Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage Entwicklungsprojekte im Bereich Computer Vision abzuschätzen und auch durchzuführen. Wichtige Erkenntnisse betreffen alle Einzelschritte eines Computer Vision Projektes: das beginnt mit der Planung und Aufwandsabschätzung, umfasst die Datenaufnahme und die Beurteilung der Datenqualität, die Implementierung und die Evaluierung der Ergebnisse, aber auch Fragen der interdisziplinaren Zusammenarbeit, sowie rechtliche und ethische Überlegungen.
Überblick zu CV Languages, Libraries and Applications
Beispiele aus dem Forschungsalltag, Ergebnisse aus CV Forschungsprojekten
Exkursion bzw. Besuch einer Firma aus dem Bereich Computer Vision.
Computer Vision aus der Sicht der Anwendung. Wir werden CV-Projekte und -Lösungen besprechen, einen genaueren Blick auf die ausgewählten Programmiersprachen, Modelle und/oder Datensätze werfen und über deren Vor- und Nachteile sprechen. Wir werden auch darüber sprechen, wie man Bildverarbeitungsprobleme prinzipiell und in der Praxis angeht. Sie werden sehen, dass Bildverarbeitungslösungen auf disziplinübergreifendes Fachwissen angewiesen sind, und Sie werden erfahren, wie interdisziplinäre Kooperationen zwischen Medizinern, Polizei und Justiz, Archäologen und Numismatikern auf der einen Seite und Informatikern auf der anderen Seite funktionieren. Wir konzentrieren uns jedoch auf die Technologie, z. B. Video-, RGBD- oder Wärmebildkameras, die Gesichter oder bestimmte Verhaltensweisen in Echtzeit erkennen, und wir werden sehen, wie dies funktioniert. Weitere Themen sind Tiefen- und Posenschätzung sowie Deep Learning, eines der aktuellen "Hot Topics" der Computer Vision.
Oral exam
Für die Vorlesung wird grundsätzliches Interesse an praktischen Lösungen aus dem Bereich Computer Vision empfohlen.
