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Liebe Studierende,
wir freuen uns mit Ihnen gemeinsam in das Wintersemester 2020/21 zu starten.
Die Bauhaus-Universität Weimar wird alles dafür tun, um Ihnen ein erfolgreiches Wintersemester zu ermöglichen und Lehre in hoher Qualität anzubieten. Wir möchten dabei so viele Veranstaltungen in Präsenz durchführen, wie dies unter geschützten Bedingungen möglich ist. Darüber hinaus werden Konzepte für digitale Lehrveranstaltungen erarbeitet.
Die Lehrveranstaltungen im Wintersemester 2020/21 beginnen am Montag, 2. November 2020. Unser Veranstaltungsverzeichnis ist ab 1. Oktober 2020 für Sie freigeschaltet.
Ihre Nachfragen erreichen uns gern über studium@uni-weimar.de
Ihr Dezernat Studium und Lehre

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SoSe 2020

Image Analysis and Object Recognition - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung SWS 3
Veranstaltungsnummer 4336010 Max. Teilnehmer/-innen
Semester SoSe 2020 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus jedes 2. Semester
Hyperlink  
Weitere Links http://www.uni-weimar.de/medien/cv
http://www.uni-weimar.de/media/cv
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt]
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Di. 09:15 bis 10:45 wöch. von 05.05.2020     

Lecture (online)


https://moodle.uni-weimar.de/course/view.php?id=19841

 
Einzeltermine anzeigen
Do. 11:00 bis 12:30 gerade Wo von 14.05.2020     

Lab (online)


https://moodle.uni-weimar.de/course/view.php?id=19841

 
Gruppe [unbenannt]:


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Rodehorst, Volker, Prof., Dr.-Ing.habil.
Kaisheva, Mariya , Master of Science
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV19 - 6
Master MediaArchitecture (M.Sc.), PV18 - 6
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 17 - 6
Master MediaArchitecture (M.Sc.), PV14 - 6
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 4,5
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 4,5
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 4,5
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 19 - 4,5
Master MediaArchitecture (M.Sc.), PV18 - 6
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 4,5
Zuordnung zu Einrichtungen
Computer Vision in Engineering
Inhalt
Beschreibung

Bildanalyse und Objekterkennung

Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Grundlagen der Mustererkennung und Bildanalyse. Behandelt werden unter anderem die Bildverbesserung, lokale und morphologische Operatoren, Kantenerkennung, Bilddarstellung im Frequenzraum, Fourier-Transformation, Hough-Transformation, Segmentierung, Skelettierung, Objektklassifizierung und maschinelles Lernen zur visuellen Objekterkennung.

 

engl. Beschreibung/ Kurzkommentar

Image analysis and object recognition

The lecture gives an introduction to the basic concepts of pattern recognition and image analysis. It covers topics as image enhancement, local and morphological operators, edge detection, image representation in frequency domain, Fourier transform, Hough transform, segmentation, thinning, object categorization and machine learning for visual object recognition.

 

Literatur

B. Jähne, 2005: Digital image processing, Springer 1-608.

R.C. Gonzalez and R.E. Woods, 2008: Digital image processing, Prentice Hall, 1-976.

R. Szeliski, 2010: Computer vision: algorithms and applications, Springer, 1-812.

D. Forsyth and J. Ponce, 2012: Computer vision: a modern approach, Pearson, 1-793.

R.O. Duda, P.E. Hart and D.G. Stork, 2000: Pattern classification, Wiley, 1-680.

C.M. Bishop, 2007: Pattern recognition and machine learning, Springer, 1-740.

Bemerkung

Digital Engineering: 4 SWS

Leistungsnachweis

Erfolgreiche Bearbeitung der Übungen (sowie des Projekts) und Klausur

Zielgruppe

M.Sc. Medieninformatik / Computer Science and Media / Computer Science for Digital Media

M.Sc. Digital Engineering

M.Sc. Human-Computer Interaction

offen für interessierte Studierende aus den Masterstudiengängen der Fakultät B

 


Strukturbaum
Die Veranstaltung wurde 13 mal im Vorlesungsverzeichnis SoSe 2020 gefunden:
Computer Vision  - - - 1
Electives  - - - 2
Electives  - - - 3
VR/AR  - - - 4
Master  - - - 5
Intelligent IS  - - - 6
Electives  - - - 7
Elective Modules  - - - 9
Electives  - - - 11
Medieninformatik  - - - 12
Medieninformatik  - - - 13

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