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

2019W, VO, 1.0h, 1.5EC

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 1.0
  • ECTS: 1.5
  • Typ: VO Vorlesung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage Software Entwicklungsprojekte im Bereich Computer Vision zu planen und einen Aufwand abzuschätzen. Wichtige Erkenntnisse betreffen die Datenaufnahme und die Beurteilung der Datenqualität, die Implementierung und die Evaluierung der Ergebnisse.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Overview on CV Languages, Libraries and Applications

  • Computer Vision Programming Languages: C++, Python, Matlab
  • Computer Vision Software: Matlab, OpenCV, NumPy, Scikit-Learn, ¿
  • Computer Vision Applications: Face Recognition, Behavior Modelling, ...

Methoden

  • Literatursuche und Literaturauswahl hinsichtlich praktischer Nutzbarkeit
  • Bewertung der Datenqualität
  • Design und Planen von Experimenten

Prüfungsmodus

Mündlich

Weitere Informationen

Computer vision from an applied point of view. We will review popular programming languages as well as open and closed source software (e.g. Matlab, NumPy, OpenCV) and talk about their pros and cons. We will also talk about how to approach computer vision problems in a principle way, and how related topics such as image processing, probability theory, numerical optimization, and machine learning fit into the picture. For the most part we will talk about selected successful computer vision applications. For example, video or RGBD cameras detect faces or certain behavior in real-time, and we will see how this works. Other topics include depth and pose estimation as well as deep learning, one of the current "hot topics" in computer vision.

Vortragende

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.10:00 - 12:0009.10.2019 - 29.01.2020Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesung
Computer Vision Systems Programming - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.09.10.201910:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Lab Tasks Q&A
Mi.16.10.201910:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Spezifikationsvorträge
Mi.23.10.201910:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesung
Mi.13.11.201910:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Lab Tasks Q & A
Mi.20.11.201910:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Lab Tasks Q & A
Mi.27.11.201910:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesung
Mi.04.12.201910:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Lab Tasks Q & A
Mi.11.12.201910:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Interimsreport - Präsentationen
Mi.18.12.201910:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Nachtermin Interimspräsentationen
Mi.08.01.202010:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Lab Tasks Q & A
Mi.15.01.202010:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Vorlesung
Mi.22.01.202010:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Final Presentations Lab
Mi.29.01.202010:00 - 12:00Seminarraum FAV 01 A (Seminarraum 183/2) Prüfung

Leistungsnachweis

Oral exam

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Mi. - 29.01.2020mündlich19.01.0020 00:00 - 22.01.2020 00:00in TISSVO Prüfung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
05.09.2019 00:00 16.10.2019 00:00 04.12.2019 00:00

Curricula

StudienkennzahlSemesterAnm.Bed.Info
066 932 Visual Computing
066 936 Medizinische Informatik

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Für die Vorlesung wird ein Basiswissen für die Bildverarbeitung empfohlen. (Was ist ein Histogramm, Kantendetektion, etc.)

Begleitende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Deutsch