Detail předmětu
Počítačové vidění
POV Ak. rok 2008/2009 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
Přednášející
Cvičící
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 (5.10.2007 Zemčík slajdy)
- Clustering, hlukování, statistické metody (12.10.2007 Španěl slajdy)
- Rozpoznávání objektů metodou AdaBoost (19.10.2007 Hradiš slajdy)
- Segmentace, analýza barev, analýza histogramu, clustering (26.10.2007 Španěl slajdy)
- Analýza a extrakce příznaků z textur (2.11.2007 Španěl slajdy)
- Detekce geometrických tvarů, Houghova transformace, RHT (9.11.2007 Richter ÚAMT FEKT slajdy)
- 3D metody počítačového vidění, registrace, rekonstrukce (16.11.2007 Richter, ÚAMT FEKT slajdy)
- Invariantní oblasti obrazu (Potvrzeno 23.11.2007 Beran)
- Detekce a parametrizace objektů v obraze, transformace, RANSAC (Předpoklad 30.11.2007 Potúček)
- Průmyslové aplikace (Předpoklad 7.12.2007 Zemčík)
- Bezpečnostní aplikace (Předpoklad 14.12.2007 Zemčík)
- Závěr, optimalizace, otevřené problémy počítačového vidění (Předpoklad 21.12.2007 Zemčík)
Průběžná kontrola studia
Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.
Metody vyučování
Metody vyučování závisí na způsobu výuky a jsou popsány článkem 7 Studijního a zkušebního řádu VUT.
Kontrolovaná výuka
Půlsemestrální test, individuální projekt.
Zařazení předmětu ve studijních plánech