) 2.10 1 Chƣơng 3 Biểu diễn và mô tả đối tƣợng 12 3.1 Giới thiệu 3.2 Biểu diễn đối tượng 3.2.1 Biển diễn dạng Chain code 3.2.2 Xấp ...