BAHÇEŞEHİR ÜNİVERSİTESİ BİLGİ PAKETİ / DERS KATALOĞU
| SİBER GÜVENLİK (İNGİLİZCE, TEZLİ) | |||||
| Yüksek Lisans | TYYÇ: 7. Düzey | QF-EHEA: 2. Düzey | EQF-LLL: 7. Düzey | ||
Ders Tanıtım Bilgileri
| Ders Kodu | Ders Adı | Yarıyıl | Teorik | Pratik | Kredi | AKTS |
| CMP5550 | Bilgisayar Görüşü | Bahar 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) | İleri düzey Siber Güvenlik kavramlarını anlamak ve uygulamak | |
| 2) | İleri düzey matematik, fen ve mühendislik bilgisini siber güvenlik problemlerinin çözümünde uygulamak. | |
| 3) | Araştırma projesi doğrultusunda literatürü dikkatlice gözden geçirip, kendi sonuçları ile önceki literatür arasında bağlantı kurmak | |
| 4) | Mühendislik alanındaki bilimsel araştırmaları yorumlayıp analiz etmek ve çalışma alanındaki bilgileri kullanmak | |
| 5) | Disiplinlerarası etkileşim bulunan araştırma takımlarında etkin şekilde çalışmak | |
| 6) | Bilimsel bilgiye ulaşmak | |
| 7) | Mevcut bilgiyi geliştirme yöntemleri bulmak | |
| 8) | Araştırma konusu ile ilgili fikir ve bulgularını sözlü ve yazılı olarak etkin şekilde ifade edebilmek | |
| 9) | Araştırma bulgularını seminer ve konferanslarda savunabilmek | |
| 10) | İlerleme raporlarını yayınlanmış doküman, tez, makalelere dayandırarak yazmak. | |
| 11) | Profesyonel ve etik davranış sorumluluğu sergilemek |