Modellgesteuerte Bildanalyse
Fakultät für Informatik und Mathematik ©
Name Modellgesteuerte Bildanalyse
Verantwortlich Prof. Dr. Claudius Schnörr
SWS 4
ECTS 5
Sprache(n) Deutsch
Lehrform SU mit Praktikum
Angebot im Wechsel mit anderen Fächern der gleichen Fachgruppe
Aufwand

30 Präsenzstunden Vorlesung, 30 Präsenzstunden Praktikum, 45 Stunden Vor-/Nachbereitung des Praktikums, 45 Stunden Nachbereitung der Vorlesung und Prüfungsvorbereitung

Voraussetzungen

Lineare Algebra (IF-I-B-103), Computergrafik und Bildverarbeitung (IF-I-B-601), Integraltransformationen (IF-I-B-303), Numerische Mathematik (IF-I-B-M02)

Nützlich: Operations Research (IF-I-B-M03), Systemtheorie (IF-I-M302), Fortgeschrittene Numerische Mathematik (IF-I-M300)

Ziele
  • die Kenntnis spezieller Analyseverfahren und Ansätze, die bei der Auswertung von Bildern wesentlich auf Modellwissen basieren;
  • die Fähigkeit, darauf aufsetzend zu erkennen, ob und wie Modellwissen genutzt und geeignet formuliert werden kann;
  • die Befähigung, Lösungen zu erarbeiten, vom Konzept bis hin zu algorithmischen Umsetzungen
  • das Erreichen einer kritischen Urteilsfähigkeit über Konzepte sowie die Kompetenz, selbst wissenschaftlich neue Konzepte zu erarbeiten
Inhalt

Erkennungsleistungen beim Maschinensehen (Computer Vision) können stark gesteigert werden, wenn Modellvorstellungen geeignet formuliert und im Ansatz berücksichtigt werden können. Modellwissen kann sich dabei auf unterschiedliche Informationskanäle stützen: Form, Farbe, Bewegung, 3D-Information und Textur.

Auszug aus der Gliederung:

  • Bewegung: Kalman-Filter
  • Form: u.a. Hough-Transformation, Statistisches »Formwissen« bei Segmentationsaufgaben, Hidden-Markov Modell (HMM)
  • Farbe: Farbmodell unterschiedlicher Objektansichten
  • 3D: 3D-Kantenmodell und Invarianzen, Level-Set Methoden
  • Textur: Gabor-Filter, Orientierungspyramiden
Medien und Methoden

Tafel, Beamer, selbstgesteuertes Lernen in Kleingruppen, Praktikum in Matlab

Literatur
  • Computer Vision: A Modern Approach, D. A. Forsyth, J. Ponce, Prentice Hall, 2003
  • Level Set Methods and Dynamic Implicit Surfaces, S.J. Osher, R.P. Fedkiw, Springer Verlag 2002
Zuordnungen Curricula
SPO Fachgruppe Code ab Semester Prüfungsleistungen
IG Version 2010 CGBV: Schwerpunkt Vertiefung IG-CGB-0100 2 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten (60%)
benotete Studienarbeit (40%)
IG Version 2010 EC: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-CGB-0100 2 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten (60%)
benotete Studienarbeit (40%)
IG Version 2010 SWE: Fachliche u. persönliche Profilbildung IG-CGB-0100 2 benotete schriftliche Prüfung 90 Minuten (60%)
benotete Studienarbeit (40%)