Bildanalyse
Vorlesung im Hauptstudium, WS 04/05
Aktuelles
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18.03.2005
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Die Klausureinsichtnahme ist für den 11. April ab 17:00 Uhr im SR702, Einsteinstr. 62 geplant.
Wie immer gilt: Die offiziellen Angaben werden von den entsprechenden Prüfungsämtern bekanntgegeben.
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19.01.2005
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Der Terminplan zur Präsentation der zweiten praktischen Übung ist nun online.
Gruppen ohne Termin mögen sich möglichst bald melden.
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11.01.2005
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Jede Gruppe möge bis zum 17.01. zwei Wunschtermine (jeweils einstündig) zur eigenen Präsentation
der zweiten praktische Übung ihrem Übungsgruppenleiter mitteilen. Zusätzlich zu dem
Übungstermin am Freitag (21.01., 11-13h) besteht die Möglichkeit das Programm am Donnerstag
(20.01., 11-13h) vorzuführen.
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10.01.2005
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Die Übung am Freitag, den 14.01.05, findet nicht statt.
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17.12.2004
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Es stehen nun zwei Testsequenzen zur Objektverfolgung im Downloadbereich zu den Übungen zur Verfügung.
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29.11.2004
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Jede Gruppe möge bis zum 03.12. drei Wunschtermine (jeweils einstündig) zur eigenen Präsentation
der ersten praktische Übung ihrem Übungsgruppenleiter mitteilen. Zusätzlich zu dem
Übungstermin am Freitag (10.12., 11-13h) besteht die Möglichkeit das Programm am Donnerstag
(09.12., 9-13h) vorzuführen. Weitere Details werden in der Übungsstunde am 30.11.04 besprochen.
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14.11.2004
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Der Klausurtermin ist festgelegt. Nähere Informationen erhaltet ihr hier.
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Allgemeines
| Titel |
Bildanalyse (2 VL + 2 UE) |
| Belegnummer |
102761 (VL), 102795 (UE) |
| Veranstalter |
Prof. Xiaoyi Jiang, Kai Rothaus, Steffen Wachenfeld |
| Zeit und Ort |
Vorlesung: Dienstags, 11:15-12:45 im M5 (Ersttermin 12.10.2004)
Übung: Freitags, 11:15-12:45 im M5 (Ersttermin wird in der VL bekanntgegeben) |
| Zuordnung |
Hauptstudium |
| Hörerkreis |
Die Veranstaltung richtet sich an Studierende im Hauptstudium, ggf auch Studierende am Ende des Grundstudiums. |
| Inhalt |
Das Forschungsgebiet Computer Vision und Mustererkennung verfolgt das Ziel, Rechner/Roboter mit bestimmter Funktionalität der visuellen Wahrnehmung auszustatten. Hierbei werden theoretische und algorithmische Grundlagen entwickelt, um automatisch visuelle Information im Rechner zu verarbeiten, zu analysieren, und je nach Modellrahmen zu interpretieren. So soll ein Beitrag zur gesteigerten Intelligenz der Rechner/Roboter, vom Lösen statischer visueller Aufgabenstellungen bis hin zur aktiven Interaktion mit der Umwelt, geleistet werden. In dieser Vorlesung werden grundlegende Begriffe und Verfahren zur Bildanalyse vorgestellt. U.a. werden folgende Themen behandelt: Bearbeitung von Binärbildern, Dokumentanalyse, Kantendetektion, Hough-Transformation, Konturdetektion und -approximation, Bildsegmentierung, Merkmalsgruppierung, Texturanalyse, Formdeskriptoren, Bilddatenbanken. |
| Vorkenntnisse |
Grundstudium Informatik in Haupt- oder Nebenfach. Programmierkenntnisse werden vorausgesetzt.
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| Bemerkungen |
Die Vorlesung ist als eine Einführung in das Fachgebiet Computer Vision und Mustererkennung konzipiert, worauf weitere Lehrveranstaltungen aufbauen werden.
Sie kann auch als ein Einstieg in eine Studien- oder Diplomarbeit gesehen werden. |
| Leistungsnachweis |
Teilnahme an den Übungen und der Klausur |
Literatur
Jain, R. /Kasturi, R. / Schunk, B. G.:
Machine Vision
McGraw-Hill, 1995
Davies, E. R.:
Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities
2nd. Edition, Academic Press, 1996
Sonka, M. / Hlavac, V. / Boyle, R.
Image Processing, Analysis and Machine Vision
2nd Edition, PWS Publishing, 1999
Shapiro, L. G. / Stockmann, G. C.
Computer Vision
Prentice Hall, 2001
Forsyth, D. A. / Ponce J.
Computer Vision: A Modern Approach
Prentice Hall, 2003
X. Jiang, H. Bunke
Dreidimensionales Computersehen: Gewinnung und Analyse von Tiefenbildern
Springer-Verlag, 1996
Folien
Zusatzfolien zur Vorlesung:
Übungen
Es werden Blätter mit schriftlichen Aufgaben (SUE) ausgegeben.
Diese Übungen sind in der Regel bis dienstags vor der Vorlesung um 11:15 Uhr abzugeben,
entweder in elektronischer Form per Mail an Kai Rothaus oder klassisch auf Papier in den Briefkasten 77.
Zusätzlich wird es auch Übungsblätter mit Programmieraufgaben (PUE) geben,
bei denen eine Vorführung als Leistungsnachweis verlangt wird.
Einzelheiten zu den Bewertungen werden in der ersten Übungsstunde bekannt gegeben.
Downloads zu den Übungen
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Die Beispiel-Implementierung zum Umgang mit Bildern in Java gibt es
hier.
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Die beiden Testbilder für die Hough-Transformation:
Coins 4 und Coins 22.
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Die beiden Beispielsequenzen zur Objektverfolgung: Sequenz 1 und Sequenz 2.
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Termine zur Vorführung der PUE2
| Datum |
Zeit |
Gruppe |
| 20.01., 11-12h, R702 |
11:00 |
Alexander, Lars |
| 11:20 |
frei |
| 11:40 |
frei |
| 20.01., 12-13h, R702 |
12:00 |
frei |
| 12:20 |
frei |
| 12:40 |
frei |
| 21.01., 11-12h, M5 |
11:00 |
Malte, Martin |
| 11:20 |
Anna, Christian, Michael |
| 11:40 |
Peter, Philipp, Niklas |
| 21.01., 12-13h, M5 |
12:00 |
Katharina, Ludger, Marina |
| 12:20 |
reserviert |
| 12:40 |
frei |
| 25.01., 10-11h, R602a |
10:30 |
Bahne, Dennis |
Leistungsnachweis
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Die Klausur wird am 01.02.05 von 11:00 Uhr bis 13:00 Uhr im M5 stattfinden.
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Eine für alle Teilnehmer verpflichtende und verbindliche Anmeldungen ist bis zum 18.01.05 mit dem Kursbuchungssystem der IVV5 möglich (Kurs-Id: 2302).
Hierzu ist eine Benutzerkennung des Universitätsnetzwerkes und eine zusätzliche Registrierung im Kursbuchungssystem notwendig.
Erst nach erfolgreicher Registrierung können Kurse gebucht werden. Bei Problemen mit dem Kursbuchungssystem sind die zuständigen Administratoren zu kontaktieren.
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Studierende der Geoinformatik werden zum Erwerb eines Abtestats zu einem Abschlussgespräch im Anschuss an die Vorlesungsreihe gebeten.
Termine können mit Prof. Jiang vereinbart werden, hierzu ist keine Anmeldung im Kursbuchungssystem vorgesehen.
Eine Klausurteilnahme (von GI-lern) sollte vorher mit den Veranstaltern der Vorlesung abgestimmt werden, kann jedoch auf Grund der beschränkten Kapazität nicht in jedem Fall garantiert werden.
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Für Studierende der Wirtschaftsinformatik ist eine Doppelanmeldung notwendig: Zum einen im Kursbuchungssystem der IVV5 und zum anderem im Buchungssystem der WI.
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