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

2023S, VU, 4.0h, 6.0EC
TUWELLectureTube

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 4.0
  • ECTS: 6.0
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • LectureTube Lehrveranstaltung
  • Format der Abhaltung: Hybrid

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.

 

Inhalt der Lehrveranstaltung

In der Vorlesung werden fortgeschrittene Methoden der Computer Vision vertiefend behandelt:

- Textur, Szenerie und Kontext
- Lokale und maßstabsübergreifende Darstellungen
- Points of Interest, Ecken
- Auftauchende Merkmale der Szene
- Szenenerkennung, Bag of Words, SIFT
- Clustering, Pyramidenanpassung, Support-Vektor-Maschine
- Tiefes Lernen, CNNs
- Perceptron, Lineare Basisfunktionsmodelle, RBF
- Neuronale Netzwerkarchitekturen und Lernmethoden
- Fehlerfunktionen und Parameteroptimierungsverfahren (z.B. Pseudo-Inverse, gradient descent, Newton-Verfahren)
- Dualität, Sparsamkeit, Support-Vektor-Maschine
- Unüberwachte Methoden und selbstorganisierende Karten (SOM)

 

Methoden

Vorträge der theoretischen Konzepte mittels Folien, Programmieraufgaben.

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Weitere Informationen

ECTS-Aufteilung (Schätzung, Empfehlung):


28 Std. Vorlesung
54 Std. Vorbereitungs-Einheiten, individuelle Vorbereitung und Tests
68 Std. Übungsaufgaben lösen und Abgabegespräche
---------------------------------------------
150 Std. entspricht 6 ECTS zu je 25 Std.

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mi.09:00 - 11:0015.03.2023 - 28.06.2023FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Fr.09:00 - 11:0023.06.2023FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Ersatztermin - Vorlesung
Grundlagen der Computer Vision - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mi.15.03.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.22.03.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.19.04.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.26.04.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.03.05.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.10.05.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.17.05.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.24.05.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.31.05.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.14.06.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Mi.21.06.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung
Fr.23.06.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Ersatztermin - Vorlesung
Mi.28.06.202309:00 - 11:00FAV Hörsaal 1 Helmut Veith - INF Vorlesung

Leistungsnachweis

Abgabe von 5 Übungsbeispielen

Ablegung von 1 Test

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Mi.17:00 - 19:0006.03.2024EI 5 Hochenegg HS schriftlich15.02.2024 00:00 - 05.03.2024 23:59in TISSGrundlagen der Computer Vision Prüfung 2
Mi.15:00 - 17:0015.05.2024EI 9 Hlawka HS - ETIT schriftlich20.03.2024 00:00 - 14.05.2024 23:59in TISSGrundlagen der Computer Vision Prüfung 3
Mi.17:00 - 19:0012.06.2024EI 9 Hlawka HS - ETIT schriftlich20.05.2024 00:00 - 11.06.2024 23:59in TISSGrundlagen der Computer Vision Prüfung 4

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
15.02.2023 00:00 14.03.2023 23:59 14.03.2023 23:59

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
033 532 Medieninformatik und Visual Computing Pflichtfach5. SemesterSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
033 535 Technische Informatik Gebundenes WahlfachSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP
066 453 Biomedical Engineering Gebundenes WahlfachSTEOP
Lehrveranstaltung erfordert die Erfüllung der Studieneingangs- und Orientierungsphase STEOP

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorkenntnisse

Mathematik: Vektor und Matrizenrechnung, aus Lineare Algebra
Programmieren, objektorientiertes Programmieren
Computer Vision Kenntnisse, aus Modul Einführung in Visual Computing (beide Teile) sowie dessen Voraussetzungsmodule

Python-Kenntnisse vorteilhaft, aber nicht notwendig.

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Weitere Informationen

Sprache

Englisch