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Computer/Robot Vision - Einzelansicht

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Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Langtext
Veranstaltungsnummer Kurztext
Semester WiSe 2015/16 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Credits Belegung Keine Belegpflicht
Zeitfenster
Hyperlink
Sprache Englisch
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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Fr. 10:00 bis 12:00 wöch. BC - BC 523      
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Pauli, Josef , Prof. Dr. rer. nat.
Zielgruppen/Studiengänge
Zielgruppe/Studiengang Semester Pflichtkennzeichen
WIng M.Sc. MB/M, Wirtschaftsingenieur Richtung Maschinenbau (Master, Mechatronik) 2 - 2 WA
Maschbau MA/M, Maschinenbau (Master, Mechatronik) 2 - 2 WP
ISE/CE-ISV M.Sc., ISE/Computer Engineering (Master of Science, Interactive Systems and Visualization) 1 - 3 WP
15 B.Sc., ISE/Electrical and Electronic Engineering (Bachelor of Science) -
15 M.Sc., ISE/Automation and Control Engineering (Master of Science) 1 - 3 WP
15 M.Sc., ISE/Communications Engineering (Master of Science) 1 - 3 WP
ISE/CSCE M.Sc., ISE/Computer Science and Communications Engineering (Master of Science) 1 - 3 WP
ISE/ACE M.Sc., ISE/Automation and Control Engineering (Master of Science) 1 - 3 WP
ISE/EEE-CE M.Sc., ISE/Electrical and Electronic Engineering 1 - 3 WP
ISE/EEE-PA M.Sc., ISE/Electrical and Electronic Engineering 1 - 3 WP
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 - 3 WP
KOMEDIA MA, Angewandte Kognitions- und Medienwissenschaft (Master) 1 - 3 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 WiSe 2015/16 , Aktuelles Semester: SoSe 2024