autor: Adrian Radoi

Tehnicile avansate de prelucrare a informatiei vizuale constituie primul pilon al pregatirii de specialitate a absolventilor acestei directii de master. Fundamentul pregatirii este asigurat de cursul de Prelucrarea si analiza imaginilor color, care asigura aprofundarea principalelor metode de transformare si exploatare a informatiei vizuale de tip culoare din imagini. Aceste cunostinte fundamentale sunt apoi declinate pe patru specializari aplicative: compresia secventelor de imagini, marcarea imaginilor, organizarea bazelor de imagini si secvente de imagini si interfatarea om-masina.

Disciplina Sisteme de codare si compresie video prezinta unitar principalele tehnici de compresie si codare video. In acest context sunt prezentate cele mai utilizate si performante metode de compresie a secventelor video precum si a modalitatilor prin care acestea pot fi integrate in sisteme complexe (formarea si procesarea fluxurilor de arhivare si/sau transport). Tehnicile de compresie prezentate sunt ulterior agregate in aplicatii complexe, atat din sfera stocarii cat si a distributiei de continut video.

Disciplina Indexarea continutului vizual urmareste modelele de descriere a continutului imaginilor si secventelor de imagini (de tipul paradigmei culoare-textura-forma) ce stau la baza generarii de indexuri indispensabile organizarii colectiilor de imagini si filme si regasirii imaginilor si filmelor pe baza similaritatii vizuale.

Disciplina Interfatare vizuala om-masina urmareste familiarizarea masteranzilor cu notiuni extrem de importante precum detectia si recunoasterea fetelor, detectia si urmarirea privirii, si utilizarea acestora in sisteme avansate de calcul.

Disciplina Tendinte actuale in imagistica digitala urmareste racordarea masteranzilor la realitatea industriala si a serviciilor axate pe imaginea digitala. Sunt prezentate studii de caz, analize ale tendintelor industriei si serviciilor si sunt prevazute prezentari ale unor specialisti in domeniu de la firme si institute de cercetare.

Disciplina Inteligenta computationala si recunoasterea formelor are doua obiective majore. Un prim obiectiv al cursului este sa prezinte studentilor tehnicile semnificative de inteligenta computationala (retele neurale artificiale, sisteme "fuzzy", algoritmi genetici). Un al doilea obiectiv este prezentarea principiilor de baza ale recunoasterii formelor, a algoritmilor de baza, si a unor aplicatii tipice bazate pe tehnicile de inteligenta computationala mentionate la obiectivul anterior.

- inapoi la pagina principala -

Design downloaded from free website templates.