| Yüksekokul/Myo/Fakülte/Enstitü |
Mühendislik Fakültesi |
| Ders Kodu |
COMP 482 |
| Ders Adı İngilizce |
Computer Vision |
| Ders Adı Türkçe |
Bilgisayarla Görü |
| Öğretim Dili |
EN |
| Ders Türü |
Ters-Yüz Öğrenme |
| Dersin Düzeyi |
Başlangıç |
| Dönem |
Güz |
| Haftalık İletişim Saatleri |
| Ders: 3 |
Okuma: None |
Laboratuvar : None |
Diğer: None |
|
| Tahmini Öğrenci İş Yükü |
Dönem boyunca 161 saat |
| Ders Kredileri |
6 AKTS |
| Değerlendirme |
Standart Harf Notu
|
| Ön Koşul |
COMP 106 - Object-Oriented Programming | COMP 110 - Object-Oriented Programming (JAVA)
|
| Yan Koşul |
Yok |
| Beklenen Ön Bilgi |
Nesneye yönelik programlama, veri yapıları |
| Kayıt Kısıtlamaları |
Sadece lisans öğrencileri |
| Genel Eğitim Hedefi |
Bilgisayarla görünün temel konuları olan görüntü oluşumu, kamera parametreleri, ön işleme, evrişim, bölütleme, kenar ve köşe saptama, doğru ve elips uydurma, görüntü anlama ve nesne tanıma |
| Ders Açıklaması |
Bu derste; bilgisayarla görünün temel kavramları şu konu başlıklar altında kapsamlı bir şekilde incelenmektedir: Giriş, görüntü oluşumu, kamera parametreleri, önişleme, evriştirme, bölütleme, kenar ve köşe bulma, doğru ve elips uydurma, görüntü analizi, nesne tanıma ve derin öğrenme. |
Ders Öğrenme Çıktıları ve Yeterlilikler
Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler:
1) Görüntü oluşumu sürecini kamera parametrelerini ve izdüşümleri anlar
2) Süzgeçleme ve önişleme amacıyla evrişim operatörünü uygular
3) Bilgisayarla görü problemlerini çözmek için olasılık ve istatistik yöntemlerini uygular
4) Görüntedeki kenar, köşe ve doğrular gibi öznitelikleri elde edebilir.
5) Panoramik görüntü oluşturma ve stereo görüntüleri kullanarak çözümler geliştirir.
6) Görüntüyü anlama ve nesneleri tanıma çözümleri geliştirir.
7) Raporlar ve sunumlar aracılığıyla etkin bir şekilde iletişim kurar
8) veriyi analiz eder ve yorumlar, çıkarımlarda bulunmk için mühendislik yargısını kullanır.
9) Gerektikçe yeni bilgileri öğrenir ve uygular.
|
| Program Öğrenme Çıktıları/Ders Öğrenme Çıktıları |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
| 1) Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2) Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 3) Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 4) Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 5) Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 6) Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 7) Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 8) Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 9) Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde). |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 10) Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 11) Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Program Sonuçları ve Yeterliliklerle İlişkisi
| N Yok |
S Destekleyici |
H Çok İlgili |
| |
|
|
| |
Program Çıktıları ve Yeterlilikler |
Düzey |
Değerlendirme |
| 1) |
Ekonomi konusunda geniş bir anlayışa sahip olup, diğer sosyal bilimler ve matematikle derin bir etkileşime sahip olmak. |
N |
|
| 2) |
Farklı ekonomi alanlarının etkileşimlerini anlama konusunda bilgi ve beceriler sergilemek |
N |
|
| 3) |
Mikroekonomik ve makroekonomik teoriyi anlamak |
N |
|
| 4) |
Ekonomik kavramları karmaşık sorunları çözmek ve karar verme yeteneğini geliştirmek için uygulamak. |
N |
|
| 5) |
Farklı ekonomik sistemleri analiz etmek için nicel teknikler kullanmak. |
N |
|
| 6) |
Teorik bilgileri, Türk ve küresel ekonomilere ilişkin sorunları analiz etmek için uygulamak. |
N |
|
| 7) |
Ekonomik verileri işlemek ve değerlendirmek için istatistiksel araçlar ve yaygın yazılım programları konusunda yetkinlik göstermek. |
N |
|
| 8) |
Ekonomik analizin tüm aşamalarında - veri toplama, yorumlama ve bulguları yayma - bilimsel ve etik değerlere göre davranmak. |
H |
|
| 9) |
Bilimsel bilgileri alışverişinde yazılı ve sözlü İngilizceyi etkili bir şekilde kullanmak (en az CEFR B2 seviyesinde). |
H |
|
| 10) |
Bireysel ve profesyonel etik davranış sergiler ve sosyal sorumluluk taşımak. |
H |
|
| 11) |
Yüksek derecede özerklikle daha ileri çalışmalar için gerekli öğrenme becerilerini sergilemek. |
H |
|
| Hazırlayan ve Tarih |
MUHİTTİN GÖKMEN , April 2018 |
| Ders Koordinatörü |
MUHİTTİN GÖKMEN |
| Dönem |
Güz |
| Dersi Veren(ler) |
|
Ders İçeriği
| Hafta |
Konu |
| 1) |
Giriş |
| 2) |
Görüntü oluşumu |
| 3) |
Kamera Parametreleri |
| 4) |
Önişleme ve histogram dönüşümleri |
| 5) |
Evrişim ve gürültü azaltma |
| 6) |
Kenar ve köşe saptama |
| 7) |
Doğru, daire ve elips uydurma |
| 8) |
RANSAC ve homografi |
| 9) |
İkli stereo |
| 10) |
Görüntü anlama |
| 11) |
Nesne tanıma ve Temel Bileşen Analizi (TBA) |
| 12) |
Nesne Tanıma - Sinir Ağları |
| 13) |
Nesne Tanıma - Derin öğrenme |
| 14) |
Proje sunumları |
| 15) |
Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi |
| 16) |
Final Sınavı/Proje/Sunum Dönemi |
| Gerekli/Tavsiye Edilen Okumalar | Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski, Springer Science & Business Media, 2010
Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, by Emanuele Trucco, Alessandro Verri, Prentice-Hall, 1998 |
| Öğretme Teknikleri | Ders anlatımı ve bilgisayarlı sınıflarda uygulamalar. Sınıfda alıştırmalarve 3 proje. |
| Ödev ve Projeler | Sınıf içi alıştırmalar, 2 proje ve 2 yıl içi sınavı ve dönem projesi. |
| Laboratuvar Çalışması | |
| Bilgisayar Kullanımı | Bilgisayarla görü problemlerini çözmek için program geliştirme |
| Diğer Aktiviteler | |
| Değerlendirme Yöntemleri |
| Değerlendirme Araçları |
Sayı |
Ağırlık |
| Küçük Sınavlar |
3 |
% 10 |
| Projeler |
3 |
% 50 |
| Ara Sınavlar |
1 |
% 40 |
| TOPLAM |
% 100 |
|
| Ders Yönetimi |
gokmenm@mef.edu.tr
|
Bilgi Paketi / Ders Kataloğu