- знати принципи побудови методів,, моделей та алгоритмів опрацювання, пошуку та розпізнавання зображень в системах комп’ютерного зору;
- вміти створювати практичні програмні засоби опрацювання та аналізу зображень з областей робототехніки, медицини, біології, Iнтернету тощо та досліджувати розроблені математичні моделі;
- вміти на прикладах програмних продуктів представити результати дослідження, універсальні та спеціалізовані проекти для установ, які працюють з зображенням різної природи. та в процесі дискусії із іншими студентами обгрунтувати свої висновки;
- мати уявлення про основні напрямки розвитку і перспективи практичного застосування комп’ютерного зору.

засоби програмування комп’ютерної графіки, штучний інтелект та методи машинного навчання

Методи комп'ютерного зору передбачають знаходження об’єктів, розпізнавання їх, аналіз форми, стеження за їх переміщенням. Основними засобами є алгоритми штучного інтелекту, машинне навчання, нейронні мережі. Допоміжними - сегментування, визначення ознак, реєстрація зображень, класифікація і пошук. Класифікація візуальних образів та методів розпізнавання. Програмні засоби формування та опрацювання візуальних образів. Ознаки форми та кольору. Методи виділення ознак Аналіз і класифікація методів виділення об’єктів уваги. Ієрархічна декомпозиція при пошуку в глибину і ширину. Системи індексування та пошуку. Зберігання і пошук в базах даних.

• Simon J. D. Prince. Computer Vision: Models, Learning, and Inference. Cambridge University Press. 2011.
• Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer Science & Business Media, 2010
• Mark S. Nixon and Alberto S. Aguado Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision Amazon 2012

• Поточний контроль (70%): письмові звіти з лабораторних робіт (40%), самостійна робота (30%0
• Підсумковий контроль (30 %, екзамен): тестування (20%), усне опитування – (10%)