mislo

Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko · Univerza v Mariboru

Računalniški vid in razpoznavanje vzorcev

Za predmet Računalniški vid in razpoznavanje vzorcev še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za predmet Računalniški vid in razpoznavanje vzorcev: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Prebrano 6. 9. 2026. Poglej izvirnik

9 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja45 ur
  • Vaje15 ur
  • Samostojno delo210 ur

Vsebina

  1. Dojemanje 3D sveta iz 2D slik: resničnostne slike, 3D namigi iz 2D slik, drugi fenomeni.
  2. 3D modeli in ujemanje: pregled metod za predstavitev 3D objektov, fizikalni in spremenljivi modeli, razpoznavanje 3D objektov.
  3. Barvni vid: napredna predobdelava in segmentacija barvnih slik.
  4. Kognitivni vid: predstavitev znanja, razpoznavanje, sklepanje, učenje modelov, kontrola vizualnih procesov.
  5. Izločanje značilnic: linearna diskriminantna analiza, tenzorske tehnologije, napredne slikovne značilnice.
  6. Linearni modeli za razvrščanje vzorcev: verjetnostni generativni modeli, verjetnostni odločitveni modeli.
  7. Napredne nevronske mreže za razvrščanje vzorcev: mreže RBF, Bayesove nevronske mreže, konvolucijske nevronske mreže, mreže mešanice gostote.
  8. Razvrščanje soodvisnih/sekvenčnih podatkov: Markovovi modeli, prikriti Markovovi modeli, linearni dinamični sistemi.
  9. Kombiniranje razvrščevalnih modelov: pogojni mešalni modeli, fuzija na nivoju značilnic, fuzija na nivoju rezultata ujemanja, fuzija na odločitvenem nivoju.

Ocenjevanje

Ustni izpit 60 %, opravljen projekt 40 %

Pogoji za vključitev

Ni pogojev.

Literatura

  • D. A. Forsyth, J. Ponce. Computer Vision: A Modern Approach, Second Edition, Pearson Education International, Upper Saddle River, 2011. [COBISS.SI-ID 15886614]
  • C. H. Chen (urednik). Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision, Fourth Edition, World Scientific Publishing, Singapore, 2010. [COBISS.SI-ID 13911574]
  • A. Hyvärinen, J. Hurri, P. O. Hoyer. Natural Image Statistics, A Probabilistic Approach to Early Computational Vision, Springer-Verlag, London, 2009. [COBISS.SI-ID 15770134]
  • H. Bunke, J. J. Villanueva, G. Sanchez, X. Otazu (urednik): Progress in Computer Vision and Image Analysis, Series in Machine Perception and Artifical Intelligence, vol. 73, World Scientific Publishing, Singapore, 2010. [COBISS.SI-ID 13913622]
  • A. Koschan, M. Abidi. Digital Color Image Processing, John Wiley & Sons, New Jersey, 2008. [COBISS.SI-ID 12489750]
  • C. M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning, Springer Science+Bussiness Media, New York, 2006. [COBISS.SI-ID 9508891]
  • I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville: Deep learning, The MIT Press, London, 2016. [COBISS.SI-ID 30683943]

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.