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System Engineering-Ansicht

Modultyp
Vertiefung 		Pflichtmodul Wahlbereich
Spezialisierungsbereich Anzahl Semesterwochenstunden CP Angeboten in jedem
V Ü S P Proj. ∑ Anzahl
Image Understanding
0 0 2 0 0 2 4 i.d.R. jährlich
        Berechnung des Workloads
Vorgesehenes Semester ab 1. Semester
Lernziele

-Wissenschaftliche Publikation in der Bildverarbeitung lesen und verstehen können

  • Kenntnis etablierter sowie aktueller Methoden und Algorithmen der Bildverarbeitung im Kontext der Service-/Haushaltsrobotik
  • Verständnis spezieller Probleme der Bildverarbeitung im Kontext der Service-/Haushaltsrobotik
  • Verständnis des Konzepts der semantischen Bildverarbeitung

Lerninhalte

Dieses Seminar beschäftigt sich mit dem Konzept, den Algorithmen und Problemen der semantischen Bildverarbeitung im Kontext der Service-/Haushaltsrobotik. Dazu sollen die Studierenden einen Überblick über etablierte sowie aktuelle Methoden gewinnen. Mögliche Themen hierbei sind:

  • Camera Model | RGBD-Camera Registration
  • 3D-Feature Detectors and Descriptors
  • Hough Transformation
  • RANSAC | ICP
  • Object Recognition
  • Object Detection
  • Object Model Reconstruction
  • Human Detection
  • Probability Theory
  • Tracking Algorithms
  • Unstructured Information Management | Watson | RoboSherlock
Prüfungsformen

i.d.R. mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Dokumente (Skripte, Programme, Literatur, usw.)

  • D. A. Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition) (2011)
  • R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications (2010)
  • M. Vincze and D. Kragic, Vision for Robotics, Foundations and Trends in Robotics Vol. 1, No. 1 (2010) 1–78

Weitere Literatur wird in den einzelnen Seminaren bekanntgegeben.
Lehrende: Dr. B. Gottfried, u.a. Verantwortlich: Prof. M. Beetz, PhD
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