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Pflicht/Wahl

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Form

Prüfung

Anforderungen

Lernziele

• Die Grundprinzipien der Informationsverarbeitung in biologischen Sehsystemen kennen.
• Die neuroinformatische und systemtheoretische Modellierung dieser Verabeitungsprinzipien kennen.
• Die Prinzipien zur Kombination von sensorischen Bottom Up-Prozessen und kognitiven Top-Down-Prozessen verstehen.
• Mit der Programmierung von bio-analogen Signalverarbeitungs-Algorithmen (Beispiel: Simple-Zellen des visuellen Cortex als orientierungsselektive Bandpass-Filter) praktische Erfahrung haben.
• Bio-analoge Algorithmen in technischen Systemen anwenden können.

Lerninhalte

• Kursprinzip mit Theorie- und Praxisanteil: Vorlesungsanteil, Referate über ausgewählte Themen, praktische Übungen, Computerexperimente
• Anatomie des Auges und des visuellen Cortex
• Standard-Neuronenmodell
• Neuronentypen im visuellen System (Ganglien-Zellen, Simple-, Komplex-, und Hyperkomplexzellen)
• Modellierung mittels der linearen Systemtheorie.
• Faltungsoperation, Fouriertransformation, Konzept des linearen Filters.
• Klassifikation von Mustern
• Objekterkennung und Invarianzleistungen
• Systeme zur Szenenanalyse und Aufmerksamkeitssteuerung

Quellen

• Visual Perception: Physiology, Psychology and Ecology. Vicki Bruce, Patrick R. Green, Mark A. Georgeson. Psychology Press, Hove, UK, 2003
• Vision Science: Photons to Phenomenology. Stephen E. Palmer. MIT Press, Cambridge, MA, 1999
• u.a. ca 20 Fachartikel zum Thema Szenenanalyse und Mustererkennung

Sprache

Bemerkung

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