392151 Computer Vision (V) (WiSe 2021/2022)
Contents, comment
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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.
Requirements for participation, required level
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Vorkenntnisse in den Bereichen Bildverarbeitung, Musterklassifikation oder Neuronale Netze sind wünschenswert.
Bibliography
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wird noch bekanntgegeben.
Teaching staff
Dates ( Calendar view )
| Frequency | Weekday | Time | Format / Place | Period | |
|---|---|---|---|---|---|
| weekly | Mi | 12-14 | ON SITE & ONLINE X-E1-200 | 11.10.2021-04.02.2022
not on: 12/29/21 / 1/5/22 |
Subject assignments
| Module | Course | Requirements | |
|---|---|---|---|
| 39-Inf-CV Computer Vision | Computer Vision | Ungraded examination
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.
Es wird eine regelmäßige Teilname an den Übungen vorausgesetzt. Benotete LPs werden über eine mündliche Prüfung vergeben, unbenotete LPs über ein Kolloquium.
E-Learning Space
A corresponding course offer for this course already exists in the e-learning system. Teaching staff can store materials relating to teaching courses there:
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- Registered number: 53
- This is the number of students having stored the course in their timetable. In brackets, you see the number of users registered via guest accounts.
- Address:
- WS2021_392151@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_296647453@ekvv.uni-bielefeld.de
- Coverage:
- 42 Students to be reached directly via email
- Notes:
- Additional notes on the electronic mailing lists
- Email archive
- Number of entries 0
- Open email archive
- Last update basic details/teaching staff:
- Tuesday, December 21, 2021
- Last update times:
- Thursday, August 12, 2021
- Last update rooms:
- Thursday, August 12, 2021
- Type(s) / SWS (hours per week per semester)
- V / 2
- Department
- Faculty of Technology
- Questions or corrections?
- Questions or correction requests for this course?
- Planning support
- Clashing dates for this course
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