Multimedijski sistemi

Predavanja:

1. Pregled področja Multimedijskih sistemov in izzivi
2. Manipulacija slikovnih gradiv
3. Manipulacija video podatkov in standardi zapisa video podatkov
4. Pridobivanje informacij s tekstom
5. Arhitektura sistema za pridobivanje multimedijskih informacij
6. Evalvacija multimedijskih sistemov za pridobivanje informacij
7. Metode za avtomatsko opisovanje vsebine slik
8. Razgradnja slikovne informacije
9. Razgradnja video informacije
10. Interaktivni mediji in obogatena resničnost v multimedijskem sistemu
11. Standardi za brezizgubno stiskanje multimedijskih vsebin
12. Standardi za izgubno stiskanje multimedijskih vsebin

Vaje in seminar:

Vaje bodo potekale v obliki projektno-orientiranih nalog in seminarjev v primerno opremljenih študentskih laboratorijih. Študentje v okviru projektov samostojno implementirajo algoritme, ki jih obravnavamo na predavanjih in jih preizkušajo na različnih naborih podatkov zajetih z različnimi senzorskimi sistemi. Sprotno in obvezno delo na projektih omogoča poglobljeno in kritično razumevanje obravnavane tematike, spodbuja pa tudi samostojno mišljenje in kreativnost.

Obvezna:

• Mark S. Li Ze-Nian and Drew, Fundamentals of Multimedia, Prentice-Hall of India (2005)
• C. D. Manning, P. Raghavan, H. Schütze, Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008

Dopolnilna:

• A. Del Bimbo: Visual Information Retrieval, Morgan Kaufmann 1999, ISBN 1-55860-624-6.

Članki iz revij, kot npr. IEEE Multimedia. (dostopno na spletu)

Multimedijski sistemi so nepogrešljiv del sodobnih informacijskih tehnologij. Študenti naj bi v okviru tega predmeta pridobili znanja in veščine potrebne za uporabo, načrtovanje in razvoj multimedijskih sistemov. Obravnavani bodo problemi učinkovitih predstavitev in obdelave več predstavitvenih podatkov, kot so besedilo, grafika, animacije, slike in video.

Polega tega bodo študenti osvojili naslednje kompetence:

• Sposobnost razumevanja in reševanja strokovnih izzivov s področja računalništva in informatike

• Sposobnost strokovne komunikacije v materinem in tujem jeziku.

• Sposobnost neodvisnega reševanja tako manj zahtevnih kakor kompleksnih inženirskih in organizacijskih problemov iz ozkih področji, kakor tudi specifičnih dobro definiranih problemov s področja računalništva in informatike.

Po uspešnem zaključku predmeta naj bi študenti:

- razumeli osnove razgradnje in preoblikovanja slik za uporabo v informacijskih in multimedijskih sistemih,

- razumeli osnove sistemov za pridobivanje informacij na podlagi teksta,

- bili sposobni implementirati sisteme za avtomatsko razgradnjo videa in sisteme za poizvedovanje po video vsebini,

- razumeli osnovne postopke stiskanja slik in videa, ki se uporabljajo v standardnih kodekih.

- razumeli osnove obogatene resničnosti in bili sposobni načrtovati sisteme obogatene resničnosti z markerjem.

- poznal algoritmično ozadje računalniških tehnologij in računalniških metodologij značilne za mnoge aplikacije multimedijskih sistemov.

Predavanja, laboratorijske vaje v računalniški učilnici z aktivnim sodelovanjem. Individualno delo na vajah. Teorija s predavanj se praktično analizira na vajah. Poseben poudarek je na sprotnem študiju in sprotnem delu pri vajah.

Način (pisni izpit, ustno izpraševanje, vaje):

Sprotno preverjanje (domače naloge in laboratorijske vaje)
Končno preverjanje (pisni in ustni izpit)
Ocene: 6-10 pozitivno, 5 negativno
(v skladu s Statutom UL).

LUKEŽIČ, Alan, ČEHOVIN ZAJC, Luka, VOJÍŘ, Tomáš, MATAS, Jiří, KRISTAN, Matej. Performance evaluation methodology for long-term single-object tracking. IEEE transactions on cybernetics. [Print ed.]. 2020, vol. , no. , str. 1-14, ilustr. ISSN 2168-2267. [COBISS-SI-ID 1538564803]

ČEHOVIN ZAJC, Luka. TraX : the visual Tracking eXchange protocol and library. Neurocomputing. [Print ed.]. Oct. 2017, vol. 260, str. 5-8, ilustr. ISSN 0925-2312. [COBISS-SI-ID 1537470147],

LUKEŽIČ, Alan, ČEHOVIN ZAJC, Luka, KRISTAN, Matej. Deformable parts correlation filters for robust visual tracking. IEEE transactions on cybernetics, ISSN 2168-2267, 2017, vol. , no. , str. 1-13, [COBISS-SI-ID 1537625283],

KRISTAN, Matej, MATAS, Jiří, LEONARDIS, Aleš, VOJÍŘ, Tomáš, PFLUGFELDER, Roman, FERNÁNDEZ, Gustavo, NEBEHAY, Georg, PORIKLI, Fatih, ČEHOVIN ZAJC, Luka. A novel performance evaluation methodology for single-target trackers. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, ISSN 0162-8828. [Print ed.], Nov. 2016, vol. 38, no. 11, str. 2137-2155, [COBISS-SI-ID 1536872643]

KRISTAN, Matej, LEONARDIS, Aleš. Online discriminative kernel density estimator with Gaussian kernels. IEEE transactions on cybernetics, vol. 44, (3), 2014, str. [355-365], [COBISS-SI-ID 9907284]

ČEHOVIN, Luka, KRISTAN, Matej, LEONARDIS, Aleš. Robust visual tracking using an adaptive coupled-layer visual model. IEEE trans. pattern anal. mach. intell.. [Print ed.], 2012, str. [1-14], [COBISS-SI-ID 9431124]

Celotna bibliografija je dostopna na SICRISu:

http://sicris.izum.si/search/rsr.aspx?lang=slv&id=32801.