fişa disciplinei
1. Date despre program
1.1 Instituţia de învăţământ superior	Universitatea Babes-Bolyai Cluj-Napoca	
1.2 Facultatea	Facultatea de Matematica si Informatica	
1.3 Departamentul	Departamentul de Informatica	
1.4 Domeniul de studii	Informatica	
1.5 Ciclul de studii	Master	
1.6 Programul de studiu / Calificarea	Baze de date	

2. Date despre disciplină
2.1 Denumirea disciplinei	Computer Vision şi procesare avansată de imagini în medii virtuale distribuite	
2.2 Titularul activităţilor de curs	Lect Dr. Adrian Sergiu DARABANT	
2.3 Titularul activităţilor de seminar	Lect Dr. Adrian Sergiu DARABANT	
2.4 Anul de studiu	2	2.5 Semestrul	3	2.6. Tipul de evaluare	E	2.7 Regimul disciplinei	Obligatorie	

3. Timpul total estimat (ore pe semestru al activităţilor didactice)
3.1 Număr de ore pe săptămână	3	Din care: 3.2 curs	2	3.3 seminar/laborator	1	
3.4 Total ore din planul de învăţământ	42	Din care: 3.5 curs	28	3.6 seminar/laborator	14	
Distribuţia fondului de timp:	ore	
Studiul după manual, suport de curs, bibliografie şi notiţe	40	
Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren	30	
Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri	50	
Tutoriat	15	
Examinări 	20	
Alte activităţi: ..................		
3.7 Total ore studiu individual	158	
3.8 Total ore pe semestru	200	
3.9 Numărul de credite	8	

4. Precondiţii (acolo unde este cazul)
4.1 de curriculum	•	Grid, Cluster şi Cloud Computing	
4.2 de competenţe	•	Cunostine de programare C/C++, Java, preferabil platforme Android	

5. Condiţii (acolo unde este cazul)
5.1 De desfăşurare a cursului	•	Sala de curs cu access la Internet si la infrastructura din campusul facultatii. Proiector.	
5.2  De desfăşurare a seminarului/laboratorului	•	Calculatoare cu medii de dezvoltare C/C++/Java, Android SDK	

6. Competenţele specifice acumulate
Competenţe profesionale	•	Abilitati de programare in limbaje de nivel inalt
•	Modelarea si construirea de  metode/algoritmi pt procesarea distribuita a imaginilor si fluxurilor video
•	Cunoasterea framework-urilor de procesare imagini si video
•	Abilitatea de a dezvolta metode noi in procesarea de imagini	
Competenţe transversale	•	Capacitatea de învăţare continuă, înţelegere şi punere în practică a celor mai recente rezultate ştiinţifice din domeniul informaticii..
•	Aptitudini individuale şi colective de rezolvare a unor probleme specifice.	

7. Obiectivele disciplinei (reieşind din grila competenţelor acumulate)
7.1 Obiectivul general al disciplinei	•	Insusirea de catre studenti a algoritmilor de procesare imagini si a metodelor de detectie, recunoastere si evaluare 	
7.2 Obiectivele specifice

	•	Insusirea fundamentelor teoretice de baza legate de procesarea imaginilor
•	Insusirea fundamentelor matematice aplicate in procesarea imaginilor in medii distribuite
•	Insusirea metodelor de detectie, recunoastere urmarire si masurare a diferitelor obiecte in imagini si fluxuri video	

8. Conţinuturi
8.1 Curs	Metode de predare	Observaţii	
1.	Captori de imagini. Reprezentarea imaginilor in medii digitale. Aplicatii  in procesarea de imagini. 	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
2.	Framework-ul Opencv. Binarizarea imaginilor. Operatii pe imagini binare (alb-negru)	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
3.	Etichetare imagini binare si etichetare contururi.	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
4.	Operatii morfologice.Aplicatii.	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
5.	Histograme si operatii cu histograme. Potrivire de imagini.	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
6.	Detectia muchiilor. Gradienti si derivate Sobel. Transformari Canny si Laplace  Transformarea Hough. 	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
7.	Operatii de contractie, expansiune, rotatie, incovoiere	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
8.	Determinarea fundalului si a obiectelor de prim plan.	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
9.	Segmentare imagini. Extragere fundal. Restaurare imagini.	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
10.	Notiuni de urmarire a miscarii in imagini. Determinarea automata a punctelor cu caracteristici puternice	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
11.	Detectie si recunastere de obiecte si forme.	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
12.	Spatii de culoare. Si transformari intre spatii de culoare.	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
13.	Modelul pinhole (perspectiva). Parametrii intrinseci si extrinseci. Calibrarea camerelor.	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
14.	Stereoviziune si extragere informatii 3D din imagini.	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
Bibliografie
1.	E. Trucco, A. Verri, “Introductory Techniques for 3-D Computer Vision”, Prentice Hall,1998.
2.	L. G. Shapiro, G. C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001.
3.	G Bradski, G kaehler, Learning OpenCV, O’Reilly, 2001
4.	R Hartley, A Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge Univ. Press, 2nd ed, 2003
5.	W.K. Pratt, Digital Image Processing: PIKS Inside, Third Edition. 2001 John Wiley & Sons, Inc.
6.	G. X.Ritter, J.N. Wilson, Handbook of computer vision algorithms in image algebra - 2nd ed, 2001 CRC Press.
7.	R.C.Gonzales, R.E.Woods, "Digital Image Processing-Second Edition", Prentice Hall, 2002.

	
8.2 Seminar / laborator	Metode de predare	Observaţii	
1.	Imagini color. Conversii. Informatii	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
2.	Imagini binare si conversia la imagini binare (thresholding). Caracteristici geometrice 	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
3.	Histograme si potrivire de imagini	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
4.	Detectie si urmarire contururi	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
5.	Detectie muchii si aplicatii	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
6.	Detectie si recunoastere obiecte	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
7.	Calibrare camere	Dezbaterea, dialogul, exemple, conversaţii de aplicare, demonstraţii		
			
Bibliografie	
1.	L. G. Shapiro, G. C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall, 2001.
2.	G Bradski, G kaehler, Learning OpenCV, O’Reilly, 2001
3.	W.K. Pratt, Digital Image Processing: PIKS Inside, Third Edition. 2001 John Wiley & Sons, Inc.
4.	G. X.Ritter, J.N. Wilson, Handbook of computer vision algorithms in image algebra - 2nd ed, 2001 CRC Press.

9. Coroborarea conţinuturilor disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii epistemice, asociaţiilor profesionale şi angajatori reprezentativi din domeniul aferent programului
•	Cursul respecta recomandările IEEE şi ACM legate de Curiculla pentru specializarea Informatică
•	Cursul există în planul de învăţământ al tuturor marilor universităţi din România şi din străinătate
•	Conţinutul cursului acoperă principalele aspecte necesare a fi însuşite de către cursant pentru a putea continue activitatea pe partea de cercetare sau dezvoltare industriala pe domeniul procesării distribuite de imagini

10. Evaluare
Tip activitate	10.1 Criterii de evaluare	10.2 metode de evaluare	10.3 Pondere din nota finală	
10.4 Curs	Cunoaşterea principalelor aspecte teoretice prezentate la curs. Rezolvarea unor probleme similare celor explicate la curs şi la orele de laborator
	Examen scris/prezentare articol	50%	
				
10.5 Seminar/laborator	Aplicarea practică a principalelor aspecte teoretice prezentate la curs.	Evaluarea lucrarilor de laborator si proiectelor primite la laborator	50%	
				
10.6 Standard minim de performanţă	
•	 Minim nota 5 atât la examenul scris din sesiune, cât şi la activitatea de laborator.

Data completării		  Titular de curs		               Titular de seminar
..........................     Lect. Dr. Adrian Sergiu DARABANT        Lect. Dr. Adrian Sergiu DARABANT

Data avizării în departament			                          Director de departament	
...........................................						…............................