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System Engineering-Ansicht

Modultyp
Vertiefung 		Pflichtmodul Wahlbereich
Spezialisierungsbereich Anzahl Semesterwochenstunden CP Angeboten in jedem
V Ü S P Proj. ∑ Anzahl
Anwendungen der Bildverarbeitung
2 2 0 0 0 4 6 i. d. R. angeboten alle 2 Semester
Applications of Computer Vision         Berechnung des Workloads
Vorgesehenes Semester ab 1. Semester
Lernziele

  • 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

Lerninhalte

  • 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
Prüfungsformen

Bearbeitung von Übungsaufgaben und Fachgespräch oder mündliche Prüfung
Dokumente (Skripte, Programme, Literatur, usw.)

  • Folien im Netz
  • Richard Szeliski, Computer Vision and Applications, Springer 2010
  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016
Lehrende: Prof. Dr. U. Frese Verantwortlich: Prof. Dr. U. Frese
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