20-00-0157-iv Computer Vision

Lehrende: Prof. Ph. D. Stefan Roth

Veranstaltungsart: Integrierte Veranstaltung

Orga-Einheit: FB20 Informatik

Anzeige im Stundenplan: Computer Vision

Fach:

Anrechenbar für:

Semesterwochenstunden: 4

Unterrichtssprache: Englisch

Min. | Max. Teilnehmerzahl: - | -

Digitale Lehre:
Die digitalen Materialien werden per Moodle bereitgestellt.

Lehrinhalte:

• Grundlagen der Bildformierung
  
• Lineare und (einfache) nichtlineare Bildfilterung
  
• Grundlagen der Mehransichten-Geometrie
  
• Kamerakalibrierung & -posenschätzung
  
• Grundlagen der 3D-Rekonstruktion
  
• Grundlagen der Bewegungsschätzung aus Videos
  
• Template- und Unterraum-Ansätze zur Objekterkennung
  
• Objektklassifikation
  
• Objektdetektion
  
• Tiefe Netze in der Computer Vision
  

Literatur:

• R. Szeliski, "Computer Vision: Algorithms and Applications", Springer 2011
  
• D. Forsyth, J. Ponce, "Computer Vision - A Modern Approach", Prentice Hall, 2002
  

Voraussetzungen:
Besuch von Visual Computing (20-00-0014-iv, früher: Kanonik Human Computer Systems) ist empfohlen.

Weitere Informationen:
Studierende beherrschen nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung die Grundlagen der Computer Vision. Sie verstehen grundlegende Techniken der Bild- und Videoanalyse, und können deren Annahmen und mathematische Formulierungen benennen, sowie die sich ergebenden Algorithmen beschreiben. Sie sind in der Lage diese Techniken praktisch so umzusetzen, dass sie grundlegende Aufgaben der Computer Vision an Hand realistischer Bilddaten lösen können.

Zusätzliche Informationen:
Die Lehrveranstaltung wird parallel in Präsenz wie auch digital angeboten. Studierende, die in Präsenz teilnehmen möchten, müssen sich vorher im Kurs-Moodle dafür anmelden. Eine digitale Teilnahme ist jederzeit ohne Einschränkungen möglich. Die digitalen Materialien entsprechen dem Präsenzangebot und werden per Moodle bereitgestellt.

Online-Angebote:
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