392142 Computer Vision (V) (SoSe 2013)

Contents, comment

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 wieder zuerkennen, 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 Szenekategorisierung wird dabei auf die Verfolgung von starren und artikulierten Objekten eingegangen, sowie auf die Modellierung von Kontextinformation. Schließlich werden noch Aspekte des aktiven Roboter-Sehens behandelt.

Chapter 1: Introduction [pdf]
Chapter 2: Feature detection and matching, Segmentation, Model fitting [pdf]
Chapter 2.4: Saliency [pdf]
Chapter 3: From motion estimation to trajectory classification [pdf]
Chapter 4: Face detection and recognition +
Chapter 5: Instance and category recognition [pdf]
Chapter 6: Context and scene understanding [pdf]
Questions [pdf]

Exercises:

Requirements for participation, required level

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

Bibliography

Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, Draft 2010.
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/Book/

David A. Forsyth & Jean Ponce: Computer Vision: A Modern Approach, 2003.
http://luthuli.cs.uiuc.edu/~daf/book/book.html

Teaching staff

Dates ( Calendar view )

Frequency Weekday Time Format / Place Period  
weekly Mi 12-14 U2-147 08.04.-19.07.2013
not on: 5/1/13

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Subject assignments

Module Course Requirements  
39-Inf-CV Computer Vision Computer Vision Graded examination
Student information

The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.

Degree programme/academic programme Validity Variant Subdivision Status Semester LP  
Bioinformatik und Genomforschung / Bachelor (Enrollment until SoSe 2011) Computer Vision Wahlpflicht 4. 6. 5 benotet /unbenotet, V+Ü  
Intelligente Systeme / Master (Enrollment until SoSe 2012) Computer Vision Wahlpflicht 2. 5 benotet /unbenotet, V+Ü  
Kognitive Informatik / Bachelor (Enrollment until SoSe 2011) Computer Vision Wahlpflicht 4. 6. 5 benotet /unbenotet, V+Ü  
Naturwissenschaftliche Informatik / Bachelor (Enrollment until SoSe 2011) Computer Vision Wahlpflicht 4. 6. 5 benotet /unbenotet, V+Ü  
Naturwissenschaftliche Informatik / Master (Enrollment until SoSe 2012) Computer Vision Wahlpflicht 2. 5 benotet /unbenotet, V+Ü  

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

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SS2013_392142@ekvv.uni-bielefeld.de
This address can be used by teaching staff, their secretary's offices as well as the individuals in charge of course data maintenance to send emails to the course participants. IMPORTANT: All sent emails must be activated. Wait for the activation email and follow the instructions given there.
If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_36973736@ekvv.uni-bielefeld.de
Notes:
Additional notes on the electronic mailing lists
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Friday, December 11, 2015 
Last update times:
Wednesday, February 20, 2013 
Last update rooms:
Wednesday, February 20, 2013 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
lecture (V) / 2
Department
Faculty of Technology
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36973736