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Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden.
Veranstaltung ist aus dem Semester
WiSe 2020/21
, Aktuelles Semester: SoSe 2024
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Computer/Robot Vision
Sprache: Englisch
Belegpflicht
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(Keine Nummer)
Vorlesung
WiSe 2020/21
2 SWS
jedes 2. Semester
http://www.is.uni-due.de/crv
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Lehreinheit:
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Informatik und Angewandte Kognitionswissenschaft
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Master of Science Medizintechnik, Abschluss 87, Master of Science Medizintechnik (87MET)
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3.
Semester )
- Kategorie : PV
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WIng M.Sc. E, Wirtschaftsingenieurwesen Richtung Elektrische Energietechnik (Master)
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1.
-
3.
Semester )
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Master of Science Angewandte Kognitions- und Medienwissenschaft, Abschluss 87, Master of Science Angewandte Kognitions- und Medienwissenschaft (87AKM)
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1.
-
2.
Semester )
- Kategorie : WP
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Master of Science Angewandte Informatik (Ingenieur- oder Medieninfor, Abschluss 87, Master of Science Angewandte Informatik (Ingenieur- oder Medieninfor (87AIM)
(
1.
-
3.
Semester )
- Kategorie : WP
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Master of Science Computer Engineering, ISE, Abschluss 87, Master of Science Computer Engineering, ISE (87B27)
(
1.
-
3.
Semester )
- Kategorie : WP
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EIT MA AT, EIT Master-Studiengang "Elektrotechnik und Informationstechnik" Vertiefungsrichtung Automatisierungstechnik
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EIT MA TI, EIT Master-Studiengang "Elektrotechnik und Informationstechnik" Vertiefungsrichtung Technische Informatik
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ISE/EEE-PA M.Sc., ISE/Electrical and Electronic Engineering
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1.
-
3.
Semester )
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ISE/EEE-CE M.Sc., ISE/Electrical and Electronic Engineering
(
1.
-
3.
Semester )
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ISE/ACE M.Sc., ISE/Automation and Control Engineering (Master of Science)
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1.
-
3.
Semester )
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15 M.Sc., ISE/Communications Engineering (Master of Science)
(
1.
-
3.
Semester )
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Maschbau MA/M, Maschinenbau (Master, Mechatronik)
(
2.
Semester )
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WIng M.Sc. MB/M, Wirtschaftsingenieur Richtung Maschinenbau (Master, Mechatronik)
(
2.
Semester )
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Zugeordnete Lehrperson:
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Pauli
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Zur Zeit keine Belegung möglich
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Termin:
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keine Angabe
wöch.
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| 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. |
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| Bemerkung: |
Die Vorlesung findet online über Moodle statt. |
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