Detail předmětu
Počítačové vidění
POV Ak. rok 2006/2007 zimní semestr 5 kreditů
Seznámení se principy a metodami počítačového vidění, metody a způsoby snímání scény, metody předzpracování (statistické zpracování) obrazu, metody filtrace, vyhledávání vzorů ("pattern recognition"), integrální transformace - Fourierova transformace, morfologie obrazu, klasifikátory, automatické třídění, 3D metody počítačového vidění, otevřené problémy počítačového vidění.
Garant předmětu
Jazyk výuky
Zakončení
Rozsah
- 26 hod. přednášky
- 26 hod. projekty
Zajišťuje ústav
Získané dovednosti, znalosti a kompetence z předmětu
Studenti se seznámí s principy a metodami počítačového vidění. Naučí se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámí se i s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučí se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.
Studenti se zdokonalí v týmové práci, matematice a použití jazyka C.
Cíle předmětu
Seznámit se s principy a metodami počítačového vidění. Naučit se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámit se s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučit se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.
Požadované prerekvizitní znalosti a dovednosti
Nejsou žádné prerekvizity.
Literatura studijní
- Žára, J., kol.: Počítačová grafika-principy a algoritmy, Grada, 1992, ISBN 80-85623-00-5
- Forsyth, D. A., Ponce, J.: Computer Vision A Modern Approach, Prentice Hall, New Jersey, USA, 2003, ISBN 0-13-085198-1
Literatura referenční
- Horn, B.K.P.: Robot Vision, McGraw-Hill, 1988, ISBN 0-07-030349-5
- Hlaváč, V., Šonka, M.: Počítačové vidění, Grada, 1993, ISBN 80-85424-67-3
- Russ, J.C.: The IMAGE PROCESSING Handbook, CRC Press, 1995, ISBN 0-8493-2532-3
- Bass, M.: Handbook of Optics, McGraw-Hill, New York, USA, 1995, ISBN 0-07-047740-X
Osnova přednášek
- Úvod, motivace, základní principy, aplikace
- Segmentace, analýza barev, analýza histogramu, clustering
- Analýza a extrakce příznaků z textur
- Shlukování, statistické metody
- Křivky, parametrizace křivek
- Detekce geometrických tvarů, Houghova transformace, RHT
- Rozpoznávání vzorů (statistické, strukturní)
- Klasifikátory (AdaBoost, neurony...), automatické třídění
- Detekce a parametrizace objektů v obraze
- Geometrické transformace, RANSAC aplikace
- Analýza pohybu, sledování objektů
- 3D metody počítačového vidění, registrace, rekonstrukce
- Závěr, optimalizace, otevřené problémy počítačového vidění
Průběžná kontrola studia
Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.
Kontrolovaná výuka
Půlsemestrální test, individuální projekt.