Název:

Počítačové vidění

Zkratka:POV
Ak.rok:2007/2008
Semestr:zimní
Studijní plán:
ProgramObor/
specializace
RočníkPovinnost
IT-MGR-2MGM.2.povinný
IT-MGR-2MIN.2.volitelný
IT-MGR-2MIS.2.volitelný
IT-MGR-2MPS-volitelný
Vyučovací jazyk:čeština
Kredity:5 kreditů
Ukončení:zkouška (písemná)
Výuka:
hod./sempřednáškasem./cvič.lab. cvič.poč. cvič.jiná
Rozsah:2600026
 zkouškatestycvičenílaboratořeostatní
Body:50100040
Garant:Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM)
Přednášející:Zemčík Pavel, prof. Dr. Ing. (UPGM)
Cvičící:Hradiš Michal, Ing., Ph.D. (UPGM)
Juránek Roman, Ing., Ph.D. (UPGM)
Fakulta:Fakulta informačních technologií VUT v Brně
Pracoviště:Ústav počítačové grafiky a multimédií FIT VUT v Brně
 
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.
Anotace:
  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.
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.
Dovednosti, znalosti a kompetence obecné:
  Studenti se zdokonalí v týmové práci, matematice a použití jazyka C.
Osnova přednášek:
 
  1. Úvod, motivace, základní principy, aplikace (5.10.2007 Zemčík slajdy)
  2. Clustering, hlukování, statistické metody (12.10.2007 Španěl slajdy)
  3. Rozpoznávání objektů metodou AdaBoost (19.10.2007 Hradiš slajdy)
  4. Segmentace, analýza barev, analýza histogramu, clustering (26.10.2007 Španěl slajdy)
  5. Analýza a extrakce příznaků z textur (2.11.2007 Španěl slajdy)
  6. Detekce geometrických tvarů, Houghova transformace, RHT (9.11.2007 Richter ÚAMT FEKT slajdy)
  7. 3D metody počítačového vidění, registrace, rekonstrukce (16.11.2007 Richter, ÚAMT FEKT slajdy)
  8. Invariantní oblasti obrazu (23.11.2007 Beran slajdy)
  9. Detekce a parametrizace objektů v obraze, transformace, RANSAC (30.11.2007 Potúček slajdy)
  10. Průmyslové aplikace (7.12.2007 Zemčík)
  11. Dopravní aplikace (14.12.2007 Zemčík - viz http://www.unicam.cz)
  12. Závěr, optimalizace, otevřené problémy počítačového vidění (21.12.2007 Zemčík)
Osnova ostatní - projekty, práce:
 
  1. Individuálně zadávané projekty v době trvání celého kurzu.
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
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
Průběžná kontrola studia:
  Půlsemestrální test, individuální projekt.
 

Vaše IPv4 adresa: 54.86.132.30