• ANASAYFA
• ÜNİVERSİTE HAKKINDA
  • İsim - Adres
  • Genel Bilgi
  • Üniversite Yönetimi
  • Akademik Takvim
  • Derece Programları
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • Genel Kabul ve Kayıt Koşulları
  • Kredi Hareketliliği ve Önceki Öğrenmenin Tanınması
  • AKTS Kredilerinin Belirlenmesi
  • Akademik Danışmanlık
  • İletişim
• DERECE PROGRAMLARI
  • Doktora Programları
  • Yüksek Lisans Programları
  • Lisans Programları
  • Önlisans Programları
• ÖĞRENCİ İÇİN GENEL BİLGİLER
  • Yaşam Standardı
  • Barınma
  • Beslenme
  • Sağlık
  • Engelli İçin Olanaklar
  • Sigorta
  • Finansal Destekler
  • Öğrenci İşleri Daire Başkanlığı
  • Uluslararası Öğrenciler için Pratik Bilgiler
  • Dil Kursları
  • Staj Olanakları
  • Sportif, Sosyal ve Kültürel Faaliyetler
  • Öğrenci Toplulukları ve Kulüpler
  • İzmir-Türkiye Hakkında
• ULUSLARARASI İLİŞKİLER
  • Dış İlişkiler Koordinatörlüğü
  • Kayıt İşlemleri
  • Anlaşmalar
  • Koordinatörler
  • Belgeler
  • Yabancı Dilde Eğitim Veren Birimler
  • AKTS/DE Etiketi

Ders Bilgileri

Ders Kodu Ders Adı Ders Türü D U L AKTS MEC 5006 Mekatronikte Yapay Görme SEÇMELİ 3 0 0 7

Dersi Veren Birim

Fen Bilimleri Enstitüsü

Dersin Düzeyi

Yüksek Lisans

Ders Koordinatörü

DOÇ. DR. HATİCE DOĞAN

Dersi Alan Birimler

Mekatronik Mühendisliği Bütünleşik Doktora Mekatronik Mühendisliği Yüksek Lisans Mekatronik Mühendisliği Doktora

Dersin Amacı

Dersin Öğrenme Kazanımları

1   Bilgisayarla görü sistemlerinin temel tanımlarını ve kavramlarını anlayabilmek 2   Bilgisayarla görü sisteminin bileşenleri tanımlayabilmek ve seçebilmek 3   Bilgisayarla görü uygulamaları için temel görüntü işleme tekniklerini uygulayabilmek 4   Bilgisayarla görü ve görüntü işleme uygulamalarının olanaklarını ve limitlerini anlayabilmek 5   Gerçek dünya uygulamaları için bilgisayarlı görü algoritmalarını uygulayabilmek

Dersin Öğretim Türü

Örgün Öğretim

Dersin Önkoşulu/Önkoşulları

Yok

Ders İçin Önerilen Diğer Hususlar

Yok

Ders İçeriği

Hafta Konular Açıklama 1 Bilgisayarla Görüye Giriş 2 Görüntü, görüntü özelikleri ve temsili I 3 Görüntü, görüntü özelikleri ve temsili II (Ödev) 4 Görüntü ön-işleme 5 Görüntü geliştirme (Ödev) 6 Matemetiksel morfoloji-I 7 Matemetiksel morfoloji-II (Ödev) 8 Arasınav 9 Bölütleme I 10 Bölütleme II (Ödev) 11 Obje tanıma 12 Şekil tanımlama ve temsili (Ödev) 13 Hareket, optik akış, görüntü tabanlı kontrol algoritmaları 14 Bölge ve kişi izleme (Ödev)

Ders İçin Önerilen Kaynaklar

İlan Edilecektir.

Öğrenme ve Öğretme Yöntemleri

Ders içeriği sunumlar aracılığıyla verilecektir.

Değerlendirme Yöntemleri

SIRA NO KISA KOD UZUN ADI FORMUL 1 ARS ARASINAV 2 ODV ÖDEV 3 YSS YIL SONU SINAVI 4 YSBN YIL SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.25 + ODV *0.25 +YSS *0.50 5 BUT BÜTÜNLEME 6 BUTBN BÜTÜNLEME SONU BAŞARI NOTU ARS * 0.25 + ODV *0.25 +BUT *0.50

Değerlendirme Yöntemlerine İliskin Aciklamalar

Yok

Değerlendirme Kriteri

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Dili

İngilizce

Derse İlişkin Politika ve Kurallar

İlan Edilecektir.

Dersin Öğretim Üyesi İletişim Bilgileri

İlan Edilecektir.

Ders Öğretim Üyesi Görüşme Gün ve Saatleri

İlan Edilecektir.

Staj Durumu

YOK

İş Yükü Hesaplaması

Etkinlikler Sayısı Süresi (saat) Toplam İş Yükü (saat) Ders Anlatımı 13 3 39 Ödev Hazırlama 6 8 48 Haftalık Ders öncesi/sonrası hazırlıklar 13 4 52 Final Sınavına Hazırlık 1 18 18 Vize Sınavına Hazırlık 1 12 12 Final Sınavı 1 3 3 Vize Sınavı 1 3 3 TOPLAM İŞ YÜKÜ (saat) 175

Program ve Öğrenme Kazanımları İlişkisi

PK/ÖK PK.1 PK.2 PK.3 PK.4 PK.5 PK.6 PK.7 PK.8 PK.9 PK.10 PK.11 PK.12 PK.13 PK.14 PK.15 ÖK.1 4 ÖK.2 3 3 ÖK.3 3 3 2 3 ÖK.4 4 3 2 ÖK.5 3 3 2 3