Pattern Recognition and Computer Vision

Major: Computer Sciences
Code of subject: 7.122.03.O.059
Credits: 5.00
Department: Computer-Aided Design
Lecturer: Ph.D. associate professor, Mykhailo Romanovych Melnyk
Semester: 1 семестр
Mode of study: денна
Learning outcomes: As a result of studying the academic discipline, the student must be able to demonstrate the following learning outcomes: • ЗН1. The ability to formulate and improve an important research problem, to collect the necessary information for its solution, and to formulate conclusions that can be defended in a scientific context. • ЗН2. The ability to use professional knowledge and practical skills to optimize the design of information systems of any complexity, to solve specific tasks of designing information systems for managing objects of various physical nature. • ЗН4. The ability to evaluate existing technologies and, based on the analysis, form requirements for the development of promising information technologies. • ЗН6. The ability to carry out effective communication activities of the information system project development team. • ЗН7. Ability to work with expert sources of information to integrate data and knowledge in the organization's field of activity using methods of knowledge acquisition, knowledge presentation, classification and compilation of knowledge. • ЗН9. Ability to design and use available data integration tools, process data stored in different systems. As a result of studying the academic discipline, the student must be able to demonstrate the following program learning outcomes: • UM1. The ability to apply methods and tools of modern information technologies for the development of automated design systems and their components in various fields.; • UM2. Knowledge of the theoretical foundations of system design of complex objects and the ability to use them in practice; • UM3. Ability to develop mathematical models and algorithms for automated design of complex objects and systems; • UM6. The ability to possess the skills of developing a functional environment of open systems, application programming interfaces, application programs and applications with the following properties: extensibility, scalability, ability to integrate, availability and reliability of the system.
Required prior and related subjects: Prerequisite: geometric modeling in designing engineering objects and systems, artificial intelligence.
Summary of the subject: Introduction to pattern recognition issues; information approach the problem of image; task of pattern recognition as one of the tasks of data analysis; recognition methods; recognition algorithms; the concept of the theory of images; job classification and recognition.
Assessment methods and criteria: Ongoing control (40%), current reports on laboratory work, oral examination, control work; Final control (60% Exam): performance tests.
Recommended books: 1. Object Detection and Recognition in Digital Images: Theory and Practice. Boguslaw Cyganek. ISBN: 978-0-470-97637-1. 548 pages. 2013. 2. Суботтін С.О. Подання і обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень. – Запоріжжя, 2008. – 342 с. 3. Столяренко, К. С. (2019). Розпізнавання автомобілів в реальному часі за допомогою комп’ютерного зору і машинного навчання. 4. Шлепакова, П. (2020). Розпізнавання пішоходів на зображеннях для самокерованих автомобілів. 5. Кутковецький, В.Я. "Розпізнавання образів." (2017). 6. Довбиш, Анатолій Степанович, and Ігор Володимирович Шелехов. "Основи теорії розпізнавання образів." (2015). 7. Жуковський, В. В. "Розпізнавання образів (укр.) Object Recognition (en.)." (2020). 8. Зайченко Ю. П. Основи проектування інтелектуальних систем: навчальний посібник / Ю. П. Зайченко. – К. : 106 Видавничий Дім «Слово», 2004. – 352 с. 9. Theodoridis, Sergios, and Konstantinos Koutroumbas. Pattern recognition. Elsevier, 2006. 10. Yin, Peng-Yeng, ed. Pattern recognition. BoD–Books on Demand, 2009. 11. Pavlidis, Theodosios. Structural pattern recognition. Vol. 1. Springer, 2013. Допоміжна 12. Глибовець М. М., Олецький О. В. Штучний інтелект. Київ, Видавничий дім „КМ Академія” 2002. – 367 с. 13. Дрозд, В. П. (2014). Аналіз методів виявлення і розпізнавання автомобілів (Doctoral dissertation, Сумський державний університет). 14. Svatiuk, D., Svatiuk, O., & Belei, O. (2020). Застосування згорткових нейронних мереж для безпеки розпізнавання об'єктів у відеопотоці. Електронне фахове наукове видання" Кібербезпека: освіта, наука, техніка", 4(8), 97-112. 15. Рябенький, В. М., & Захожай, О. І. (2011). Комбіновані системи розпізнавання образів. Проблеми інформаційних технологій, (1), 9. 16. Jang, D. M., & Turk, M. (2011, January). Car-Rec: A real time car recognition system. In 2011 IEEE Workshop on Applications of Computer Vision (WACV) (pp. 599-605). IEEE. 17. C. R. Wren, A. Azarbayejani, T. J. Darrell and A. P. Pentland. IEEE Pattern Recognition and Machine Intelligence, 19(7):780–785, 1997. 18. M. Valera and S. A. Velastin. IEE Proc.-Vis. Image Signal Process., 152(2):192–204, 2005.