DERS ADI

: FOTOĞRAF VE ARTIRILMIŞ GERÇEKLİK II

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
FTG 6112 FOTOĞRAF VE ARTIRILMIŞ GERÇEKLİK II SEÇMELİ 3 0 0 6

Dersi Veren Birim

Fotoğraf Doktora

Dersin Düzeyi

Doktora

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. SADIK TUMAY

Dersi Alan Birimler

Fotoğraf Doktora

Dersin Amacı

Arttılılmış Gerçeklik 2(AG 2) dersinin amacı fotoğrafik bilginin temsil biçiminin değişimi sonucunda ortaya çıkan tasarımın bilimsel bilgisinin araştırılması ve ihtiyaç duyulan metinlerin oluşturulmasıdır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Arttırılmış Gerçeklik Kavramlarının ve süreçlerinin daha iyi anlaşılmasına katkıda bulunabilme
2   Fotoğraf ve Arttırılmış Gerçeklik ilişkisini kurgulayabilme
3   Arttırılmış Gerçeklikte fotoğrafın yenilikçi özelliğini keşfedebilme
4   Bu yeni bağlama ilişkin bilimsel bilginin metnini oluşturabilme
5   Bilimsel bilgiyi değerlendirebilmek ve yorumlayabilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Arttırılmış gerçeklik, fotoğraf ve metin çevirileri
2 Arttırılmış gerçeklik, fotoğrafa ve metin çevirileri
3 Arttırılmış gerçeklik, fotoğraf ve metin çevirileri
4 Yenilik dinamiğinin teorileri ve sanat
5 Yenilik dinamiğinin teorileri ve sanat
6 Yenilik dinamiğinin teorileri ve sanat
7 Artırılmış Gerçeklik ve Artırılmış Algılamada fotoğraf
8 Artırılmış Gerçeklik ve Artırılmış Algılamada fotoğraf
9 Fotoğrafik haritalandırma ve arttırılmış gerçeklik
10 Sınav
11 Bağlam yorumlama
12 Bağlam yorumlama
13 Arttırılmış gerçeklik ve fotoğraf bağlamına ait metin oluşturma
14 Arttırılmış gerçeklik ve fotoğraf bağlamına ait metin oluşturma

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

Turk, M., & Ko¨lsch, M. (2004). Perceptual interfaces. In G. Medioni and S. B. Kang
(Eds.), Emerging topics in computer vision. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
- Haller M, Drab S, Hartmann W (2003) A real-time shadow approach for an
augmented reality application using shadow volumes. In: Proceedings of VRST 03,
-A.E.Savakis, S. P. Etz, and A. C. P. Loui, Evaluation of image appeal in consumer
photography, in Proc. SPIE: Human Vis. Electron. Imaging, vol. 3959, no. 1, 2000.
-R.Datta, J.Li, and J.Z.Wang, Algorithmic inferencing of aesthetics and emotion in
naturalimages: An exposition, in Proc. IEEE Int. Conf. Image Process. 2008
- S. Daly, The visible differences predictor: An algorithm for the assessment of image
fidelity in Digital Images and Human Vision. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 1993
- A. Yoshida, V. Blanz, M. K. and H.-P. Seidel, Perceptual evaluation of tone mapping
operators with real-world scenes, in Proc. SPIE: Human Vis. Electron. Imaging, 2005
-Alan B. Craig,Understanding Augmented Reality: Concepts and Applications, Morgan
Kaufman, 2013
-Papagiannis Helen, Augmented Human: How Technology Is Shaping the New Reality, "O'Reilly Media, Inc.",2017
- Linowes Jonathan, Babilinski Krystian, Augmented Reality for Developers,Packt
Publishing Ltd, Birmingham, 2017
- Ariso José María, Augmented Reality, CPI Books GmbH, Germany,2017
- Bellman, K. L.: Self-Conscious Modeling . In: it Information Technology 4, 2005
- Dreyfus, H. L.: Husserl, Intentionality, and Cognitive Science, Cambridge Ma.: MIT Press,
1982
-Mainzer, K.: Information: Algorithm Probability Complexity Quantum computer
Life Brain Society, Berlin: Berlin University Press, 2016
-Metz, R. (): Augmented Reality Is Finally Getting Real . In: Technology Review, 2012

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

-Güncel literatür öğrencilerle paylaşılır
-Araştırma bağlamları belirlenir
-Dersin içeriği ile ilgili interaktif tartışma ortamı yaratılır
-Ders içerikleri farklı medyalar kullanılarak desteklenir
-Bilimsel makale çıkarılması hedefi doğrultusunda planlamalar yapılır
-Kent ve güncel ile ilgili etkinliklere katılınır
-Bilimsel, sanatsal toplantılara(kongre, sempozyum, sergi v.s) katılma desteklenir

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL
1 VZ Arasınav
2 ODV Ödev/Sunum
3 DKL DerseKatılım
4 FN Final
5 BNS Başarı Notu VZ * 0.30 + ODV * 0.20 + DKL * 0.10 +FN * 0.40
6 BUT Bütünleme Notu
7 BBN Bütünleme Sonu Başarı Notu VZ * 0.30 + ODV * 0.20 + DKL * 0.10 + BUT * 0.40


Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

Değerlendirme yöntemi esas alınır

Dersin Öğretim Dili

Türkçe

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

Ders saatlerine uymak ve dersle ilgili güncel faaliyetleri takip etmek

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

Doç.Dr.Sadık Tumay
D.E.Ü Güzel Sanatlar Fakültesi Fotoğraf Bölümü
02323016702
sadik.tumay@deu.edu.tr

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

Cuma 16.00-17.00

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat)
Ders Anlatımı 8 3 24
Makale Sunumu 1 2 2
Vize Sınavına Hazırlık 1 5 5
Final Sınavına Hazırlık 1 10 10
Ödev Hazırlama 1 5 5
Kitap Okuma 5 20 100
Vize Sınavı 1 3 3
Final Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 152

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14
ÖK.155544
ÖK.2544
ÖK.3454
ÖK.4455
ÖK.554