| 1. |
Наслов на наставниот предмет |
Машински вид |
| 2. |
Код |
4ФЕИТ05016 |
| 3. |
Студиска програма |
10-ДПСМ, 19-МВ |
| 4. |
Организатор на студиската програма
(единица, односно институт, катедра, оддел) |
Факултет за електротехника и информациски технологии |
| 5. |
Степен (прв, втор, трет циклус) |
Втор циклус студии |
| 6. |
Академска година/семестар |
I/1 |
7. |
Број на ЕКТС кредити |
6.00 |
| 8. |
Наставник |
Д-р Томислав Карталов |
| 9. |
Предуслов за запишување на предметот |
|
| 10. |
Цели на предметната програма (компетенции):
Целта на програмата е да им овозможи на студентите да се стекнат со проширени знаења за теоретските и практичните аспекти на анализата на слика и машинскиот вид. Со успешното завршување на курсот студентите ќе ја разбираат теоретската основа, алгоритмите и можностите на робусната екстракција на обележја во слики, и понатаму користење на тие обележја во препознавање на објекти, препознавање на човечка фигура и лице и препознавање на контекст. Освен разбирање на алгоритмите, студентите ќе бидат обучени и за соодветно припремање на податочните множества, нивна анотација и аугментација, како и влијанието на овие постапки врз успешноста на одреден алгоритам. Освен теоретската основа, студентите ќе се стекнат и со практични вештини неопходни за истражување, развој и имплементација на апликации од областа на машинскиот вид.
|
| 11. |
Содржина на програмата:
Основни поими и дефиниции за слика, сликовно процесирање и машински вид. Формирање на слика. Процесирање на слика. Репрезентација и опис на слика. Екстрахирање на обележја. Препознавање на објекти. Препознавање на човечка фигура и лице. Препознавање на контекст. Сегментација на слика. Пребарување во големи множества на слики. Автоматска анотација. Следење на обележја и естимација на движење.
|
| 12. |
Методи на учење:
Предавања, проектни задачи, презентации |
| 13. |
Вкупен расположив фонд на време |
180 |
| 14. |
Распределба на расположивото време |
3 + 3 |
| 15. |
Форми на наставните активности |
15.1 |
Предавања – теоретска настава |
45 часови |
| 15.2 |
Вежби (лабораториски, аудиториски), семинари, тимска работа |
45 часови |
| 16. |
Други форми на активности |
16.1 |
Проектни задачи |
30 часови |
| 16.2 |
Самостојни задачи |
30 часови |
| 16.3 |
Домашно учење |
30 часови |
| 17. |
Начин на оценување |
| 17.1 |
Тестови |
0 бодови |
| 17.2 |
Семинарска работа/проект (презентација: писмена и усна) |
50 бодови |
| 17.3. |
Активност и учење |
0 бодови |
| 17.4. |
Завршен испит |
50 бодови |
| 18. |
Критериуми за оценување (бодови/оценка) |
до 50 бода |
5 (пет) (F) |
| од 51 до 60 бода |
6 (шест) (E) |
| од 61 до 70 бода |
7 (седум) (D) |
| од 71 до 80 бода |
8 (осум) (C) |
| од 81 до 90 бода |
9 (девет) (B) |
| од 91 до 100 бода |
10 (десет) (A) |
| 19. |
Услов за потпис и полагање на завршен испит |
Изработен проект / семинарска работа |
| 20. |
Начин на полагање на испитот |
Писмено и усмено |
| 21. |
Јазик на кој се изведува наставата |
Македонски и Англиски |
| 22. |
Метод на следење на квалитетот на наставата |
Самоевалуација, анкети, прашалници. |
| 23. |
Литература |
| 23.1. |
Задолжителна литература |
| Ред.
број |
Автор |
Наслов |
Издавач |
Година |
| 1. |
Richard Szeliski |
Компјутерски вид: алгоритми и примена – второ издание |
Springer Nature Switzerland AG |
2022 |
| 23.2. |
Дополнителна литература |
| Ред.
број |
Автор |
Наслов |
Издавач |
Година |
| 1. |
Richard Hartley, Andrew Zisserman |
Multiple View Geometry in Computer Vision, 2nd edition |
Cambridge University Press |
2004 |
