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.

key words, tags

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


Course properties

Competition track
Science and engineering
Form of education
Informal
Learning language
German
Discipline
Information and Communication Technologies (ICTs)
Course authors
Dr. Martin Kleinsteuber
Organization
Technische Universität München
Entrance test
Groups formation by readiness level
Teachers presence
Tutors presence
Facilitators presence
Training materials forms
multimedia, video lecture, presentation
Interactivity in training materials
Collaborative learning presence
Practical activities
coursework
Discussions, forums presence
Webinars, video conferences presence
meetup presence
LMS integration
Learning Analytics
Certification presence
Certification types
Coursera Certificate
Course time limits
Duration
6 (weeks)
Learning types (sync/async)
asynchronous
Personal learning path possibility, course individualization
Operating System
Windows, Mac, Linux
Supported browsers
All standard browsers (Safari, Firefox, Chrome, Internet Explorer)
Special needs support

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