Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии



Скачать 180.47 Kb.
Дата20.12.2012
Размер180.47 Kb.
ТипРабочая программа



МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ



Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПЕЧАТИ

имени Ивана Федорова»
УТВЕРЖДАЮ

Т.В. Маркелова

« 23 » июня 2011 г.


рабочая программа




По дисциплине «Теория распознавания образов»

По специальности 230201.65 – Информационные системы и технологии

Факультет Информационных технологий и медиасистем

Кафедра Информационных систем


Индекс по учебному плану

Цикл

Компонент

Федеральный

Национально-региональный (вузовский)

Элективный

ЕН.В.
02


Общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины










Общие математические и естественнонаучные дисциплины







Х

Общепрофессиональные дисциплины










Специальные дисциплины










Дисциплины специализации













Форма

Обучения

курс

семестр

Трудоемкость дисциплины в часах

Форма

итогового

контроля

Всего часов

Аудиторных часов

Лекции

Семинарские (практически) занятия

Лабораторные занятия

Курсовая

Работа

Курсовой проект

Самостоятельная работа

Очная

1

2

149

68

34




34







81

зачет


Москва — 2011 г.
Составитель: д.т.н., профессор А.И. Винокур

Рецензент: ____________





Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры «Информационные системы»

16 мая 2011г., протокол № 9

Зав. кафедрой ____________________/А.А. Марков/

Одобрена УС факультета «Информационных технологий и медиасистем»

17 мая 2011г., протокол № 9

Председатель______________________/А.Е. Иванова/


  1. ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ДИСЦИПЛИНЫ, ТРЕБОВАНИЯ К ЗНАНИЯМ И УМЕНИЯМ




    1. Цель и задачи изучения дисциплины


Цель освоения дисциплины «Теория распознавания образов» заключается в ознакомлении студентов с концептуальными основами подходов и методов распознавания образов и приобретении знаний и навыков применения методов и алгоритмов, используемых при анализе изображений, акустического сигнала или сигналов сенсоров других типов, лингвистического анализа или машин­ного обучения.

.

Задачи преподавания дисциплины. Изучение:

  • Основных понятий теории распознавания образов

  • Классификацию задач распознавания образов

  • Структурные методы распознавания

  • Байесовский подход к принятию решений

  • Самообучающиеся системы

  • Методы анализа изображений


1.2. Требования к знаниям и умениям.

Знать:

  • Основные понятия и методы, используемые при распознавании образов

  • Структуру типовых систем распознавания образов

  • Способы цифрового представления изображений

  • Элементы теории и основные алгоритмы проведения дискретных интегральных преобразований

  • Основные способы пространственной и спектральной обработки изображений

  • Математические модели, используемые для оценки качества изображений


Уметь:

  • Решать типовые задачи распознавания образов

  • Выбирать и применять адекватные математические методы при решении задач распознавания образов

  • Использовать интегральные преобразования для решения задач фильтрации изображений

  • Выбрать критерий и оценить качество исходного и обработанного изображения


Владеть:

  • Методами математического моделирования в типовых задачах распознавания образов

  • Методами построения цифровых фильтров для решения конкретных задач распознавания изображений

  • Навыками работы с пакетом MatLab



1.3. Перечень дисциплин с указанием разделов (тем), усвоение которых студентам необходимо для изучения данной дисциплины.
Данная учебная дисциплина взаимосвязана с другими дисциплинами, а именно: «Математика», «Информатика», «Основы программирования».
2. СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ.


    1. Наименование тем, их содержание, объем в часах.




п/п

Наименование тем, разделов

Общая трудоемкость (часов)

Аудиторные занятия

(всего часов)

Лекции

Практические занятия

(семинары)

Лабораторные занятия

1

Введение

2

2







2

Основные понятия теории распознавания образов

2

2







3

Классификацию задач распознавания образов

4

4







4

Структурные методы распознавания

24

8




16

5

Байесовский подход к принятию решений

4

4







6

Самообучающиеся системы

4

4







7

Методы анализа изображений

28

10




18




итого

68

34




34



2.2. Содержание тем и разделов дисциплины.



№ п/п

Наименование раздела дисциплины

Содержание раздела

1.

Введение


Область применения, основные задачи, история развития и основные идеи теории и практики распознавания образов

2.

Основные понятия теории распознавания образов

Объекты. Признаки для описания объектов. Векторные признаки. Морфологические методы обработки изображений.

3

Классификацию задач распознавания образов


Общая задача классификации. Классы. Датчик/преобразователь. Экстрактор характерных признаков. Классификаторы. Построение систем классификации. Оценка ошибок системы. Точность системы и полнота выборки. Реализация классификаторов.

4

Структурные методы распознавания


Структурные методы распознавания. Алгоритмы построения графов сложных образов. Выделение признаков по двумерным и трехмерным изображениям сцен. Матрица неточностей. Деревья решений.

5

Байесовский подход к принятию решений


Априорная информация о вероятностных характеристиках. Байесовский классификатор. Параметрические модели распределений. Принятие решений при обработке многомерных данных.

6

Самообучающиеся системы


Супервизорные методы. Обучение без учителя. Кластеризация. Искусственные нейронные сети. Персептрон. Многослойная сеть прямого распространения.

7

Методы анализа изображений

Модели непрерывных изображений. Пространственные спектры изображений. Вероятностные модели изображений и функции автокорреляции. Построение гистограмм изображений. Критерии качества изображений. Фильтрация и улучшение изображений.

(Содержание указывается в дидактических единицах. По усмотрению разработчиков материал может излагаться не в форме таблицы)


2.3.Лабораторные занятия, их наименование и объем в часах


№ п/п

Наименование лабораторных работ



раздела

дисциплины

Час

1

Выявление морфологических характеристик бинарных изображений.

4

8

2

Повышение резкости изображений методами частотной фильтрации

4

8

3

Сглаживание изображений методами пространственной фильтрации

7

8

4

Обнаружение контуров объектов с помощью масок

7

10

ИТОГО:

34



2.4. Курсовой проект (работа), его характеристика
Не предусматривается.
2.5. Организация самостоятельной работы





Наименование тем, разделов

Виды и формы самостоятельной работы *

(распределение часов по формам обучения)

Подготовка к практическому занятию (семинару,

лаб. раб.)

Подготовка рефератов (докладов, сообщений и информационных материалов т.п.)

Выполнение домашних контрольных и иных заданий)

Подготовка к промежуточной аттестационной работе (в т.ч. коллоквиум, тестированием и пр.)

Подготовка к зачету

(экзамену)

Очная

Очно-заочная

заочная

очная

Очно-заочная

заочная

очная

Очно-заочная

заочная

очная

Очно-заочная

заочная

очная

Очно-заочная

заочная




Введение Тема 1.

2







3







2







1







1










Тема 2.

3







3







2







1







1










Тема 3.

3







3







2







1







1










Тема 4.

3







6







2







1







1










Тема 5.

3







6







2







1







1










Тема 6.

3







6







2







1







1










Тема 7.

3







6







2







1







1













20







33







14







7







7







* могут быть предложены иные формы СРС


3. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ ПО ДИСЦИПЛИНЕ
3.1. Литература.

основная
1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд..: Пер. с англ. Издательский дом "Вильяме", 2006. — 1408с.

  1. Понс Ж.; Форсайт Д. Компьютерное зрение, Современный подход; М., Издательский дом "Вильямс", 2004; 926 с.


дополнительная



  1. Евменов В.П. Интеллектуальные системы управления: Учебное пособие. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. — 304 с.

  2. Потапов А. С. Распознавание образов и машинное восприятие: Общий подход на основе принципа минимальной длины описания. — СПб.: Политехника, 2007. — 548 с:

  3. Башмаков, А.И.; Башмаков И.А.
    Интеллектуальные информационные технологии, учебное пособие; М., Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005; 302 с.

3.2. Материально-техническое обеспечение дисциплины:

Изучение дисциплины проводится в лабораториях кафедры «Информационные системы». Лабораторные работы проводятся с использованием ресурсов компьютерных классов, позволяющих работать в средах MS Windows и Apple MAC, при использовании программных средств, необходимых для обработки изображений, например, таких как MatLab.xx и др.

Похожие:

Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconРабочая программа дисциплины: «Химия». для специальности: 230201
Рабочая программа составлена на основании: государственного образовательного стандарта (гос) высшего профессионального образования...
Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconПрограмма дисциплины "Основы теории управления" по специальности 230201 "Информационные системы и технологии" Форма обучения: заочная Уровень подготовки: специалист Курс (семестр): 3 (5)
Программа дисциплины "Основы теории управления" по специальности 230201 "Информационные системы и технологии": Учебная программа....
Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconРабочая учебная программа по дисциплине применение интегрированных пакетов в инженерных расчетах Специальность /направленuе: 230201. 65 Информационные системы и технологии код, наименование специальности /направления
Иметь представление о структуре и функциональных воз­можностях интегрированного пакета Маthсаd
Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconУчебно-методический комплекс по дисциплине «Теория информации и кодирования»
Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по специальности: 230101, вычислительные машины,...
Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconРабочая учебная программа по дисциплине математика Специальность /направленuе: 230201. 65 Информационные системы и технологии код, наименование специальности /направления
Ознакомиться с основами линейной алгебры, высшей алгебры, векторной алгебры, аналитической геометрии, дифференциальной геометрии...
Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconРабочая программа для студентов специальности 230201. 65 «Информационные системы и технологии»
Рассмотрено на заседании умк именит № от 2011 г. Соответствует фгос впо и учебному плану образовательной программы
Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconМногоуровневая учебная программа
Информационные системы и специальности 230201 – Информационные системы и технологии устанавливает следующие требования к минимуму...
Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconПрограмма дисциплин «Технология научных исследований»
Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направление подготовки 230200 Информационные...
Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconПримерная рабочая программа по дисциплине "Распознавание образов/(по выбору)" для подготовки студентов по магистерской программе «Информационное и программное обеспечение автоматизированных систем»
Целью курса является ознакомление студентов с современным состоянием проблемы распознавания и основными методами решения задачи распознавания...
Рабочая программа По дисциплине «Теория распознавания образов» По специальности 230201. 65 Информационные системы и технологии iconПрограмма вступительных испытаний (экзамена) для поступления в магистратуру по направлению 230201. 68 – «Информационные системы и технологии» в 2012г. Процедура проведения вступительных испытаний в магистратуру
Для объективной оценки усвоения материала контроль­ные вопросы отражают содержание основных разделов дисциплин направления бакалавриата...
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org