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Computer/Robot-Vision - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Übung Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester WS 2012/13 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Keine Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Deutsch
Termine Gruppe: [unbenannt] iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen E-Learning
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iCalendar Export für Outlook
Di. 10:00 bis 12:00 wöch. LF - LF 257      
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Do. 10:00 bis 12:00 wöch. LF - LF 257      
Gruppe [unbenannt]:
 
 
Zielgruppen/Studiengänge
Zielgruppe/Studiengang Semester Pflichtkennzeichen
AI MA, Angewandte Informatik (Master) 1 - 3 WP
EIT MA TI, EIT Master-Studiengang "Elektrotechnik und Informationstechnik" Vertiefungsrichtung Technische Informatik - WP
EIT MA AT, EIT Master-Studiengang "Elektrotechnik und Informationstechnik" Vertiefungsrichtung Automatisierungstechnik - WP
ISE/CE-RS M.Sc., ISE/Computer Engineering (Master of Science, Reliable Systems) 1 - 1
ISE/CE-ISV M.Sc., ISE/Computer Engineering (Master of Science, Interactive Systems and Visualization) 1 - 1
ISE/CSCE M.Sc., ISE/Computer Science and Communications Engineering (Master of Science) - WP
ISE/ACE M.Sc., ISE/Automation and Control Engineering (Master of Science) - WP
ISE/EEE-CE M.Sc., ISE/Electrical and Electronic Engineering - WP
ISE/EEE-PA M.Sc., ISE/Electrical and Electronic Engineering - WP
Maschbau MA/M, Maschinenbau (Master, Mechatronik) - WP
Zuordnung zu Einrichtungen
Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaft
Inhalt
Kommentar

Beschreibung:
Die Veranstaltung (bestehend aus Vorlesung und Übung) vermittelt die Grundlagen des maschinellen Sehens auf mittlerer und höherer Kognitionsebene (Bildverstehen). Hierzu gehört die Extraktion und geometrische Rekonstruktion von Strukturen aus Bildern und Bildfolgen, sowie deren semantische Interpretation (Erkennung). Bezug nehmend auf die natürliche Umwelt wird insbesondere auch das Aktive, Dynamische Sehen behandelt, mit Bewegung von Objekten und/oder von Kameras.
Inhalte im Einzelnen:
- Einführung (Anwendungen, Verarbeitungsablauf)
- Medium-Level Strukturextraktion (Geraden, Konturen, Aktive Konturen,
Hough-Transformation)
- Kameramodellierung (Linsen, Kameramerkmale, Projektionsmodelle, Bildentstehung, Kamerakalibrierung)
- Bildfolgenanalyse (Änderungsdetektion, Objektverfolgung, Optischer Fluß,
Korrespondenzanalyse)
- 3D-Rekonstruktion (Stereo-Bild Triangulation, Struktur aus Bildfolgen)
- Objekt-/Situationserkennung (parametrische/nichtparametrische/strukturbasierte Verfahren)

 

Lernziele:
Die Studierenden sollen die Rolle und wichtige Einsatzgebiete von maschinellen Sehsystemen kennenlernen, die zu zugrunde liegenden mathematischen Ansätze verstehen und unter Verwendung einer Computer Vision Plattform entsprechende Verfahren implementieren, sowie über die Eignung ausgewählter Computer Vision Verfahren für bestimmte Aufgabenstellungen urteilen können.


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2012/13 , Aktuelles Semester: SoSe 2024