392151 Computer Vision (V) (WiSe 2022/2023)

Inhalt, Kommentar

Die Vorlesung Computer Vision behandelt Methoden zur Interpretation von Einzelbildern und Bildfolgen. Über die letzten 40 Jahre hat sich das Computer-Sehen als eigene Fachdisziplin etabliert, die neben der KI parallele Wurzeln in der Mustererkennung und Signalverarbeitung hat. Heutzutage sind Computer-Vision-Techniken in der Lage Objekte in komplexen Umgebungen wiederzuerkennen, diese trotz Verdeckungen über die Zeit hinweg zu verfolgen, Bewegungen eines Menschen zu interpretieren, autonome Fahrzeuge zu lokalisieren und zu navigieren, Dokumente und Handschrift zu erkennen oder die Struktur und Form
eines Raumes/Objektes zu rekonstruieren. In dem Modul werden Grundlagen aus verschiedenen Bereichen des Computer-Sehens vermittelt. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf der Interpretation von Szenen und menschlichen Handlungen. Neben unterschiedlichen Ansätzen zur Objekterkennung und Szenenkategorisierung wird dabei auf die Verfolgung von starren und artikulierten Objekten eingegangen. Zusätzlich werden einzelne Aspekte des aktiven Roboter-Sehens behandelt.

Teilnahmevoraussetzungen, notwendige Vorkenntnisse

Vorkenntnisse in den Bereichen Bildverarbeitung, Musterklassifikation oder Neuronale Netze sind wünschenswert.

Literaturangaben

Richard Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed. (szeliski.org/Book)

Lehrende

Termine ( Kalendersicht )

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Fachzuordnungen

Modul Veranstaltung Leistungen  
39-Inf-CV Computer Vision Computer Vision unbenotete Prüfungsleistung
benotete Prüfungsleistung
Studieninformation

Die verbindlichen Modulbeschreibungen enthalten weitere Informationen, auch zu den "Leistungen" und ihren Anforderungen. Sind mehrere "Leistungsformen" möglich, entscheiden die jeweiligen Lehrenden darüber.


Es wird eine regelmäßige Teilname an den Übungen vorausgesetzt. Benotete LPs werden über eine mündliche Prüfung vergeben, unbenotete LPs über ein Kolloquium.

Lernraum (E-Learning)

Zu dieser Veranstaltung existiert ein Lernraum im E-Learning System. Lehrende können dort Materialien zu dieser Lehrveranstaltung bereitstellen:

Diese Veranstaltung verfügt über eine Videokonferenz. Um die Videokonferenzdaten zu sehen, müssen Sie die Veranstaltung in Ihrem eKVV Stundenplan speichern. Bei einer Veranstaltung mit Teilnahmemanagement müssen Sie außerdem von den Lehrenden als teilnehmend eingetragen werden.

Anmeldung am eKVV

registrierte Anzahl: 48
Dies ist die Anzahl der Studierenden, die die Veranstaltung im Stundenplan gespeichert haben. In Klammern die Anzahl der über Gastaccounts angemeldeten Benutzer*innen.
Adresse:
WS2022_392151@ekvv.uni-bielefeld.de
Lehrende, ihre Sekretariate sowie für die Pflege der Veranstaltungsdaten zuständige Personen können über diese Adresse E-Mails an die Veranstaltungsteilnehmer*innen verschicken. WICHTIG: Sie müssen verschickte E-Mails jeweils freischalten. Warten Sie die Freischaltungs-E-Mail ab und folgen Sie den darin enthaltenen Hinweisen.
Falls die Belegnummer mehrfach im Semester verwendet wird können Sie die folgende alternative Verteileradresse nutzen, um die Teilnehmer*innen genau dieser Veranstaltung zu erreichen: VST_363273508@ekvv.uni-bielefeld.de
Reichweite:
48 Studierende direkt per E-Mail erreichbar
Hinweise:
Weitere Hinweise zu den E-Mailverteilern
E-Mailarchiv
Anzahl der Archiveinträge: 10
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Letzte Änderung Grunddaten/Lehrende:
Mittwoch, 5. Oktober 2022 
Letzte Änderung Zeiten:
Donnerstag, 28. Juli 2022 
Letzte Änderung Räume:
Donnerstag, 28. Juli 2022 
Art(en) / SWS
V / 2
Sprache
Diese Veranstaltung wird komplett in englischer Sprache gehalten
Einrichtung
Technische Fakultät
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Planungshilfen
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363273508
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