Einführung in Computer Vision

Dr. Martin Kleinsteuber

Technische Universität München

Räumliches Sehen stellt für die meisten Menschen eine Selbstverständlichkeit dar. Maschinen mit einem gleichwertigen Sehvermögen auszustatten, ist hingegen eine sehr komplizierte Angelegenheit. Seit den 1960-er Jahren hat sich dieser als Computer Vision bezeichnete Forschungsbereich kontinuierlich entwickelt und zahlreiche Forschungsergebnisse hervorgebracht. Viele Fragen haben jedoch noch nicht hinreichend beantwortet werden können und sind bis heute aktuell.

Dieser Kurs befasst sich mit einigen grundlegenden Algorithmen der Computer Vision, führt das hierzu benötigte Fachvokabular ein und frischt die benötigten mathematischen Grundlagen auf, wann immer sie benötigt werden. Beginnend mit grundlegenden Methoden der Bildverarbeitung wie z.B. der Kantendetektion, werden diese im Lauf des Kurses für umfassendere Aufgaben wie Merkmalsextraktion und Korrespondenzschätzung angewendet.

Diese Korrespondenzen können mit Wissen über die Darstellung von Bildern am Computer und der Beschreibung von Objektbewegungen im Raum dann verwendet werden, um die Epipolargeometrie eines Stereokamerasystems und somit die 2D-3D-Beziehung zwischen Bildern und der Szene zu beschreiben. Hierbei wird der Unterschied zwischen unkalibriertem und kalibriertem Kamerasystem erläutert, sowie auf das Konzept der Homographie eingegangen. Schließlich ermöglicht das Zusammenspiel all dieser Aspekte die 3D-Rekonstruktion einer Szene aus einem Stereokamerabildpaar.

Ключевые слова

computer vision, 3D, 2D, Maschinellen Sehens, Stereokamerabild


Характеристики курса

Направление в конкурсе
Естественные и технические науки
Вид образования
Внеформальное
Язык обучения
Немецкий
Дисциплина
Информационно-коммуникационные технологии (ИКТ)
Авторы курса
Dr. Martin Kleinsteuber
Организация
Technische Universität München
Входной тест
Формирование групп по уровню подготовленности
Присутствие преподавателей
Присутствие тьюторов
Присутствие фасилитаторов
Форма представления учебных материалов
мультимедиа, видеолекции, презентации
Наличие обратной связи в материалах
Наличие совместного обучения
Наличие практических занятий
курсовые
Наличие форумов, дискуссий
Наличие вебинаров, видеоконференций
Наличие неформального общения, meetup
Интеграция с LMS
Учебная аналитика
Наличие сертификации
Виды сертификации
Coursera Certificate
Наличие временных границ
Продолжительность
6 (недели)
Тип занятий (синхронность)
асинхронные
Возможность формирования собственной траектории, индивидуализации на курсе
Операционные системы
Windows, Mac, Linux
Поддерживаемые браузеры
All standard browsers (Safari, Firefox, Chrome, Internet Explorer)
Поддержка лиц с ограниченными возможностями

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