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.
Online-Angebote: moodle
Computer Vision II
Prof. Ph. D. Stefan Roth
Mi, 13. Apr. 2022 [13:30]-Mi, 13. Jul. 2022 [15:10]
