Bilgi Paketi
baskent.edu.tr

Yapay Zeka Mühendisliği Programı (İngilizce)

AI309

SİNYALLER İŞLEME VE BİLGİSAYARLA GÖRME

Ders Kodu
AI309
Yarıyıl
Beşinci Yarıyıl (Güz)
Teori+Uygulama
3 + 1
AKTS
4
Dersin TürüZorunlu
Dersin DüzeyiLisans
Dersin Yılı3
Dersin YarıyılıBeşinci Yarıyıl (Güz)
AKTS4
Öğretim Eleman(lar)ı -
Öğrenme Kazanımları

Bu dersin sonunda öğrenciler;

  1. Filtreleme, kenar tespiti, bölütleme ve kümeleme gibi düşük ve orta seviyeli imge işleme tekniklerini bilir.
  2. Nesne ve sahne tanıma hakkında bilgi sahibidir.
  3. Video görüntülerinden hareket algılama yöntemlerini bilir.
  4. Nesne ve insan takibi hakkında bilgi sahibidir.
  5. Aktivite tanımlama ve çıkarsama tekniklerini kavrar.
Veriliş BiçimiYüz Yüze
ÖnkoşullarYok
Önerilen Dersler
Ders TanımıBu ders, sürekli ve ayrık zamanlı işaret işlemenin temel ilkelerini, bilgisayarlı görü uygulamalarıyla birlikte ele alır. Konular arasında konvolüsyon, sistem yanıtları ve Fourier dönüşümleri yer almakta olup, bu kavramlar görüntü ve video gibi görsel veriler üzerinde uygulanır. Öğrenciler, işaret tabanlı teknikler kullanarak görsel bilgileri analiz etme ve yorumlama becerisi kazanacaklardır.
Ders İçeriği
HAFTA KONULAR
1. Hafta Giriş ve temel kavramlar,
2. Hafta Düşük ve orta seviyeli imge işleme: filtreleme,
3. Hafta Düşük ve orta seviyeli imge işleme: filtreleme,
4. Hafta Kenar tespiti,
5. Hafta Bölütleme ve kümeleme,
6. Hafta Nesne ve sahne tanıma,
7. Hafta Nesne ve sahne tanıma,
8. Hafta Ara-sınav
9. Hafta Video görüntülerinden hareket algılama,
10. Hafta Video görüntülerinden hareket algılama,
11. Hafta Nesne ve insan takibi,
12. Hafta Nesne ve insan takibi,
13. Hafta Aktivite tanımlama ve çıkarsama.
14. Hafta Aktivite tanımlama ve çıkarsama.
Kaynaklar* Oppenheim, A. V., Willsky, A. S., (1997) "Signals and Systems", Prentice-Hall, 2nd Ed.
* Buck-Daniel-Singer, (2002) "Signals and Systems using MATLAB", Prentice-Hall, 2nd Ed.
* Forsyth, D.A. & Ponce, J., "Computer Vision: A Modern Approach", 2nd edition, Prentice Hall, (2011).
* Shapiro, L.G. & Stockman, G.C., "Computer Vision", Prentice Hall, (2001).
* Parker, J.R., "Algorithms for Image Processing and Computer Vision", Wiley, (2010).
Öğretim Yöntemleri
  • Anlatım
  • Soru-Cevap
  • Eğitim-Uygulama
  • Sorun/Problem Çözme
  • Proje
  • Rapor Hazırlama
  • Sunum
Değerlendirme
Sayısı Toplam Katkısı (%)
Ara Sınav 1 30
Proje 1 30
Toplam(%) 60
Yıl İçinin Başarıya Oranı(%) 60
Finalin Başarıya Oranı(%) 40
Toplam(%) 100
DilTürkçe
Staj / UygulamaYok

Program Yeterlilikleri / Öğrenme Kazanımları

Ö1 Ö2 Ö3 Ö4 Ö5
P1
P2
P3
P4
P5
P6
P7
P8
P9
P10
P11
P12