Tehnici avansate pentru imagistica digitală

Catalogul disciplinelor

Prezentare generală

Programul de studii universitare de masterat “Tehnici Avansate de Imagistică Digitală” (TAID) răspunde cerinţelor actuale de dezvoltare şi evoluţie a economiei serviciilor din domeniul IT&C, în contextul generalizării producerii şi exploatării imaginilor digitale. Domeniile de activitate vizate sunt practic nelimitate, de la aplicații de “consum” (tehnologii camere foto digitale şi terminale mobile “smartphone”), domeniul medical (produse și tehnologii de analiză și prelucrare de imagini medicale), domeniul militar (produse și tehnologii de prelucrare a imaginilor satelitare), domeniul de securitate (sisteme de supraveghere și sisteme biometrice), domeniul automatizărilor industriale (sisteme de inspecție produse), robotică (sisteme de interfațare om-mașină) și multe altele.

Pregătirea se fundamentează pe aplicarea tehnicilor de programare, algoritmică şi machine learning.

Posibilii angajatori vizează atât mediul academic (profil didactic și de cercetare) cât şi mediul industrial de cercetare-dezvoltare precum organizaţii/firme de orice dimensiune, de la cele mici (exemplu start-up și spin-off), până la cele multinaţionale.

Cui i se adresează?

Programul de masterat se adresează în principal inginerilor din domeniile Calculatoare şi tehnologia informaţiei, Inginerie electronică, telecomunicaţii şi tehnologii informaţionale, Ştiinţe inginereşti aplicate, Ingineria sistemelor. Programul poate fi urmat şi de absolvenţi licenţiaţi în matematică, informatică sau cibernetică.

Obiectivele programului de masterat

Programul de masterat TAID are ca obiectiv instruirea inginerilor licențiați astfel încât să le ofere acestora posibilitatea de a modela și proiecta sisteme software/hardware de prelucrare și analiză a imaginilor şi computer vision pentru aplicații specifice, precum și posibilitatea de a identifica și analiza probleme specifice și de a elabora strategii pentru soluționarea acestora.

Competențe de specialitate oferite absolvenților

Competenţele recunoscute de RNCIS şi înscrise în suplimentul de diplomă sunt:

• Cunoasterea aprofundată a conceptelor, principiilor şi metodologiilor de proiectare specifice domeniilor de analiză şi prelucrarea imaginilor şi a aplicaţiilor acestora;
• Capacitatea de a proiecta şi implementa, precum şi de a testa şi evalua sisteme complexe de prelucrarea şi analiza imaginilor;
• Capacitatea de a crea şi implementa modele matematice adecvate conceptelor specifice prelucrării şi analizei imaginilor;
• Capacitatea de a modela şi implementa componentele software ale unei aplicaţii de prelucrarea şi analiza imaginilor pentru diferite sisteme (Windows/Android);
• Proiectarea si realizarea de aplicatii avansate de baze de date (data mining, teoria şi proiectarea bazelor de date, inclusiv distribuite, tehnologii multimedia).

Exemple de direcții de cercetare abordate

Titlurile lucrărilor de disertaţie aflate în lucru în ultimii doi ani sunt un exemplu edificator asupra complexităţii şi actualităţii tematicilor abordate la masteratul TAID:

• Algoritmi automaţi de urmărire a persoanelor şi coportamentului acestora în fluxuri video
• Algoritmi de re-încadrare a imaginilor digitale bazate pe analiza automată a conţinutului
• Aplicație distribuita pentru stilizarea imaginilor
• Detecție de obiecte de interes în imagini termale achiziţionate cu sisteme optice cu teleobiectiv folosind rețele neuronale adânci
• Analiza automată a expresiilor faciale la copii
• Detecţia duplicatelor imaginilor digitale color într-o bază de date multimodală
• Analiză facială pentru recunoașterea automată a fraților
• Sistem de recomandare pentru o platformă multimedia
• Soluție distribuită de localizare bazată pe similaritatea conținutului în imagini
• Sistem automat de ȋmbătrânire / ȋntinerire a feţei
• Aplicatie Android pentru afisarea si transmiterea informatiilor din imagini mamografice digitale
• Detecția expresiilor simulate
• Detecția autovehiculelor din imagini naturale folosind rețele convoluționale
• Utilizarea transformatei cosinus discrete tridimensionale în compresia video
• Metodă pentru urmărirea pietonilor în secvențe de imagini
• Detecţia semnalizărilor luminoase (semafoare, autovehicule) în secvenţe video
• Detecţia imaginilor digitale achiziţionate cu degradări de tip „deget în faţa obiectivului”
• Sistem de semaforizare inteligentă a unei intersecții
• Metodă de analiză facială pentru recunoașterea emoțiilor în secvențe de imagini
• Monitorizarea automata a traficului: detectia de ambuteiaje si previziunea accidentelor
• Evaluare comparativa intre SDK-uri pentru retele neuronale dedicate platformelor mobile
• Combinarea culorilor în design-ul şi estetica vestimentară utilizând rețele neuronale convoluționale de colorizare
• Analiza eficienta a expresiilor faciale
• Optimizarea rețelelor neuronale pentru aplicații cu circuite integrate
• Metoda nesupervizata de extragere a informatiilor pentru imbunatatirea recunoasterii emotiilor in imagini faciale
• Denoising si sharpening folosind arhitectura U-Net
• Studiu asupra eficientei unei retele convolutionale de a detecta puncte importante pe fata umana
• Transferul expresiilor faciale
• Serviciu de autentificare prin recunoaștere facială