ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN: THỊ GIÁC MÁY TÍNH

Công Nghệ Thông Tin, it, phầm mềm, website, web, mobile app, trí tuệ nhân tạo, blockchain, AI, machine learning - Công Nghệ Thông Tin, it, phầm mềm, website, web, mobile app, trí tuệ nhân tạo, blockchain, AI, machine learning - Công nghệ thông tin 1 TRƯỜNG ĐH NGOẠI NGỮ - TIN HỌC TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc CHƯƠNG TRÌNH GIÁO DỤC ĐẠI HỌC Trình độ đào tạo: Đại học Ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 7480201 ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN 1. Thông tin chung về HP 1.1 Mã học phần: … 1.2 Tên học phần: Thị giác máy tính 1.3 Ký hiệu học phần: … 1.4 Tên tiếng Anh: Computer vision 1.5 Số tín chỉ: 4 (3LT + 1TH) 1.6 Phân bố thời gian: - Lý thuyết: 45 tiết. - Thực hành: 30 tiết - Tự học: 120 giờ 1.7 Các giảng viên phụ trách học phần: - Giảng viên phụ trách chính: ThS. Tôn Quang Toại - Danh sách giảng viên cùng giảng dạy: ThS. Đinh Hùng ThS. Trần Khải Thiện 1.8 Điều kiện tham gia học phần: - Học phần tiên quyết: Không có - Học phần học trước: Trí tuệ nhân tạo - Học phần song hành: Không yêu cầu 2. Mục tiêu HP 2.1. Mục tiêu chung Học phần Thị giác máy tính (Computer vision) cung cấp cho sinh viên các kiến thức, kỹ năng về biểu diễn ảnh, các phép toán trên ảnh, các thuật toán xử lý trên ảnh, từ đó xây dựng được hệ thống có khả năng hiểu bức ảnh. Học phần sẽ giới thiệu một số kỹ thuật xử lý ảnh, phân tích ảnh, phân tích chuyển động, phân đoạn ảnh, rút trích các đặc trưng trên ảnh. 2.2. Mục tiêu HP cụ thể 2.2.1. Về kiến thức: - Nắm bắt được các cách biểu diễn ảnh - Nắm rõ các phương pháp phân tích ảnh 2.2.2. Về kỹ năng: - Sử dụng các thuật toán phân tích ảnh để xây dựng hệ thống có khả năng “hiểu” ảnh - Sử dụng thành thạo OpenCV để phân tích ảnh 2.2.3. Năng lực tự chủ và trách nhiệm: - Có năng lực trình bày giải pháp kỹ thuật. 3. Chuẩn đầu ra của HP “Học sâu” Bảng 3.1. Chuẩn đầu ra (CĐR) của HP Sau khi học xong học phần, SV có khả năng: Ký hiệu CĐR HP Nội dung CĐR HP (CLO) CLO 1 Nắm được các cách biểu diễn ảnh và thao tác trên ảnh CLO 2 Vận dụng các thuật toán phân tích ảnh 2 CLO 3 Vận dụng các thuật toán phân đoạn ảnh và trích chọn đặc trưng ảnh CLO 4 Có khả năng giải quyết một số vấn đề thực tế CLO 5 Có năng lực trình bày giải pháp kỹ thuật 4. Mối liên hệ giữa CĐR HP (CLO) với CĐR CTĐT (PLO) Mức độ đóng góp của CLO vào PLO được xác định cụ thể: 1 – CLO có đóng góp vừa vào PLO 2 – CLO có đóng góp nhiều vào PLO Chú thích: 2 - Cao, 1 - Thấp - phụ thuộc vào mức hỗ trợ của CLO đối với PLO ở mức bắt đầu (1) hoặc mức nâng cao hơn mức bắt đầu, có nhiều cơ hội được thực hành, thí nghiệm, thực tế,…(mức 2) Bảng 4.1.Mối liên hệ của CĐR HP (CLO) đến CĐR của CTĐT (PLO) PLO (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7a,b,c,d) (8b, c,d) (9) (10) (11) CLO 1 2 2 CLO 2 2 2 CLO 3 2 2 CLO 4 2 2 CLO 5 1 1 Tổng hợp học phần 1 1 2 2 5. Đánh giá HP a. Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá của HP Bảng 5.1. Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá kết quả học tập của SV ở HP Thphần đánh giá Trọng số Bài đánh giá Trọng số con Rubric Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1 HD PP đánh giá (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) A1. Kiểm tra thường xuyên (KTTX) 20 A1.1. Tuần 7: Kiểm tra 1 50 R3 CLO 1, 2 - Đánh giá khả năng sử dụng các phép toán trên ảnh và kỹ thuật phân tích ảnh A1.2. Tuần 13: Kiểm tra 2 50 R3 CLO 3 - Đánh giá khả năng sử dụng kỹ thuật phân đoạn A2. Đánh giá phần thực hành 30 Sinh viên hoàn thành bài thực hành trong buổi thực hành R3 CLO 1 CLO 2 CLO 3 - GV giao bài thực hành vào đầu mỗi buổi thực hành - GV chấm kết quả vào cuối buổi thực hành A3. Đánh giá cuối kỳ 50 Đồ án môn học R6 CLO 1 CLO 2 CLO 3 CLO 4 CLO 5 - Đánh giá khả năng làm việc nhóm - Đánh giá đồ án môn học b. Chính sách đối với HP 3 6. Kế hoạch và nội dung giảng dạy HP Bảng 6.1. Kế hoạch và nội dung giảng dạy của HP theo tuần Tuần Buổi (3 tiếtb) Các nội dung cơ bản của bài học (chương) (đến 3 số) Số tiết (LTT HTT) CĐR của bài học (chương) chủ đề Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1 PP giảng dạy đạt CĐR Hoạt động học của SV() Tên bài đánh giá (ở cột 3 bảng 5.1 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) 1 Chương 1. Biểu diễn ảnh (1 buổi) 1.1 Ảnh trong miền không gian 1.2 Ảnh trong miền tầng số 1.3 Màu sắc và ảnh màu 3 LT 1.1. Nắm được các khái niệm biểu diễn ảnh CLO 1 1.1. Thuyết giảng lý thuyết 1.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời Đọc trước chương 1 cuốn 1 chương 1, 2 cuốn 2 2 Chương 2. Phép toán trên ảnh (1 buổi) 2.1 Giới thiệu phép toán trên điểm, cục bộ và toàn cục 2.2 Ba thủ tục xử lý trên ảnh 2.3 Phép toán cục bộ 2.4 Xác định biên 3 LT 2.1. Hiểu được các phép toán trên ảnh 2.2 Cài đặt được các phép toán trên ảnh CLO 1 2.1. Thuyết giảng về các phép toán trên ảnh 2.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 2.3. Hướng dẫn cách cài đặt Đọc trước chương 2 cuốn 1 chương 3 cuốn 2 3-5 Chương 3. Phân tích ảnh (3 buổi) 3.1 Cấu trúc liên kết ảnh 3.2 Phân tích hình học hai chiều 3.3 Phân tích giá trị ảnh 3.4 Xác định đường thẳng và đường tròn 3x3 LT 3.1. Nắm được các thuật toán phân tích hình học trong ảnh 3.2. Vận dụng các thuật toán phân tích ảnh CLO 2 3.1. Thuyết giảng về...

Trang 1

CHƯƠNG TRÌNH GIÁO DỤC ĐẠI HỌC Trình độ đào tạo: Đại học Ngành: Công nghệ thông tin Mã số: 7480201

ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN

1 Thông tin chung về HP

1.1 Mã học phần: … 1.2 Tên học phần: Thị giác máy tính

1.3 Ký hiệu học phần: … 1.4 Tên tiếng Anh: Computer vision

1.6 Phân bố thời gian:

1.7 Các giảng viên phụ trách học phần:

- Giảng viên phụ trách chính: ThS Tôn Quang Toại

- Danh sách giảng viên cùng giảng dạy: ThS Đinh Hùng

ThS Trần Khải Thiện

1.8 Điều kiện tham gia học phần:

2 Mục tiêu HP

2.1 Mục tiêu chung

Học phần Thị giác máy tính (Computer vision) cung cấp cho sinh viên các kiến thức, kỹ năng về biểu diễn ảnh, các phép toán trên ảnh, các thuật toán xử lý trên ảnh, từ đó xây dựng được hệ thống có khả năng hiểu bức ảnh Học phần sẽ giới thiệu một số kỹ thuật xử lý ảnh, phân tích ảnh, phân tích chuyển động, phân đoạn ảnh, rút trích các đặc trưng trên ảnh

2.2 Mục tiêu HP cụ thể

2.2.1 Về kiến thức:

- Nắm bắt được các cách biểu diễn ảnh

- Nắm rõ các phương pháp phân tích ảnh

2.2.2 Về kỹ năng:

- Sử dụng các thuật toán phân tích ảnh để xây dựng hệ thống có khả năng “hiểu” ảnh

- Sử dụng thành thạo OpenCV để phân tích ảnh

2.2.3 Năng lực tự chủ và trách nhiệm:

- Có năng lực trình bày giải pháp kỹ thuật

3 Chuẩn đầu ra của HP “Học sâu”

Bảng 3.1 Chuẩn đầu ra (CĐR) của HP

Sau khi học xong học phần, SV có khả năng:

CLO 1 Nắm được các cách biểu diễn ảnh và thao tác trên ảnh

CLO 2 Vận dụng các thuật toán phân tích ảnh

Trang 2

CLO 3 Vận dụng các thuật toán phân đoạn ảnh và trích chọn đặc trưng ảnh

CLO 4 Có khả năng giải quyết một số vấn đề thực tế

CLO 5 Có năng lực trình bày giải pháp kỹ thuật

4 Mối liên hệ giữa CĐR HP (CLO) với CĐR CTĐT (PLO)

Mức độ đóng góp của CLO vào PLO được xác định cụ thể:

1 – CLO có đóng góp vừa vào PLO

2 – CLO có đóng góp nhiều vào PLO

Chú thích: 2 - Cao, 1 - Thấp - phụ thuộc vào mức hỗ trợ của CLO đối với PLO ở mức bắt đầu (1) hoặc mức nâng cao hơn mức bắt đầu, có nhiều cơ hội được thực hành, thí nghiệm, thực tế,…(mức 2)

Bảng 4.1.Mối liên hệ của CĐR HP (CLO) đến CĐR của CTĐT (PLO)

PLO (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7a,b,c,d) (8b, c,d) (9) (10) (11)

Tổng hợp

5 Đánh giá HP

a Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá của HP

Bảng 5.1 Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá kết quả học tập của SV ở HP

Th/phần

đánh giá Trọng số Bài đánh giá Trọng số con

Rubric Lquan đến

CĐR nào ở bảng 3.1

HD PP đánh giá

A1 Kiểm

tra thường

xuyên

(KTTX)

20%

A1.1 Tuần 7: Kiểm tra

1

50% R3 CLO 1, 2 - Đánh giá khả năng sử dụng các phép toán

trên ảnh và kỹ thuật phân tích ảnh A1.2 Tuần 13: Kiểm

tra 2

50% R3 CLO 3 - Đánh giá khả năng sử dụng kỹ thuật phân

đoạn A2 Đánh

giá phần

thực hành

30%

Sinh viên hoàn thành bài thực hành trong buổi thực hành

R3 CLO 1

CLO 2 CLO 3

- GV giao bài thực hành vào đầu mỗi buổi thực hành

- GV chấm kết quả vào cuối buổi thực hành

A3 Đánh

giá cuối kỳ 50% Đồ án môn học

R6 CLO 1

CLO 2 CLO 3 CLO 4 CLO 5

- Đánh giá khả năng làm việc nhóm

- Đánh giá đồ án môn học

b Chính sách đối với HP

Trang 3

6 Kế hoạch và nội dung giảng dạy HP

Bảng 6.1 Kế hoạch và nội dung giảng dạy của HP theo tuần

Tuần/

Buổi

(3

tiết/b)

Các nội dung cơ bản

của bài học (chương)

(đến 3 số)

Số tiết (LT/T H/TT)

CĐR của bài học (chương)/

chủ đề

Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1

PP giảng dạy đạt CĐR

Hoạt động học của SV(*)

Tên bài đánh giá

(ở cột 3

bảng 5.1

1 Chương 1 Biểu diễn

ảnh (1 buổi)

1.1 Ảnh trong miền

không gian

1.2 Ảnh trong miền tầng

số

1.3 Màu sắc và ảnh màu

3 LT 1.1 Nắm được

các khái niệm biểu diễn ảnh

CLO 1 1.1 Thuyết

giảng lý thuyết 1.2 Đặt câu hỏi gợi mở

để sinh viên trả lời

Đọc trước chương 1 cuốn [1]

chương 1, 2 cuốn [2]

2 Chương 2 Phép toán

trên ảnh (1 buổi)

2.1 Giới thiệu phép toán

trên điểm, cục bộ và

toàn cục

2.2 Ba thủ tục xử lý trên

ảnh

2.3 Phép toán cục bộ

2.4 Xác định biên

3 LT 2.1 Hiểu được

các phép toán trên ảnh 2.2 Cài đặt được các phép toán trên ảnh

CLO 1 2.1 Thuyết

giảng về các phép toán trên ảnh 2.2 Đặt câu hỏi gợi mở

2.3 Hướng dẫn cách cài đặt

chương 3 cuốn [2]

3-5 Chương 3 Phân tích

ảnh (3 buổi)

3.1 Cấu trúc liên kết ảnh

3.2 Phân tích hình học

hai chiều

3.3 Phân tích giá trị ảnh

3.4 Xác định đường

thẳng và đường tròn

3x3 LT 3.1 Nắm được

các thuật toán phân tích hình học trong ảnh 3.2 Vận dụng các thuật toán phân tích ảnh

CLO 2 3.1 Thuyết

giảng về các thuật toán phân tích hình học trong ảnh 3.2 Đặt câu hỏi gợi mở

6-8 Chương 4 Phân tích

chuyển động (3 buổi)

4.1 Chuyển động 3D và

luồng quan học 2D

4.2 Thuật toán

Horn-Schunck

4.3 Thuật toán

Lucas-Kanade

4.4 Thuật toán BBPW

4.5 Đánh giá hiệu năng

các kết quả luồng quang

học

3x3 LT 4.1 Nắm bắt

được các thuật toán phân tích chuyển động

4.2 Có khả năng vận dụng các thuật toán phân tích chuyển động

CLO 2 4.1 Thuyết

giảng về các thuật toán phân tích chuyển động

4.2 Đặt câu hỏi gợi mở

chương 7, 8 cuốn [2]

9-10 Chương 5 Phân đoạn 3x2 LT 5.1 Nắm bắt CLO 3 5.1 Thuyết Đọc trước A1.1

Trang 4

ảnh, video (2 buổi)

5.1 Phân đoạn

Mean-Shift

5.2 Phân đoạn ảnh

5.3 Phân đoạn video

được các thuật toán phân đoạn

5.2 Có khả năng vận dụng các thuật toán phân đoạn

giảng về các thuật toán phân đoạn

11-12 Chương 6 Camera,

tọa độ và Camera

calibration (2 buổi)

6.1 Camera

6.2 Tọa độ

6.3 Camera calibration

được các khái niệm về camera, tọa độ và kỹ thuật camera calibration

6.2 Có khả năng vận dụng

kỹ thuật camera

CLO 3 6.1 Thuyết

giảng về camera, tọa

độ và kỹ thuật camera calibration

13-14 Chương 7 Xác định

đặc trưng (2 buổi)

7.1 Scale-Invariant

Feature Transform

(SIFT)

7.2 Speeded-Up Robust

Features (SURF)

7.3 Oriented Robust

Binary Features (ORBF)

7.4 Đánh giá đặc trưng

được các thuật toán trích chọn đặc trưng

7.2 Có khả năng vận dụng các thuật toán trích chọn đặc trưng

CLO 3 7.1 Thuyết

giảng về các thuật toán trích chọn đặc trưng

7 3 Hướng dẫn cách cài đặt

A1.2

kiến thức

CLO 1 CLO 2 CLO 3 CLO 4 CLO 5

15.1 Ôn tập kiến thức

- Nộp báo cáo đồ án của môn học

A.3

- Các học phần thực hành: được tổ chức thực hiện vào tuần thứ 4 của học kỳ, có nội dung thuyết giảng và chuẩn đầu ra tương quan với nội dung bài giảng lý thuyết

Buổi/

Số tiết (TH)

Hoạt động của giảng viên

Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1

Hoạt động học của SV

Tên bài đánh giá

1 Bài 1 Sử dụng thư viện

- Pillow

- Open CV

3 TH - Thuyết giảng

- Hướng dẫn sinh viên thực hiện

CLO 1 - Nghe

giảng, ghi chú

- Trả lời câu hỏi

- Thực hành trên máy

2 Bài 2 Các phép toán trên ảnh 3 TH - Thuyết giảng

CLO 1 - Nghe

giảng, ghi chú

- Trả lời câu

A2.1

Trang 5

hỏi

3 Bài 3 Phân tích ảnh (1) 3 TH - Thuyết giảng

CLO 2 - Trả lời câu

hỏi

A2.2

4 Bài 4 Phân tích ảnh (2)

3 TH - Hướng dẫn sinh

viên thực hiện

hỏi

A2.3

5 Bài 5 Phân tích chuyển động (1) 3 TH - Hướng dẫn sinh

viên thực hiện CLO 2 - Trả lời câu hỏi

A2.4

6 Bài 6 Phân tích chuyển động (2) 3 TH - Hướng dẫn sinh

A2.5

7 Bài 7 Phân đoạn ảnh 3 TH - Hướng dẫn sinh

viên thực hiện

hỏi

A2.6

8 Bài 8 Phân đoạn video 3 TH - Hướng dẫn sinh

A2.7

9 Bài 9 Xác định đặc trưng ảnh 3 TH - Hướng dẫn sinh

A2.8

hỏi

7 Học liệu:

Bảng 7.1 Sách, giáo trình, tài liệu tham khảo

XB

Tên sách, giáo trình, tên bài báo, văn bản

NXB, tên tạp chí/ nơi ban hành VB Giáo trình chính

1 Reinhard Klette 2014 Concise Computer Vision: An

Introduction into Theory and Algorithms

Springer

Sách, giáo trình tham khảo

2 Richard Szeliski 2010 Computer Vision: Algorithms and

Applications

Springer

Bảng 7.2 Danh mục địa chỉ web hữu ích cho HP

TT Nội dung

1 Tutorials in

Computer

Vision

2 OpenCV https://docs.opencv.org/master/d9/df8/tutorial_root.html 01/08/2019

Linear

algebra

review

Trang 6

8 Cơ sở vật chất phục vụ giảng dạy:

Bảng 8.1 Cơ sở vật chất giảng dạy của HP

TT

Tên giảng đường,

PTN, xưởng, cơ sở

TH

Danh mục trang thiết bị, phần mềm chính

phục vụ TN,TH

Phục vụ cho nội dung Bài

học/Chương Tên thiết bị, dụng cụ, phần

mềm,…

Số lượng

1 Phòng máy Khoa CNTT Phần mềm: Python, Numpy, Scipy,

Matplotlib, Scikit-learn, OpenCV, Pillow, Spyder

1 Tất cả buổi thực hành

TPHCM Ngày…tháng…Năm…

Tiêu đề	Thị giác máy tính
Tác giả	Reinhard Klette
Người hướng dẫn	ThS. Tôn Quang Toại, ThS. Đinh Hùng, ThS. Trần Khải Thiện
Trường học	Trường ĐH Ngoại Ngữ - Tin Học TP.HCM
Chuyên ngành	Công nghệ thông tin
Thể loại	Đề cương chi tiết học phần
Thành phố	TP.HCM

Định dạng
Số trang	6
Dung lượng	568,33 KB