183.585 Computer Vision
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2019W, VU, 3.0h, 4.5EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 3.0
  • ECTS: 4.5
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage die wichtigsten Theorien, Prinzipien, Konzepte und Algorithmen der Computer Vision zu benennen, erklären und gegenüberzustellen. Ihr Wissen und Verstehen entspricht dem Stand der Fachliteratur im Bereich der Computer Vision. Sie sind in der Lage geeignete formal-mathematischer Methoden zur Modellbildung, Abstraktion, Lösungsfindung und Evaluation anzuwenden und erlangen Problemformulierungs- und Problemlösungskompetenz.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Wie können Computer die visuelle Welt der Menschen verstehen?

Dieser Kurs behandelt Vision als einen Prozess aus verrauschten und unsicheren Daten und betont probabilistische und statistische Ansätze. Themen sind ua: Struktur von Bildern, Textur, Szenen und Context, Feature Based Alignment, Stereo Korrespondenz, Struktur aus Motion, Image Stitching, Computational Photography, Image Based Rendering und Baysian Modeling zu Zweck der Objekterkennung. Diese Lehrveranstaltung ist für Studierende die sich für Vision, künstliche Intelligenz, oder maschinelles Lernen interessieren, gedacht. Sie bietet eine umfassende Einführung in das Feld, zeigt die aktuellen Probleme und Theorien, die grundlegende Mathematik und einige interessante Algorithmen sowie die Möglichkeit, den Inhalt direkt in Übungen anzuwenden.

 

Methoden

Frontalvortrag und schriftliche Prüfung, selbständiges Lösen und wissenschaftliche Diskussion von fachbezogenen Beispielen und Abgaben. Die Lehrveranstaltung besteht aus einem Vorlesungsteil und einem Übungsteil. Die beschriebenen Inhalte und Konzepte werden im Rahmen der Vorlesungseinheit erläutert und im Übungsteil praktisch erprobt und angewendet.

Prüfungsmodus

Schriftlich

Weitere Informationen

ECTS Breakdown: 4.5 ECTS = 112.5h

24h    Vorlesung
12h    Lösen der Übungsbeispiele mittels Matlab im Labor (mit Tutor-Unterstützung)
25h    Erstellung eines Reports zur Dokumentation der Übungsergebnisse
0.5h   Abgabegespräch zur Übung
49h Prüfungsvorbereitung
2h   Prüfung
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112.5h

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.13:00 - 15:0002.10.2019 - 27.11.2019FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Do.13:00 - 15:0003.10.2019 - 28.11.2019FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Fr.13:00 - 15:0004.10.2019 - 29.11.2019FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Do.09:00 - 13:0010.10.2019 - 30.01.2020Informatiklabor Pong Übungstermin
Di.13:00 - 17:0007.01.2020Informatiklabor Pong Übungstermin
Mi.13:00 - 17:0022.01.2020Informatiklabor Pong Übungstermin
Computer Vision - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.02.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Do.03.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Fr.04.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Mi.09.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Do.10.10.201909:00 - 13:00Informatiklabor Pong Übungstermin
Do.10.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Fr.11.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Mi.16.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Do.17.10.201909:00 - 13:00Informatiklabor Pong Übungstermin
Do.17.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Fr.18.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Mi.23.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Do.24.10.201909:00 - 13:00Informatiklabor Pong Übungstermin
Do.24.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Fr.25.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Mi.30.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Do.31.10.201909:00 - 13:00Informatiklabor Pong Übungstermin
Do.31.10.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Mi.06.11.201913:00 - 15:00FAV Hörsaal 1 Vorlesung
Do.07.11.201909:00 - 13:00Informatiklabor Pong Übungstermin

Leistungsnachweis

Ausarbeitung von Übungsbeispielen, Abgabegespräche, schriftliche Prüfung

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Fr.13:00 - 15:0006.12.2019EI 10 Fritz Paschke HS schriftlich07.11.2019 00:00 - 05.12.2019 00:00in TISSComputer Vision Examination
Mi.13:00 - 15:0029.01.2020 Seminarraum FAV 01 Aschriftlich15.11.2019 00:00 - 26.01.2020 23:59in TISSComputer Vision Exam

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
16.09.2019 00:00 15.10.2019 23:59 15.10.2019 23:59

Anmeldemodalitäten:

Student groups are formed by registering for one of the groups listed in the corresponding TUWEL course. Please register for a group at your preferred time of day: Thursday 9-11 or 11-13. In the first session the group assignments will be fixed.

Curricula

Literatur

 

The course is based on a new book, Computer Vision: Algorithms and Applications, by Richard Szeliski, which is on the web for free right now.

 

Vorkenntnisse

  • Algebra und Diskrete Mathematik
  • Algorithmen und Datenstrukturen
  • Analysis
  • Programmkonstruktion
  • Grundlagen des Visual Computing

des derzeit gültigen Studienplans des Bachelorstudiums Medieninformatik und Visual Computing.

 

Weitere Informationen

Sprache

bei Bedarf in Englisch