Методи та технології обробки інформації

Анотація навчальної дисципліни

Мета дисципліни:
придбання систематичних знань в області методів і технологій обробки інформації, умінь ефективного використання математичного апарату в області методів обробки інформації, а також здобуття навичок для вирішення практичних задач обробки інформації. 

Завдання дисципліни:
ознайомитись з основними поняттями та визначеннями в області методів і технологій обробки інформації, вміти грамотно користуватися мовою предметної області і формулювати результат;
ознайомитись з особливостями зберігання даних різної природи, вивчити принципи конвертації даних;
оволодіти загальними принципами та математичним апаратом для обробки зображень, у тому числі для виконання стиснення та перетворення зображень; 
отримати практичні навички обробки зображень з використанням  бібліотеки OpenCV та мови програмування Java, навчитись розпізнавати на зображенні людини обличчя та його елементи;
вивчити особливості роботи архіваторів;
оволодіти математичним апаратом для алгоритмів завадостійкого кодування, у тому числі для побудови блокових кодів, лінійних, циклічних кодів та кодів Хеммінга;

оволодіти загальними принципами шифрування даних;
ознайомитись з основними методами та технологіями обробки мультимедіа.
Основні результати навчання

Аналізувати, цілеспрямовано шукати і вибирати необхідні для вирішення професійних завдань інформаційно-довідникові ресурси і знання з урахуванням сучасних досягнень науки і техніки.
Знати і застосовувати відповідні математичні поняття, методи доменного, системного і об’єктно-орієнтованого аналізу та математичного моделювання для розробки програмного забезпечення.
Знати і застосовувати методи розробки алгоритмів, конструювання програмного забезпечення та структур даних і знань.
Застосовувати на практиці інструментальні програмні засоби доменного аналізу, проектування, тестування, візуалізації, вимірювань та документування програмного забезпечення.
Знати, аналізувати, вибирати, кваліфіковано застосовувати засоби забезпечення інформаційної безпеки (в тому числі кібербезпеки) і цілісності даних відповідно до розв'язуваних прикладних завдань та створюваних програмних систем.
 

Форми організації освітнього процесу та види навчальних занять

Л – лекційні заняття; ЛЗ – лабораторні заняття; ПР – практичне заняття; СРС – самостійна робота здобувача вищої освіти; МКР – модульна контрольна робота; К – консультації.

Тематика та види навчальних занять

1    тиждень

Л1. Вступ. Загальні ідеї і основи методів і технологій обробки інформації. Особливості роботи з текстовою інформацією, графічними зображеннями, звуком, анімацією, оцифрованими аудіо- та відео даними. Конвертація даних.
ПР1. Принципи роботи програм конвертації даних. Знайомство з програмами конвертації даних, проблеми та неоднозначність конвертації.
СРС. К.

2    тиждень

Л2. Знайомство з обробкою зображень. Типи зображень: дворівневе (монохромне), півтонове, кольорове, зображення з безперервним тоном, дискретно-тонове зображення (синтетичне) та зображення, подібне мультфільмам.
ЛЗ1. Налаштування бібліотеки OpenCV для розробки програм мовою програмування Java. Знайомство з допоміжними класами: Point, Point3, Size, Rect, RotatedRect, Scalar, Range.
СРС. К.

3    тиждень

Л3. Підходи до стиснення зображень. Коди Грея. Метрики помилок для вимірювання розбіжності відновлених та початкових зображень.
ПР2. Практичне освоєння алгоритму побудови кодів Грея. Приклади обчислення метрик: середньоквадратичної помилки та її кореня. 
СРС. К.

4    тиждень

Л4. Перетворення зображень. Матричні перетворення.
ЛЗ2. Створення програми для виконання матричного перетворення з використанням класу Mat бібліотеки OpenCV.
СРС. К.

5    тиждень

Л5. Ортогональні перетворення зображень. Дискретне косинус-перетворення. Дискретне синус-перетворення.
ПР3. Практичне освоєння алгоритмів перетворення зображень.
СРС. К.

6    тиждень

Л6. Кодування Хаффмана для побудови кодів змінної довжини. Метод стиснення зображень JPEG.
ЛЗ3. Створення програми для роботи з зображенням: створення зображення з примітивів, зміна розмірів, збереження у файлі. 
СРС. К.

7    тиждень

Л7. Вейвлетні методи. Узагальнення на двовимірний випадок. Властивості перетворення Хаара.
ПР4. Практичне освоєння роботи вейвлетних методів.
СРС. К.

8    тиждень

Л8. Перетворення Хаара. Матрична форма. Можливості класу CascadeClassifier  бібліотеки OpenCV для розпізнавання обличчя та його елементів.
ЛЗ4. Створення програми для пошуку обличчя, очей, посмішки, носа людини з використанням класу CascadeClassifier бібліотеки OpenCV.
МКР1. СРС. К.

9    тиждень

Л9. Принципи роботи архіваторів. Алгоритми кодування джерел, що застосовуються в архіваторах. Стиснення тексту: методи ковзного словника.
ПР5. Аналіз характеристик архіваторів. Практичне освоєння методів ковзного словника. 
СРС. К.

10    тиждень

Л10. Стиснення тексту: статистичний алгоритм стиснення даних без втрат PPM (передбачення по частковому збігу), стиснення з використанням перетворення Барроуза-Уилера.
ЛЗ5. Створення програми мовою Java для стиснення тексту з використанням перетворення Барроуза-Уилера.
СРС. К.

11    тиждень

Л11. Завадостійке кодування: постановка задачі. Блокові коди. 
ПР6. Практичне освоєння алгоритму побудови блокових кодів.
СРС. К.

12    тиждень

Л12. Завадостійке кодування: лінійні коди, циклічні коди.
ЛЗ6. Створення програми для роботи з циклічними кодами з використанням матричного апарату бібліотеки OpenCV.
СРС. К.

13    тиждень

Л13. Завадостійке кодування: коди Хеммінга.
ПР7. Практичне освоєння алгоритму побудови коду Хеммінга.
СРС. К.
 
14    тиждень

Л14. Основи шифрування даних. Цілі шифрування. Шифрування і дешифрування. Огляд методів шифрування.
ЛЗ7. Створення програми для роботи з кодом Хеммінга з використанням матричного апарату бібліотеки OpenCV.
МКР2.СРС. К.

15    тиждень

Л15. Методи та технології обробки мультимедіа. Основні концепції звуку. Стандарти стиснення мультимедіа: JPEG, H.232 і різні методи MPEG. Методи обробки контенту: обробка відео та виявлення фрагментів, обробка і аналіз звуку. 
ПР8. Практичне освоєння характеристик мультимедійних потоків і потоків даних і їх вплив на проектування мультимедійних систем.
СРС. К.

Індивідуальна робота

Виконується РГР. Метою виконання розрахунково-графічної роботи є оволодіння можливостями бібліотеки OpenCV при програмуванні мовою Java для обробки зображень, і закріплення знань, отриманих за час вивчення дисципліни «Методи та технології обробки інформації». 

6 тиждень

Одержання й уточнення завдання. Знайомство з методами класів Core, Imgproc.

7 тиждень

Трансформація зображення: поділ зображення на окремі канали, створення дзеркального відображення, об'єднання декількох зображень, повтор зображення по горизонталі і вертикалі.

8 тиждень

Афінні перетворення зображення – переміщення, масштабування, зсув, обертання.

9 тиждень

Трансформація перспективи зображення.

10 тиждень

Оформлення пояснювальної записки та захист РГР.

Процедура оцінювання

Система оцінювання рівня навчальних досягнень ґрунтується на принципах ЄКТС та є накопичувальною. Здобувачі протягом семестру готуються до лекційних, практичних та лабораторних занять, виконують 2 модульні контрольні роботи. 
Для забезпечення оперативного контролю за успішністю та якістю рівня навчальних досягнень здобувачів вищої освіти дисципліна поділяється на два семестрові модулі. Розрахунково-графічна робота виконується в другому модулі.

Кожний модуль оцінюється у максимально можливі 50 балів.
Модульна робота складається з теоретичної частини  та практичної частини - задач. 

Максимальна оцінка за правильне виконання теоретичної частини модульної роботи №1 становить 10 балів, за виконання практичної частини – 20 балів. Максимальна оцінка за правильне виконання теоретичної частини модульної роботи №2 становить 10 балів, за виконання практичної частини – 20 балів.
Кількість питань теоретичної частини модульної роботи №1 – 5. Кожна правильна відповідь оцінюється в 2 бали. Кількість питань теоретичної частини модульної роботи №2 – 5. Кожна правильна відповідь оцінюється в 2 бали.
Кількість задач модульної роботи №1 – 2. Правильне розв’язання кожної задачі оцінюється в 10 балів. Задача вважається розв’язаною, якщо коректно обчислені інформаційні характеристики повідомлень та показано вірний хід рішення. Кількість задач модульної роботи №2 – 2. Правильне розв’язання кожної задачі оцінюється в 10 балів. Задача вважається розв’язаною, якщо при її розв’язанні коректно побудовані кодові комбінації та вірно виконано квантування сигналу.

Максимальна оцінка, яку може отримати здобувач за всі виконані види робіт – 100 балів. 

Підсумковим контролем з дисципліни є усний екзамен, білет до якого складається з теоретичної частини (2 запитання) та практичної частини (3 задачі). За бездоганну відповідь на кожне теоретичне питання студент отримує 20 балів. За бездоганне виконання кожного завдання практичної частини студент отримує 20 балів. 
Максимальна оцінка за правильні відповіді на всі питання екзаменаційного білету становить 100 балів.

Семестровий модуль № 1

ЛЗ1- ЛЗ3. Оцінка за виконання – 15 балів. Термін виконання – 1-8 тиждень. 
ПР1- ПР4. Оцінка за виконання – 5 балів. Термін виконання – 1-8 тиждень. 
МК1. Модульна контрольна робота – 30 балів (8 тиждень). Перескладання можливе протягом 9–11 тижнів за розкладом консультацій.

Семестровий модуль № 2

ЛЗ4- ЛЗ7. Оцінка за виконання – 8 балів. Термін виконання – 9-15 тиждень. 
ПР5- ПР8. Оцінка за виконання – 2 бали. Термін виконання – 9-15 тиждень. 
РГР. Оцінка за виконання – 10 балів. Термін виконання – 9-13 тиждень.
МК2. Модульна контрольна робота – 30 балів (14 тиждень).

Умови допуску до підсумкового контролю

До екзамену допускаються здобувачі вищої освіти, які виконали всі види навчальних елементів навчальної дисципліни на не менш, ніж на 60%.

Екзамен відбувається за всіма тематичними (змістовними) модулями дисципліни.

Політика освітнього процесу

Здобувач зобов’язаний своєчасно та якісно виконувати всі отримані завдання; за необхідністю з метою з’ясування всіх незрозумілих під час самостійної та індивідуальної роботи питань, відвідувати консультації викладача. Дотримуватись принципів академічної доброчесності.

Виконаний не свій варіант завдання здобувачем не оцінюється.

Робота, яка виконана після встановлених викладачем термінів, не приймається.

Відсутність здобувача на екзамені або на контрольній роботі відповідає оцінці «0». 
Складання/перескладання екзаменів – за встановленим деканатом розкладом.

Під час лекції здійснювати телефонні дзвінки забороняється.

Заборонено використання будь-яких підручників, посібників, конспектів лекцій, шпаргалок під час проходження модульних контролів та екзамену з дисципліни.

Документи (файли), що додаються: Робоча програма навчальної дисципліни.

Література
1.    Francis F. Li, Trevor J. Cox. Digital Signal Processing in Audio and Acoustical Engineering 1st Edition, Kindle Edition. – CRC Press, 2019. – 228 p.
2.    Прохоренок Н. А. OpenCV и Java. Обработка изображений и компьютерное зрение. – СПб.: БХВ-Петербург, 2018. – 320 с.
3.    Жук Ю.А. Информационные технологии: мультимедиа. Учебное пособие для вузов. – Лань, 2021. – 208 с.
4.    Ralf Steinmetz, Klara Nahrstedt. Multimedia Fundamentals. Volume 1. Media Coding and Content Processing, 2nd edition. Publisher ‏ : ‎ Pearson,  2019. – 274 p. – Режим доступу: http://recode.sbsc.uk.net/data/data.php?article=multimedia_fundamentals_...
5.    OpenCV (Open Source Computer Vision). OpenCV modules. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://docs.opencv.org/3.2.0/. Дата звернення: 19.07.2021. 
6.    Ball, Simeon. A Course in Algebraic Error-Correcting Codes. – Birkhauser, 2020. – 177 p. [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-030-41153-4

Додаткова література
1.    Москвитин А. А. Данные, информация, знания. Методология, теория, технологии.  – СПб: Лань, 2019. – 236 с. 
2.    Joshua Holden. The Mathematics of Secrets: Cryptography from Caesar Ciphers to Digital Encryption. Princeton University Press, Kindle Edition, 2018. – 392 p. Режим доступу: https://www.amazon.com/gp/product/B07GVR5ZXY/ref=dbs_a_def_rwt_hsch_vapi...
3.    Горшков Ю.Г. Обработка речевых и акустических биомедицинских сигналов на основе вейвлетов. – Радиотехника, 2017. – 240 с. 
4.    Красильников Н.Н. Цифровая обработка 2D- и 3D-изображений. Учебное пособие. – БХВ-Петербург, 2017. – 608 с.
5.    Никифоров С.Н. Методы защиты информации. Пароли, скрытие, шифрование. Учебное пособие для вузов, 3-е изд. СПб: Лань, 2020. – 124 с.
6.    Дадян Э.Г., Зеленков Ю.А. Методы, модели, средства хранения и обработки данных: Учебник. – М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2017. – 168 с.