Interpretarea Analitică a Imaginilor

Program postuniversitar de formare și dezvoltare profesională continuă

Avizat de Ministerul Educației Naționale

 

Durată de 14 săptămani, 6 ore/săptămană (84 de ore in total), 10 credite

Perioada de inscriere: 16-30 septembrie 2013

Posterul acestui program este disponibil in format PDF [descarcă poster]

 

Cursul post-universitar de față vizează studiul algoritmilor de analiză și interpretare automată a imaginilor in vederea ințelegerii conținutului acestora, a scenei vizate, in vederea rezolvării de probleme de vedere artificială, inclusiv prin utilizarea de tehnici de invățare automată. In cadrul acestui curs se vor studia atat algoritmi fundamentali de calcul științific și calcul paralel, utili scopului declarat, cat și algoritmi specifici studiului analitic al imaginilor (in sens larg, inclusiv imagini color, multispectrale sau secvențe video), de extragere și prelucrare intr-un mod automat a informației conținute in imagini.

 

Obiectivul general este acela de formare a resursei umane calificate intr-un domeniu interdisciplinar aflat la confluența algoritmilor de calcul științific și paralel, a prelucrării și analizei imaginilor și a invățării automate.

 

Publicul țintă il constituie absolvenți ai specializărilor Electronică Aplicată și Calculatoare, dar și Automatică sau Informatică Aplicată, angajați ai firmelor din Brașov și din țară ce desfășoară activități de proiectare și dezvoltare de aplicații software și hardware in domeniul vederii cu ajutorul calculatorului.

 

Candidații trebuie să posede cunoștințe minime de algoritmi și complexitate, programare C/C++ sau alte limbaje de prograre orientate obiect, noțiuni elementare de prelucrarea semnalelor, prelucrarea și analiza imaginilor, precum și inteligență computațională/rețele neurale.

 

Pentru mai multe detalii: mihai.ivanovici@unitbv.ro sau la tel./fax: 0268 475 751

Pentru inscriere: decanatul Facultății de Inginerie Electrică și Știința Calculatoarelor,

Str. Politehnicii nr. 1, corp N, etaj 1, tel./fax: 0268 474 718

 

Pentru inscriere, candidații trebuie să pregătească un dosar plic ce conține:

* formular de inscriere (se primeşte la inscriere);

* copie legalizată (la notar) după diploma de licenţă;

* copie legalizată (la notar) după diploma de bacalaureat;

* copie legalizată (la notar) după certificatul de naştere;

* copie legalizată (la notar) după certificatul de căsătorie, in cazul persoanelor care şi-au schimbat numele prin căsătorie;

* copie simplă după BI/CI;

* 2 fotografii color format 3/4 (buletin) tipărite pe hartie fotografică (de dată recentă);

* taxa de inscriere (5.000 lei) - se plătește la casieria din Rectorat, etaj 2

 

PLANUL DE INVĂȚĂMANT (valabil incepand cu anul universitar 2013-2014)

 

Nr. crt.

Disciplina

Activităţi didactice

Nr. credite

Forma de evaluare

Curs

Lab.

Proiect

1

Algoritmi de Calcul Științific

6

6

-

1

Colocviu

2

Analiza Imaginilor

12

6

6

3

Examen

3

Calcul Intensiv

6

6

-

2

Colocviu

4

Prelucrarea Semnalelor Multidimensionale

6

6

-

1

Colocviu

5

Invățare Automată

12

6

6

3

Examen

Total ore / nr. Credite

84

10

 

 

Detalii despre conținutul curriculei propuse:

 

  1. Algoritmi de Calcul Științific
    1. Transformata Fourier Discretă
    2. Transformata Fourier Rapidă
    3. Arbori cuaternari pentru reprezentarea imaginilor
    4. Fundamente de programare liniară
  2. Analiza Imaginilor
    1. Extragere de trăsături (descrierea formelor și texturilor, invarianți Hu, HoG, SIFT etc.)
    2. Detecția obiectelor (detectorul Harris de colțuri, Transformata Hough, algoritmul Viola-Jones etc.)
    3. Segmentarea avansată a imaginilor (metoda watershed, contururi active etc.)
  3. Calcul Intensiv
    1. Complexitate paralelă (mașina Turing paralelă, modelul PRAM etc.)
    2. Programare paralelă folosind CUDA C
    3. Algoritmi paraleli de calcul FFT și de prelucrarea și analiza imaginilor
  4. Prelucrarea semnalelor multi-dimensionale
    1. Spații de culoare și fundamente de prelucrarea imaginilor color
    2. Analiza Componentelor Principale (PCA)
    3. Prelucrarea semnalului video (algoritmi de estimarea mișcării și calcul de Optical Flow etc.)
  5. Invățare Automată
    1. Clasificare (clustering, clasificare supervizată, nesupervizată și cvasi-supervizată, SVM etc.)
    2. Deep Learning
    3. Fundamente de Data Mining pentru baze de date conținand imagini.

 

Cadrele didactice implicate in activitățile de predare, mentorat, precum și elaborarea materialelor suport de curs și laborator sunt următoarele:

* Prof. dr. mat. Răzvan Andonie

* Conf. dr. ing. Mihai Ivanovici

* Lector dr. inf. Ioana Plajer

* Lector dr. ing. Angel Cațaron

* Lector dr. inf. Lucian Sasu

* Dr. ing. Honorius Galmeanu

* Dr. ing. Istvan Lorentz