Дисциплина: Системы обработки медиаданных

Кафедра: ЭВС

Лектор: к.т.н., доцент Вашкевич М.И.

Лекционные материалы

1.1 Свет и электромагнитный спектр. Излучение, свет и цвет.

1.2 Визуальная система человека

1.3 Регистрация изображений. Дискретизация и квантование аналоговых изображений.

1.4 Процесс получения цифрового изображения. Модель формирования изображений.

1.5 Классификация изображений.

1.6 Цветовая модель. RGB. CMYK. YCbCr. Субдискретизация YCbCr.

2.1 Гистограмма изображения. Динамический диапазон изображения.

2.2 Преобразование яркости (яркостный срез, контрастирование, бинаризация и др.)

2.3 Эквализация гистограммы. Гистограммная подгонка.

3.1 Свертка изображений

3.2 Сглаживающие фильтры

3.3 Фильтры, основанные на порядковых статистиках.

3.4 Фильтр повышения резкости изображения. Оператор Лапласа..

4.1 Двумерное дискретное преобразование Фурье.

4.2 Перевод изображения в частотную область. Центрирование ДПФ. Логарифмическое преобразование спектра.

4.3 Фильтрация изображения в частотной области.

4.4 Низкочастотные фильтры для изображений.

4.5 Фильтрация изображения с усилением высоких частот.

5.1 Визуализация данных. Ковариация и корреляция.

5.2 Модель линейной регрессии.

5.3 Множественная линейная регрессия.

5.4 Модель логистической регрессии.

6.1 Задачи кластерного анализа.

6.2 Функции расстояния.

6.3 Алгоритм K-средних.

7.1 Перцептрон Розенблатта.

7.2 Базовая модель нейрона. Различные функции активации, их особенности.

7.3 Нейронные сети прямого распространения. Обучение нейронной сети. Алгоритм обратного распространения ошибки.

7.4 Проблемы обучения глубоких нейронных сетей.

8.1 Результаты бинарной классификации. Матрица неточностей.

8.2 Правильность. Частота ошибок. Проблема использование показателя правильности.

8.3 Точность / Полнота / Чувствительность / Специфичность.

8.4 Частота истинно положительных результатов. Частота ложноположительных результатов. РХП-кривая. Площадь под РХП-кривой (AUC).