DERS ADI

: FOTOĞRAF VE ARTIRILMIŞ GERÇEKLİK I

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS
FTG 6111 FOTOĞRAF VE ARTIRILMIŞ GERÇEKLİK I 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

Arttırılmış Gerçeklik1(AR1) uygulamaları gerçek dünyayı sanal dünya ile buluşturan bir teknolojidir. Fotoğrafik görüntü,arttırılmış gerçeklik açısından olasılıkları zenginleştirici özelliğiyle bilimsel ve sanatsal olarak araştırılması gereken bir veridir. Bu derste, alan ile ilgili kuramın oluşturulmasına yönelik çalışmaların yapılması amaçlanır.

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Gelecekteki sanat olanakları ve tasarımları hakkında düşünebilme
2   Fotoğrafik datanın gerçek ve sanal arasındaki potansiyelini değerlendirebilme
3   Sanatla ilgili gelişmelerde sanatsal ve bilimsel dönüşümleri yapabilme.
4   Tasarım sürecini ve sonucunu metne dönüştürebilme.
5   Mesleki ve kariyer gelişimi için fırsatları değerlendirebilmek.

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama
1 Arttırılmış Gerçeklik nedir Sanal gerçeklikten farkları nedir
2 Arttırılmış Gerçeklik nedir Sanal gerçeklikten farkları nedir Türevleri
3 Arttırılmış Gerçeklik nedir Sanal gerçeklikten farkları nedir Türevleri
4 Arttırılmış gerçekliğin bileşenleri nelerdir
5 Arttırılmış gerçekliğin bileşenleri nelerdir
6 VR ve AR araçlarını ve platformlarını keşfetmek
7 VR ve AR araçlarını ve platformlarını keşfetmek
8 Gelecek ve yaratıcı düşünme
9 Gelecek ve yaratıcı düşünme
10 Sınav
11 Görselleştirme ve yaratıcılığın interaktif yolu
12 Görselleştirme ve yaratıcılığın interaktif yolu
13 Metin oluşturma
14 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


*** Bütünleme Sınavı Yapılmayan Birimlerde Bütünleme Kriteri Dikkate Alınmaz.

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 13 3 39
Konu Hakkında Hazırlık 13 2 26
Vize Sınavına Hazırlık 1 5 5
Final Sınavına Hazırlık 1 10 10
Ödev Hazırlama 1 5 5
Kitap Okuma 5 5 25
Diğer (görüntü sanatlarına dair eserlerin izlenmesi) 5 5 25
Vize Sınavı 1 3 3
Final Sınavı 1 3 3
TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 141

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖKPK.1PK.2PK.3PK.4PK.5PK.6PK.7PK.8PK.9PK.10PK.11PK.12PK.13PK.14
ÖK.1555
ÖK.2445
ÖK.3555
ÖK.44455
ÖK.54445