20-00-0401-iv Computer Vision II

Lehrende: Prof. Ph. D. Stefan Roth

Veranstaltungsart: Integrierte Veranstaltung

Orga-Einheit: FB20 Informatik

Anzeige im Stundenplan: CV II

Fach:

Anrechenbar für:

Semesterwochenstunden: 4

Unterrichtssprache: Englisch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -

Lehrinhalte:
- Computer Vision als (probabilistische) Inferenz
- Robuste Schätzung und Modellierung
- Grundlagen der Bayes’schen Netze und Markov’schen Zufallsfelder
- Grundlegende Inferenz- und Lernverfahren der Computer Vision
- Bildrestaurierung
- Stereo
- Optischer Fluß
- Bayes’sches Tracking von (artikulierten) Objekten
- Semantische Segmentierung
- Aktuelle Themen der Forschung

Literatur:
Literaturempfehlungen werden regelmässig aktualisiert und beinhalten beispielsweise:
- S. Prince, “Computer Vision: Models, Learning, and Inference”, Cambridge University Press, 2012
- R. Szeliski, ""Computer Vision: Algorithms and Applications"", Springer 2011

Voraussetzungen:
Besuch von Visual Computing und Computer Vision I ist empfohlen.

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