Grundlagen der Computer Vision

Termin(e)
Lecture

Dienstag, 09 - 11 Uhr G29-307

Prof. Dr.-Ing. Klaus Tönnies
Vorlesungsbegleitendes Projekt

Freitag, 09-11 Uhr

Tim König, Johannes Steffen

Computer Vision leitet sich aus dem Begriff Human Vision (d.h. visuelle Wahrnehmung des Menschen) ab. Methoden der Computer Vision versuchen auf verschiedenen Ebenen Prozesse der visuellen Wahrnehmung algorithmisch zu beschreiben oder durch gleichwertige Prozesse zu ersetzen, so dass aufgenommene Kamerabilder automatisch interpretiert oder analysiert werden können. Das gelingt naturgemäß leichter im Bereich der frühen Bildverarbeitung (Early Vision), über die viel aus der neurophysiologischen Forschung bekannt ist. Aber auch für komplexere Aufgaben der Bilderkennung wurden Prozesse gefunden, deren Resultate denen der Human Vision vergleichbar sind. Ziel der Veranstaltung ist eine Darstellung grundlegender Methoden aus den Bereichen Early Vision und High Level Vision, die die Basis vieler Methoden zur automatischen Bilderkennung in Industrie und Forschung sind.

Studienrichtungen:
Siehe LSF.

Credits: 5

Sprache: Deutsch

Prüfungen

TBA


Vorlesungsbegleitendes Projekt


Tutor: Johannes Steffen
Room: G29-K058
Date: Montag, 13-15 Uhr / Freitag, 09-11 Uhr

Aufgabenstellung

Details des vorlesungsbegleitenden Projektes werden am ersten Übungstermin vorgestellt..

Die Teilnahme an den Präsentationen ist für alle Projektteilnehmer verpflichtend.

Organisatorisches

Zulassungsvoraussetzungen für die Prüfung und Kriterien für die erfolgreiche Teilnahme am Projekt: TBA

Dokumente

Trainingsdatensatz für das Projekt:

Train.zip (1.9GB)


Vorlesungsfolien
03.04.2017GCV-1.-Einfhrung.pdf
03.04.2017GCV-2.-Computational-Theory-of-Vision.pdf
03.04.2017GCV-3.-Photogrammetrie.pdf
03.04.2017GCV-4.-Stereo-Vision-Geometrie.pdf
03.04.2017GCV-5.-Das-Korrespondenzproblem-der-Stereo-Vision.pdf
03.04.2017GCV-6.-Bewegung-und-Tiefe.pdf
03.04.2017GCV-7.-High-Level-Vision-Einfhrung.pdf
03.04.2017GCV-8.-Template-Matching.pdf
03.04.2017GCV-9.-Variable-Templates.pdf
03.04.2017GCV-10.-Recognition-by-Components.pdf
03.04.2017GCV-11.-Modellbasiertes-RBC.pdf
03.04.2017GCV-12.-Merkmalsbasierte-Bewegungsanalyse.pdf
Projekt
28.04.2017Projektvorstellung.pdf