|
Lecturer(s)
|
-
Komínková Oplatková Zuzana, prof. Ing. Ph.D.
-
Sysala Tomáš, Ing. Ph.D.
-
Prokopová Zdenka, doc. Ing. CSc.
-
Šilhavý Petr, doc. Ing. Ph.D.
|
|
Course content
|
The course is focused on the study and acquisition of knowledge about the latest methods and promising techniques in the field of information and data processing. The course covers a wide areas as: data preparation, suitable data transformation, data representation, object classification, object detection in multimedia data, deep learning, image processing techniques. Methods for transmission and storage of multimedia data in memory and for the creation of so-called multimedia databases, lossy compression algorithms, optimized according to physical laws adapted to human perception of signals, methods of decomposition in the time domain and parametric (fractal) image decomposition. Steganography, digital watermarking techniques and their applications in multimedia.
|
|
Learning activities and teaching methods
|
|
Exercises on PC, Practice exercises
|
| prerequisite |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Knowledge from areas: Mathematics Fundamentals of Informatics Theory of informatics Multimedia data Artificial and computational intelligence |
| Knowledge from areas: Mathematics Fundamentals of Informatics Theory of informatics Multimedia data Artificial and computational intelligence |
| learning outcomes |
|---|
| definovat a popsat techniky pro přípravu, transformaci a reprezentaci multimediálních dat, včetně jejich aplikace pro zlepšení klasifikace a detekce objektů. |
| definovat a popsat techniky pro přípravu, transformaci a reprezentaci multimediálních dat, včetně jejich aplikace pro zlepšení klasifikace a detekce objektů. |
| popsat metody hlubokého učení specifických pro zpracování obrazu, včetně konvolučních neuronových sítí a jejich aplikace v detekci a klasifikaci objektů v multimediálních datech. |
| popsat metody hlubokého učení specifických pro zpracování obrazu, včetně konvolučních neuronových sítí a jejich aplikace v detekci a klasifikaci objektů v multimediálních datech. |
| jmenovat a popsat metody dekompozice v časové oblasti a parametrické (fraktálové) dekompozice obrazu a jejich aplikace pro efektivní zpracování a reprezentaci multimediálních dat. |
| jmenovat a popsat metody dekompozice v časové oblasti a parametrické (fraktálové) dekompozice obrazu a jejich aplikace pro efektivní zpracování a reprezentaci multimediálních dat. |
| analyzovat a popsat algoritmy pro ztrátovou kompresi multimediálních dat a jejich uchování v databázích, optimalizované s ohledem na vnímání člověka. |
| analyzovat a popsat algoritmy pro ztrátovou kompresi multimediálních dat a jejich uchování v databázích, optimalizované s ohledem na vnímání člověka. |
| orientovat se v technikách steganografie a digitálních vodoznaků, jejich principech, designu a aplikaci v ochraně autorských práv a zabezpečení multimediálního obsahu. |
| orientovat se v technikách steganografie a digitálních vodoznaků, jejich principech, designu a aplikaci v ochraně autorských práv a zabezpečení multimediálního obsahu. |
| define and describe techniques for the preparation, transformation and representation of multimedia data, including their application to improve object classification and detection. |
| define and describe techniques for the preparation, transformation and representation of multimedia data, including their application to improve object classification and detection. |
| describe deep learning methods specific to image processing, including convolutional neural networks, and their application to object detection and classification in multimedia data. |
| describe deep learning methods specific to image processing, including convolutional neural networks, and their application to object detection and classification in multimedia data. |
| list and describe time-domain and parametric (fractal) image decomposition methods and their applications for efficient processing and representation of multimedia data. |
| list and describe time-domain and parametric (fractal) image decomposition methods and their applications for efficient processing and representation of multimedia data. |
| analyze and describe algorithms for lossy compression of multimedia data and its storage in databases, optimized with respect to human perception. |
| analyze and describe algorithms for lossy compression of multimedia data and its storage in databases, optimized with respect to human perception. |
| orient in the techniques of steganography and digital watermarking, their principles, design and application in copyright protection and security of multimedia content. |
| orient in the techniques of steganography and digital watermarking, their principles, design and application in copyright protection and security of multimedia content. |
| Skills |
|---|
| navrhnout a implementovat systémy pro zpracování multimediálních dat, využívající pokročilé algoritmy a techniky, včetně hlubokého učení a image processing. |
| navrhnout a implementovat systémy pro zpracování multimediálních dat, využívající pokročilé algoritmy a techniky, včetně hlubokého učení a image processing. |
| aplikovat principy a techniky pro efektivní ukládání, indexaci a vyhledávání v multimediálních databázích, s důrazem na kompresi dat a rychlý přístup. |
| aplikovat principy a techniky pro efektivní ukládání, indexaci a vyhledávání v multimediálních databázích, s důrazem na kompresi dat a rychlý přístup. |
| provádět inovativní výzkum a vývoj v oblasti steganografie a digitálních vodoznaků, včetně návrhu robustních a bezpečných systémů pro ochranu multimediálního obsahu. |
| provádět inovativní výzkum a vývoj v oblasti steganografie a digitálních vodoznaků, včetně návrhu robustních a bezpečných systémů pro ochranu multimediálního obsahu. |
| kriticky analyzovat a hodnotit výkonnost algoritmů zpracování multimediálních dat, identifikovat jejich silné a slabé stránky a navrhovat zlepšení. |
| kriticky analyzovat a hodnotit výkonnost algoritmů zpracování multimediálních dat, identifikovat jejich silné a slabé stránky a navrhovat zlepšení. |
| aplikovat znalosti a dovednosti zpracování multimediálních dat v širokém spektru aplikací, od virtuální reality po rozšířenou realitu, od zdravotnictví po bezpečnostní systémy. |
| aplikovat znalosti a dovednosti zpracování multimediálních dat v širokém spektru aplikací, od virtuální reality po rozšířenou realitu, od zdravotnictví po bezpečnostní systémy. |
| design and implement multimedia data processing systems using advanced algorithms and techniques, including deep learning and image processing. |
| design and implement multimedia data processing systems using advanced algorithms and techniques, including deep learning and image processing. |
| Apply principles and techniques for efficient storage, indexing and retrieval in multimedia databases, with emphasis on data compression and fast access. |
| Apply principles and techniques for efficient storage, indexing and retrieval in multimedia databases, with emphasis on data compression and fast access. |
| conduct innovative research and development in the field of steganography and digital watermarking, including the design of robust and secure systems for the protection of multimedia content. |
| conduct innovative research and development in the field of steganography and digital watermarking, including the design of robust and secure systems for the protection of multimedia content. |
| critically analyse and evaluate the performance of multimedia data processing algorithms, identify their strengths and weaknesses and suggest improvements. |
| critically analyse and evaluate the performance of multimedia data processing algorithms, identify their strengths and weaknesses and suggest improvements. |
| apply knowledge and skills of multimedia data processing in a wide range of applications, from virtual reality to augmented reality, from healthcare to security systems. |
| apply knowledge and skills of multimedia data processing in a wide range of applications, from virtual reality to augmented reality, from healthcare to security systems. |
| teaching methods |
|---|
| Knowledge |
|---|
| Exercises on PC |
| Practice exercises |
| Practice exercises |
| Exercises on PC |
| assessment methods |
|---|
| Oral examination |
| Oral examination |
| Preparation of a presentation, giving a presentation |
| Preparation of a presentation, giving a presentation |
|
Recommended literature
|
-
BERKA, R., F. RUND, L. HUSNÍK a A. J. SPORKA. Multimédia I. Praha: České vysoké učení technické v Praze, 2016. ISBN 978-80-01-05859-6.
-
BIRKFELLNER, W. Applied medical image processing: a basic course. Boca Raton: CRC Prress, Taylor & Francis Group, 2014. ISBN 978-1-4665-5557-0.
-
GOODFELLOW, I., Y. BENGIO a A. COURVILLE. Deep learning. Cambridge, Massachussetts: The MIT Press, 2016. ISBN 978-0-262-03561-3.
-
GRAUPE, D. Deep learning neural networks: design and case studies. New Jersey: World Scientific, 2016. ISBN 978-981-3146-45-7.
-
Levický, D. Multimediálne telekomunikácie. Košice : ELFA, 2002. ISBN 80-89066-58-5.
-
PETRUŠIN, V. A. a L. KHAN. Multimedia data mining and knowledge discovery. London: Springer, 2007.
-
SARFRAZ, M. Computer Vision and Image Processing in Intelligent Systems and Multimedia Technologies. Hershey, PA: Information Science Reference, 2014. ISBN 9781306861502.
-
WANG Z.,, HOI S. Neurocomputing: Machine Learning and Signal Processing for Big Multimedia Analysis. 2017.
-
WU, M. a B. LIU. Multimedia data hiding. New York: Springer, 2003. ISBN 978-0-387-95426-4.
|