ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN: THỊ GIÁC MÁY TÍNH

<span class="text_page_counter">Trang 1</span><div class="page_container" data-page="1">

<b>CHƯƠNG TRÌNH GIÁO DỤC ĐẠI HỌC </b>

<b>Trình độ đào tạo: Đại học Ngành: Cơng nghệ thơng tin Mã số: 7480201 ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT HỌC PHẦN </b>

<i><b>1. Thông tin chung về HP </b></i>

<b>1.1 Mã học phần: … 1.2 Tên học phần: Thị giác máy tính 1.3 Ký hiệu học phần: … 1.4 Tên tiếng Anh: Computer vision </b>

<b>1.8 Điều kiện tham gia học phần: </b>

<b>2. Mục tiêu HP 2.1. Mục tiêu chung </b>

Học phần Thị giác máy tính (Computer vision) cung cấp cho sinh viên các kiến thức, kỹ năng về biểu diễn ảnh, các phép toán trên ảnh, các thuật toán xử lý trên ảnh, từ đó xây dựng được hệ thống có khả năng hiểu bức ảnh. Học phần sẽ giới thiệu một số kỹ thuật xử lý ảnh, phân tích ảnh, phân tích chuyển động, phân đoạn ảnh, rút trích các đặc trưng trên ảnh.

<b>2.2. Mục tiêu HP cụ thể 2.2.1. Về kiến thức: </b>

- Nắm bắt được các cách biểu diễn ảnh - Nắm rõ các phương pháp phân tích ảnh

<b>2.2.2. Về kỹ năng: </b>

- Sử dụng các thuật tốn phân tích ảnh để xây dựng hệ thống có khả năng “hiểu” ảnh - Sử dụng thành thạo OpenCV để phân tích ảnh

<b>2.2.3. Năng lực tự chủ và trách nhiệm: </b>

- Có năng lực trình bày giải pháp kỹ thuật.

<b>3. Chuẩn đầu ra của HP “Học sâu” </b>

<b>Bảng 3.1. Chuẩn đầu ra (CĐR) của HP </b>

Sau khi học xong học phần, SV có khả năng:

CLO 1 Nắm được các cách biểu diễn ảnh và thao tác trên ảnh CLO 2 Vận dụng các thuật tốn phân tích ảnh

</div><span class="text_page_counter">Trang 2</span><div class="page_container" data-page="2">

<small>2</small>CLO 3 Vận dụng các thuật toán phân đoạn ảnh và trích chọn đặc trưng ảnh

CLO 4 Có khả năng giải quyết một số vấn đề thực tế CLO 5 Có năng lực trình bày giải pháp kỹ thuật

<b>4. Mối liên hệ giữa CĐR HP (CLO) với CĐR CTĐT (PLO) </b>

Mức độ đóng góp của CLO vào PLO được xác định cụ thể:

<i>1 – CLO có đóng góp vừa vào PLO 2 – CLO có đóng góp nhiều vào PLO </i>

<i> Chú thích: 2 - Cao, 1 - Thấp - phụ thuộc vào mức hỗ trợ của CLO đối với PLO ở mức bắt đầu (1) hoặc mức nâng cao hơn mức bắt đầu, có nhiều cơ hội được thực hành, thí nghiệm, thực tế,…(mức 2) </i>

<b>Bảng 4.1.Mối liên hệ của CĐR HP (CLO) đến CĐR của CTĐT (PLO) </b>

<i><b>a. Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá của HP </b></i>

<b>Bảng 5.1. Phương pháp, hình thức kiểm tra - đánh giá kết quả học tập của SV ở HP </b>

<b><small>Th/phần </small></b>

<b><small>đánh giá </small>^Trọng<small>số </small>^{Bài đánh giá}^{Trọng số}<small>con </small></b>

<b><small>Rubric Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1 </small></b>

<i><b><small>HD PP đánh giá </small></b></i>

<small>A1. Kiểm tra thường xuyên (KTTX) </small>

<small>30% </small>

<small>Sinh viên hoàn thành bài thực hành trong buổi thực hành </small>

<small>R3 CLO 1 CLO 2 CLO 3 </small>

<small>- GV giao bài thực hành vào đầu mỗi buổi thực hành </small>

<small>- GV chấm kết quả vào cuối buổi thực hành </small>

<small>A3. Đánh </small>

<small>giá cuối kỳ </small> ^50% ^{Đồ án môn học}

<small>R6 CLO 1 CLO 2 CLO 3 CLO 4 CLO 5 </small>

<small>- Đánh giá khả năng làm việc nhóm </small>

-

<small>Đánh giá đồ án mơn học </small>

<i><b>b. Chính sách đối với HP </b></i>

</div><span class="text_page_counter">Trang 3</span><div class="page_container" data-page="3">

<b>6. Kế hoạch và nội dung giảng dạy HP </b>

<b>Bảng 6.1. Kế hoạch và nội dung giảng dạy của HP theo tuần </b>

<b>Tuần/ Buổi </b>

<b>CĐR của bài học (chương)/ </b>

<b>chủ đề </b>

<b>Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1 </b>

<b>PP giảng dạy đạt </b>

<b>CĐR </b>

<b>Hoạt động học của </b>

<b>SV(*) </b>

<b>Tên bài đánh </b>

1.2 Ảnh trong miền tầng số

1.3 Màu sắc và ảnh màu

3 LT 1.1. Nắm được các khái niệm biểu diễn ảnh

CLO 1 1.1. Thuyết giảng lý thuyết 1.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời

Đọc trước chương 1 cuốn [1] chương 1, 2 cuốn [2]

2 <b>Chương 2. Phép toán trên ảnh (1 buổi) </b>

2.1 Giới thiệu phép tốn trên điểm, cục bộ và tồn cục

2.2 Ba thủ tục xử lý trên ảnh

2.3 Phép toán cục bộ 2.4 Xác định biên

3 LT 2.1. Hiểu được các phép toán trên ảnh

2.2 Cài đặt được các phép toán trên ảnh

CLO 1 2.1. Thuyết giảng về các phép toán trên ảnh 2.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 2.3. Hướng dẫn cách cài đặt

Đọc trước chương 2 cuốn [1] chương 3 cuốn [2]

3-5 <b>Chương 3. Phân tích ảnh (3 buổi) </b>

3.1 Cấu trúc liên kết ảnh 3.2 Phân tích hình học hai chiều

3.3 Phân tích giá trị ảnh 3.4 Xác định đường thẳng và đường tròn

3x3 LT 3.1. Nắm được các thuật tốn phân tích hình học trong ảnh 3.2. Vận dụng các thuật tốn phân tích ảnh

CLO 2 3.1. Thuyết giảng về các thuật tốn phân tích hình học trong ảnh 3.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 3.3. Hướng dẫn cách cài đặt

Đọc trước chương 3 cuốn [1] chương 4 cuốn [2]

6-8 <b>Chương 4. Phân tích chuyển động (3 buổi) </b>

4.1 Chuyển động 3D và luồng quan học 2D 4.2 Thuật toán Horn-Schunck

4.3 Thuật toán Kanade

Lucas-4.4 Thuật toán BBPW 4.5 Đánh giá hiệu năng các kết quả luồng quang học

3x3 LT 4.1. Nắm bắt được các thuật tốn phân tích chuyển động 4.2. Có khả năng vận dụng các thuật tốn phân tích chuyển động

CLO 2 4.1. Thuyết giảng về các thuật toán phân tích chuyển động 4.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 4.3. Hướng dẫn cách cài đặt

Đọc trước chương 4 cuốn [1] chương 7, 8 cuốn [2]

9-10 <b>Chương 5. Phân đoạn </b> 3x2 LT 5.1. Nắm bắt CLO 3 5.1. Thuyết Đọc trước A1.1

</div><span class="text_page_counter">Trang 4</span><div class="page_container" data-page="4">

được các thuật tốn phân đoạn 5.2. Có khả năng vận dụng các thuật toán phân đoạn

giảng về các thuật toán phân đoạn 5.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 5.3. Hướng dẫn cách cài đặt

chương 5 cuốn [1] chương 5 cuốn [2]

11-12 <b>Chương 6. Camera, tọa độ và Camera calibration (2 buổi) </b>

6.1 Camera 6.2 Tọa độ

6.3 Camera calibration

3x2 LT 6.1. Nắm bắt được các khái niệm về camera, tọa độ và kỹ thuật camera calibration 6.2. Có khả năng vận dụng kỹ thuật camera

CLO 3 6.1. Thuyết giảng về camera, tọa độ và kỹ thuật camera calibration 6.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời

Đọc trước chương 6 cuốn [1]

13-14 <b>Chương 7. Xác định đặc trưng (2 buổi) </b>

7.1 Scale-Invariant Feature Transform (SIFT)

7.2 Speeded-Up Robust Features (SURF) 7.3 Oriented Robust Binary Features (ORBF) 7.4 Đánh giá đặc trưng

3x2 LT 7.1. Nắm bắt được các thuật tốn trích chọn đặc trưng 7.2. Có khả năng vận dụng các thuật tốn trích chọn đặc trưng

CLO 3 7.1. Thuyết giảng về các thuật tốn trích chọn đặc trưng 7.2. Đặt câu hỏi gợi mở để sinh viên trả lời 7. 3 Hướng dẫn cách cài đặt

Đọc trước chương 9 cuốn [1]

A1.2

kiến thức

CLO 1 CLO 2 CLO 3 CLO 4 CLO 5

15.1. Ôn tập kiến thức

- Nộp báo cáo đồ án của môn học

<b>Hoạt động của giảng viên </b>

<b>Lquan đến CĐR nào ở bảng 3.1 </b>

<b>Hoạt động học của </b>

<b>Tên bài đánh giá </b>

1 Bài 1. Sử dụng thư viện - Pillow

- Open CV

3 TH - Thuyết giảng - Hướng dẫn sinh

viên thực hiện

CLO 1 - Nghe giảng, ghi chú - Trả lời câu

hỏi

- Thực hành trên máy 2 Bài 2. Các phép toán trên ảnh 3 TH - Thuyết giảng

- Hướng dẫn sinh viên thực hiện

CLO 1 - Nghe giảng, ghi chú - Trả lời câu

A2.1

</div><span class="text_page_counter">Trang 5</span><div class="page_container" data-page="5">

<small>5</small>hỏi

- Thực hành trên máy 3 Bài 3. Phân tích ảnh (1) 3 TH - Thuyết giảng

- Hướng dẫn sinh viên thực hiện

CLO 2 - Trả lời câu hỏi

- Thực hành trên máy

A2.2

4 Bài 4. Phân tích ảnh (2)

3 TH - Hướng dẫn sinh viên thực hiện

CLO 2 - Trả lời câu hỏi

- Thực hành trên máy

A2.3

5 Bài 5. Phân tích chuyển động (1) 3 TH - Hướng dẫn sinh

viên thực hiện ^{CLO 2} ^{- Trả lời câu}hỏi - Thực hành

trên máy

A2.4

6 Bài 6. Phân tích chuyển động (2) 3 TH - Hướng dẫn sinh

viên thực hiện ^{CLO 2} ^{- Trả lời câu}hỏi - Thực hành

A2.6

8 Bài 8. Phân đoạn video 3 TH - Hướng dẫn sinh

viên thực hiện ^{CLO 3} ^{- Trả lời câu}hỏi - Thực hành

trên máy

A2.7

9 Bài 9. Xác định đặc trưng ảnh 3 TH - Hướng dẫn sinh

viên thực hiện ^{CLO 3} ^{- Trả lời câu}hỏi - Thực hành trên máy

A2.8

hỏi

<b>7. Học liệu: </b>

<b>Bảng 7.1. Sách, giáo trình, tài liệu tham khảo </b>

<b>XB </b>

<b>Tên sách, giáo trình, tên bài báo, văn bản </b>

<b>NXB, tên tạp chí/ nơi ban hành VB Giáo trình chính </b>

1 Reinhard Klette 2014 Concise Computer Vision: An

<b>Introduction into Theory and Algorithms </b>

Springer

<b>Sách, giáo trình tham khảo </b>

2 Richard Szeliski 2010 Computer Vision: Algorithms and

2 OpenCV </b></i>

Linear algebra review

</div><span class="text_page_counter">Trang 6</span><div class="page_container" data-page="6">

<i><b>8. Cơ sở vật chất phục vụ giảng dạy: </b></i>

<b>Bảng 8.1. Cơ sở vật chất giảng dạy của HP TT </b>

<b>Tên giảng đường, PTN, xưởng, cơ sở </b>

<b>mềm,… </b>

<b>Số lượng </b>

1

Phòng máy Khoa CNTT Phần mềm: Python, Numpy, Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, OpenCV, Pillow, Spyder

1 Tất cả buổi thực hành

<b> TPHCM Ngày…tháng…Năm… </b>

</div>