Anwendungen der Bildverarbeitung
Applications of Computer Vision
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Modulnummer
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Bachelor
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Schwerpunkt
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Anzahl der SWS
| V |
UE |
K |
S |
Prak. |
Proj. |
∑ |
| 2 |
2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
4 |
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Kreditpunkte
:
6
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Turnus
i. d. R. angeboten alle 2 Semester
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Formale Voraussetzungen
:
-
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Inhaltliche Voraussetzungen
:
-
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Vorgesehenes Semester
:
ab 1. Semester
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Sprache
:
Deutsch
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Ziele
:
-
die wichtigsten Algorithmen der Bildverarbeitung verstehen
-
mit vorhandenen Bildverarbeitungsmodulen und anwendungsspezifischen Programmteilen BV-Anwendungen konzipieren, entwickeln und evaluieren können
-
geometrische Informationen in Bildern mit 3D-Koordinatensystemen und quadratischer Ausgleichsrechnung mit Programmen extrahieren können
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Inhalte
:
-
die wichtigsten Algorithmen der Bildverarbeitung
- heuristische Segmentierung
- Filter
- Houghtransformation
- Punktfeatures, SIFT, ORB
- Matching, HoG, Bag of Words
- Convolutional Neural Networks
- FCNN
- Faster R-CNN
- Kameragleichung
- RANSAC
- least squares
- bundle adjustment
- stereo matching
- 3d reconstruction
-
Methoden zur Konzeption, Entwicklung und Evaluierung von BV-Anwendungen durch Kombination existierender Libraries mit eigener Anwendungslogik
- precision, recall, ROC-curve, test/training-Datensatz
- Subalgorithmen mit und ohne mathematisch definierter Aufgabe
- Debuggingstrategie bei Algorithmen mit Daten
- Effekte und Einflüsse bei der Bildaufnahme
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Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.)
:
- Folien im Netz
- Richard Szeliski, Computer Vision and Applications, Springer 2010
- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016
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Form der Prüfung
:
Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
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Arbeitsaufwand
| Präsenz |
56 |
| Übungsbetrieb/Prüfungsvorbereitung |
124 |
| Summe |
180 h |
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Lehrende:
Prof. Dr. U. Frese
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Verantwortlich
Prof. Dr. U. Frese
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Wirtschaftsinformatik-Format