Ing. Karel Horák, Ph.D.

Ústav automatizace a měřicí techniky (UAMT)

Absolvent předmětu je schopen komplexně analyzovat úlohu rozpoznávání v počítačovém vidění, navrhnout a implementovat řešení a provést smysluplnou validaci výsledku.

V předmětu Rozpoznávání jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia a znalosti z předmětu MPOV.

• doporučená prerekvizita
• Computer Vision

Sonka M., Hlavac V., Boyle R.: Image Processing, Analysis and Machine Vision. Thomson 2008. ISBN 978-0-495-08252-1. (EN)
Jahne B., Hausecker H., Geisler P.: Handbook of Computer Vision and Applications. Academic press 1999. ISBN 0-12-379770-5. (EN)

Metody vyučování zahrnují přednášky a skupinový projekt. Předmět využívá e-learning (Midas).

V předmětu Rozpoznávání je hodnocen skupinový projekt a závěrečná písemná zkouška. Pro úspěšné ukončení předmětu je nutné získat alespoň poloviční počet bodů ve všech částech výuky.

angličtina

1. Speciální aplikace počítačového vidění.
2. Segmentace shlukováním.
3. Lokální příznaky a korespondence.
4. Detektory oblastí.
5. Deskriptory oblastí.
6. Globální a složené deskriptory.
7. Porozumění obsahu obrazu.
8. Klasifikace minimalizací vzdálenosti a rizika.
9. Dynamické obrazy.
10. Multisnímková rekonstrukce objektů.
11. Účení v rozpoznávání.
12. Vybrané partie z rozpoznávání.

Cílem předmětu je seznámit studenty s pojmem rozpoznávání objektů na základě lokálních invariantních deskriptorů a pomocí metod učení v rozpoznávání. Ve skupinovém projektu studenti navrhují, implementují a ověří úlohu rozpoznávání objektu v počítačovém vidění.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

• Program EEKR-MN magisterský navazující

  obor MN-KAM , 1. ročník, letní semestr, 5 kreditů, volitelný oborový
  

26 hod., povinná

Ing. Karel Horák, Ph.D.