Aktualno raziskovalno področje 1

Predmet izvajajo (mlajši) učitelji, ki bodo pokrivali novosti iz praktično usmerjenega raziskovalnega dela. Predstavili bodo tehnološke preboje ali uporabne rešitve s področja praktičnega računalništva in informatike, ki še niso vključene v vsebine obstoječih predmetov.

Podrobna vsebina in predavatelj se določi vsako leto posebej glede na predloge, potrebe programa in zadnje raziskovalne smernice v svetu.

1. T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman: The elements of statistical learning, 2nd edition. Springer, 2009.
2. J. L. Hennessy, D. A. Patterson, Computer Architecture, 5th edition: A Quantitative Approach. Morgan Kaufmann, 2011.

Dodatna literatura se predpiše vsako leto posebej glede na vsebino in predloge izbranega predavatelja.

Additional literature is given annually, with respect to the current topic of the course.

Cilj predmeta je prenesti raziskovalne novosti v učni program in študentom omogočiti, da spoznajo zadnje tehnološke dosežke in praktične implementacije novih metod in tehnologij na področju računalništva in informatike.

Po zaključku predmeta bo študent:

- Poznal nove praktične raziskovalne prijeme, ki v obstoječem predmetniku še niso zajeta.

- Znal uporabiti najnovejše pristope in tehnike z izbranega področja računalništva in informatike v praksi.
- Razumel primernosti izbranih pristopov s področja računalništva in informatike za reševanje praktičnih primerov v poslovnih okoljih.
- Znal reševati kompleksne probleme in razvijati kompleksne sisteme.

Predavanja, laboratorijske vaje

Način (pisni izpit, ustno izpraševanje, naloge, projekt):

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

1. ČEHOVIN, Luka, KRISTAN, Matej, LEONARDIS, Aleš. Robust visual tracking using an adaptive coupled-layer visual model. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, ISSN 0162-8828. [Print ed.], Apr. 2012, vol. 35, no. 4, str. 941-953, [COBISS-SI-ID 9431124]

2. SULIĆ KENK, Vildana, MANDELJC, Rok, KOVAČIČ, Stanislav, KRISTAN, Matej, HAJDINJAK, Melita, PERŠ, Janez. Visual re-identification across large, distributed camera networks. Image and vision computing, ISSN 0262-8856. [Print ed.], Feb. 2015, vol. 34, str. 11-26, [COBISS-SI-ID 10896980]

3. KRISTAN, Matej, LEONARDIS, Aleš, SKOČAJ, Danijel. Multivariate online kernel density estimation with Gaussian kernels. Pattern recognition, ISSN 0031-3203. [Print ed.], 2011, vol. 44, no. 10/11, str. 2630-2642. [COBISS-SI-ID 8289876]

4. KRISTAN, Matej, KOVAČIČ, Stanislav, LEONARDIS, Aleš, PERŠ, Janez. A two-stage dynamic model for visual tracking. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics, ISSN 1083-4419. [Print ed.], Dec. 2010, vol. 40, no. 6, str. 1505-1520, [COBISS-SI-ID 7709524]

5. KRISTAN, Matej, PERŠ, Janez, PERŠE, Matej, KOVAČIČ, Stanislav. Closed-world tracking of multiple interacting targets for indoor-sports applications. Computer vision and image understanding, ISSN 1077-3142. [Print ed.], May 2009, vol. 113, no. 5, str. 598-611, [COBISS-SI-ID 6401620].

Celotna bibliografija je dostopna na SICRISu: http://www.sicris.si/public/jqm/search_basic.aspx?lang=slv&opdescr=search&opt=2&subopt=1&code1=cmn&code2=auto&search_term=30155.