GERİ DÖN
Ders Öğretim Planı
| Dersin Kodu | Dersin Adı | Dersin Türü | Yıl | Yarıyıl | AKTS | Kredi |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YZM508 | Görüntü İşleme ve Örüntü Tanıma | Seçmeli Ders Grubu | 1 | 1 | 6.00 | 3.00 |
Dersin Seviyesi
Yüksek Lisans
Dersin Sunulduğu Dil
Dersin Amacı
Bu dersin amacı, öğrencilere dijital görüntü işleme tekniklerini ve örüntü tanıma yöntemlerini öğretmek, bu teknikleri uygulayarak gerçek dünya problemlerini çözme becerisi kazandırmaktır.
Dersi Veren Öğretim GörevlisiGörevlileri
Öğrenme Çıktıları
| 1 | Öğrenci, dijital görüntü işleme temel kavramlarını ve tekniklerini tanımlar ve açıklar. |
| 2 | Öğrenci, örüntü tanıma yöntemlerini kullanarak görüntülerdeki nesneleri ve desenleri tanıyabilir ve sınıflandırabilir. |
| 3 | Öğrenci, görüntü işleme ve örüntü tanıma problemlerine uygun algoritmalar geliştirir ve uygular. |
Öğrenim Türü
Birinci Öğretim
Dersin Ön Koşulu Olan Dersler
Temel Matematik (Lineer Cebir, Calculus) Temel Programlama Bilgisi (Python, MATLAB vb.) Sinyaller ve Sistemler (Opsiyonel)
Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar
Dersin uygulamalı laboratuvar çalışmaları ile desteklenmesi önerilir. Öğrencilerin programlama ve algoritma geliştirme becerilerini geliştirmeleri teşvik edilmelidir. Güncel akademik makaleler ve uygulama projeleri ile ders zenginleştirilmelidir.
Dersin İçeriği
Dijital görüntü temelleri ve temsil yöntemleri Görüntü iyileştirme teknikleri (filtreleme, histogram eşitleme vb.) Görüntü segmentasyonu yöntemleri Kenar ve köşe tespiti Özellik çıkarımı ve tanımlayıcılar Örüntü tanıma teknikleri (k-en yakın komşu, SVM, yapay sinir ağları vb.) Makine öğrenmesi ile örüntü tanıma Uygulama alanları (yüz tanıma, tıbbi görüntü analizi vb.) Görüntü işleme araçları ve programlama (MATLAB, OpenCV vb.)
Haftalık Ayrıntılı Ders İçeriği
| Hafta | Teorik | [OgretimYontemVeTeknikleri] | [OnHazirlik] |
|---|---|---|---|
| 1 | Dijital Görüntü Temelleri | Ders anlatımı, görsel materyal | Dijital görüntü kavramları üzerine temel makale oku |
| 2 | Görüntü Temsili ve Renk Modelleri | Sunum, örnek uygulama | RGB ve CMYK renk modellerini araştır |
| 3 | Görüntü İyileştirme Teknikleri | Laboratuvar uygulaması, demo | Histogram eşitleme ve filtreler hakkında notlar hazırla |
| 4 | Görüntü Gürültüsü ve Filtreleme | Ders, grup tartışması | Gürültü türleri ve filtreleme yöntemleri oku |
| 5 | Görüntü Segmentasyonu | Vaka çalışması, uygulama | Segmentasyon tekniklerini araştır |
| 6 | Kenar ve Köşe Tespiti | Atölye çalışması, kodlama uygulaması | Kenar algılama algoritmaları üzerine notlar al |
| 7 | Özellik Çıkarımı | Sunum, laboratuvar | SIFT, SURF gibi özellik çıkarım yöntemlerini incele |
| 8 | Örüntü Tanıma Temelleri | Ders, tartışma | Örüntü tanıma algoritmaları hakkında araştırma yap |
| 9 | K-En Yakın Komşu ve Karar Ağaçları | Grup çalışması, uygulama | K-NN ve karar ağaçları algoritmalarını araştır |
| 10 | Destek Vektör Makineleri (SVM) | Sunum, kodlama uygulaması | SVM algoritmasının teorisini oku |
| 11 | Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme | Ders, demo | Sinir ağları ve derin öğrenme temel kaynaklarını incele |
| 12 | Makine Öğrenmesi Uygulamaları | Proje çalışması, sunum | Makine öğrenmesi kullanılarak örüntü tanıma projeleri araştır |
| 13 | Görüntü İşleme Araçları ve Kütüphaneleri | Laboratuvar, uygulama | OpenCV, MATLAB gibi araçları kur ve temel komutları öğren |
| 14 | Uygulama Alanları: Yüz Tanıma ve Tıbbi Görüntü Analizi | Sunum, vaka çalışması | Bu uygulama alanları ile ilgili güncel makaleleri oku |
| 15 | Proje Sunumları ve Genel Değerlendirme | Proje sunumları, sınıf içi tartışma | Proje raporunu tamamla ve sunuma hazırla |
Ders Kitabı Malzemesi Önerilen Kaynaklar
Planlanan Öğrenme Aktiviteleri ve Metodları
Değerlendirme
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | Adet | Değer |
|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | Adet | Değer |
| Final Sınavı | 1 | 100 |
| Toplam | 100 | |
| Yarıyıl (Yıl) İçi Etkinlikleri | 40 | |
| Yarıyıl (Yıl) Sonu Etkinlikleri | 60 | |
Staj Durumu
İş Yükü Hesaplaması
| Etkinlikler | Sayısı | Süresi (saat) | Toplam İş Yükü (saat) |
|---|---|---|---|
| Ara Sınav | 1 | 1 | 1 |
| Final Sınavı | 1 | 1 | 1 |
| Ara Sınav İçin Bireysel Çalışma | 1 | 72 | 72 |
| Final Sınavı içiin Bireysel Çalışma | 1 | 76 | 76 |
| Toplam İş Yükü (saat) | 150 | ||
Program ve Öğrenme Çıktıları İlişkisi
| PÇ 1 | PÇ 2 | PÇ 3 | PÇ 4 | PÇ 5 | PÇ 6 | PÇ 7 | PÇ 8 | PÇ 9 | PÇ 10 | PÇ 11 | PÇ 12 | PÇ 13 | PÇ 14 | PÇ 15 | |
| ÖÇ 1 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 2 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
| ÖÇ 3 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 | 5 |
* Katkı Düzeyi : 1 Çok düşük 2 Düşük 3 Orta 4 Yüksek 5 Çok yüksek