ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE, DOKTORA)
Doktora	TYYÇ: 8. Düzey	QF-EHEA: 3. Düzey	EQF-LLL: 8. Düzey

Ders Tanıtım Bilgileri

Ders Kodu	Ders Adı	Yarıyıl	Teorik	Pratik	Kredi	AKTS
CMP5550	Bilgisayar Görüşü	Güz	3	0	3	8

Bu katalog bilgi amaçlıdır, dersin açılma durumu, ilgili bölüm tarafından yarıyıl başında belirlenir.

Temel Bilgiler

Öğretim Dili:	İngilizce
Dersin Türü:	Departmental Elective
Dersin Seviyesi:	LİSANSÜSTÜ
Dersin Veriliş Şekli:	Yüz yüze
Dersin Koordinatörü:	Dr. Öğr. Üyesi ERKUT ARICAN
Dersi Veren(ler):	Dr. Öğr. Üyesi TARKAN AYDIN
Opsiyonel Program Bileşenleri:	Yok
Dersin Amacı:	Bu ders bilgisayarla görmedeki temel teknikleri tanıtmaktadır. Başlangıçta görüntü oluşumu, temsili ve kamera projeksiyon geometrileri ile ilgili temel kavramlar verilecektir. Daha sonra kenar algılama, bölütleme, eşikleme gibi bazı klasik görüntü işleme teknikleri tanıtılacaktır. Görüntü eşleştirme, optik akış, yerel görüntü özellikleri çoklu görüntü işleme bağlamında açıklanacaktır. Temel görüntü tanıma teknikleri de tanıtılacaktır. Stereo görüntüleme, 3D yeniden yapılandırma ve X tekniklerinden çeşitli şekillerin tartışılacağı 3D çıkarım bir başka odak noktası olacaktır.

Öğrenme Kazanımları

Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
Bu dersi başarıyla tamamlayan öğrenciler şunları yapabileceklerdir:
1- Bilgisayarla görme süreçlerinin ana bileşenlerini listeleyebilecektir
2- Bilgisayarla Görme alanındaki en son gelişmeleri tanımlayabilecektir
3- Gerçek dünya uygulamalarında 3B görme tekniklerini uygulayabilecektir

Dersin İçeriği

Bu ders, bilgisayarla görmenin temel tekniklerine ve uygulamalarına kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Öğrenciler dijital görüntü işleme, kenar ve özellik algılama ve görüntü dönüşümlerini keşfederek başlayacaklardır. Ders daha sonra kamera modelleri, kalibrasyon ve stereo görüş ve hareketten yapı kullanarak 3D sahne yeniden yapılandırma konularını ele almaktadır. Hareket segmentasyonu, nesne tanıma ve görüntü çarpıtma gibi pratik konular, uygulamalı programlama alıştırmaları ve gerçek dünya veri kümeleri aracılığıyla ele alınmaktadır. Kurs, bu tekniklerin eksiksiz görüntü sistemlerine entegrasyonunu gösteren öğrenci liderliğindeki dönem projeleri ile sona ermektedir.

Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği

Hafta	Konu	Ön Hazırlık
1)	Temel Kavramlar
2)	Sayısal görüntü işleme teknikleri
3)	Kenar tespiti
4)	Doğru ve eğri tesbiti
5)	Kamera Kalibrasyonu
6)	Stereo görme
7)	İmge bölütleme
8)	Optik akış
9)	Görsel hareket analizi
10)	Odaktan-Bulanıklıktan Şekil
11)	Hareketten Şekil
12)	Hareketten Şekil
13)	Nesne Tanıma ve Algılama
14)	Nesne Tanıma ve Algılama

Kaynaklar

Ders Notları / Kitaplar:	"Computer Vision: Algorithms and Applications", Richard Szeliski "Introductory Techniques for 3-D Computer Vision", Trucco and Verri "Computer vision: A Modern Approach," David A. Forsyth, Jean Ponce • “Machine Vision” by Ramesh Jain, Rangachar Kasturi, Brian G. Schunck
Diğer Kaynaklar:	Ceemple OpenCV IDE - https://www.ceemple.com/

Değerlendirme Sistemi

Yarıyıl İçi Çalışmaları	Aktivite Sayısı	Katkı Payı
Ödev	3	% 30
Projeler	1	% 20
Ara Sınavlar	1	% 20
Final	1	% 30
Toplam		% 100
YARIYIL İÇİ ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTU KATKISI		% 50
YARIYIL SONU ÇALIŞMALARININ BAŞARI NOTUNA KATKISI		% 50
Toplam		% 100

AKTS / İş Yükü Tablosu

Aktiviteler	Aktivite Sayısı	Süre (Saat)	İş Yükü
Ders Saati	14	3	42
Sınıf Dışı Ders Çalışması	14	2	28
Proje	1	30	30
Ödevler	4	12	48
Ara Sınavlar	1	20	20
Final	1	30	30
Toplam İş Yükü			198

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

Etkisi Yok	1 En Düşük	2 Düşük	3 Orta	4 Yüksek	5 En Yüksek

	Dersin Program Kazanımlarına Etkisi	Katkı Payı
1)	Elektrik ve Elektronik Mühendisliği problemlerini belirlemek, ifade etmek ve çözmek için matematik, fen ve mühendislik konuları hakkında yeterli altyapıya ve bildiklerini uygulama yeteneğine sahip olmak
2)	Tasarım, uygulama ve etkin iletişim için elektrik ve elektronik mühendisliği çizimleri ve teknik sembolleri kullanmaya ek olarak uygun analiz ve modelleme teknikleri şeçip uygulayarak karmaşık mühendislik problemlerini tanımlamak, ifade etmek ve çözmek.
3)	Gerçekçi kısıtlar (tasarımın doğasına özgü olarak ekonomik, çevresel, sosyal, politik, sağlık ve emniyet, üretilebilirlik ve sürdürülebilirlik gibi konular olabilir) altında tanımlanmış ihtiyaçları karşılayacak bir sistem, bileşen ya da süreçin var olan tasarımını gerçekleştirmek ya da baştan tasarlamak için gerekli yetiye sahip olmak
4)	Elektrik ve elektronik mühendisliği yapabilmek ve yeni uygulamalara uyum gösterebilmek için gerekli yenilikçi ve güncel teknikler, beceriler, bilgi teknolojileri ve modern mühendislik araçlarını geliştirmek, seçmek, uyarlamak ve kullanmak
5)	Deney tasarlamak ve yapmanın yanı sıra gerekli veriyi toplamak, analiz etmek ve yorumlamak, ve bu bilgiyi tasarımı geliştirmek için kullanmak
6)	Bireysel olduğu kadar farklı disiplinlerden oluşan takımlar içinde diğerleriyle işbirliği yaparak çalışabilmek.
7)	Hem İngilizce hem de Türkçe (eğer Türk vatandaşı ise) olarak etkin bir şekilde iletişim kurabilmek
8)	Yaşam boyu ögrenmenin gerekliliğini fark etmek ve öğrenmeye devam etmenin yanı sıra teknolojik çevredeki değişimlere uyum sağlayabilmek
9)	Profesyonel ve etik sorumlulukların farkında olmaya ek olarak işçilerin sağlığının, çevre ve iş emniyetinin bilincinde olmak
10)	Proje, risk, idare gibi iş hayatı uygulamalarının yanı sıra girişimcilik, yenilikçilik ve sürdürülebilir gelişim hakkında bilgi sahibi olmak
11)	Elektrik ve Elektronik mühendisliği çözümlerinin global, ekonomik, çevresel, yasal ve toplumsal içerikteki etkilerini anlamak için gerekli bilgiye sahip olmak