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SoSe 2022

Photogrammetric Computer Vision - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung SWS 3
Veranstaltungsnummer 4256303 Max. Teilnehmer/-innen
Semester WiSe 2021/22 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus jedes 2. Semester
Hyperlink  
Weitere Links http://www.uni-weimar.de/medien/cv
Sprache englisch
Termine Gruppe: [unbenannt]
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Raum-
plan
Lehrperson Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
Einzeltermine anzeigen
Mo. 11:00 bis 12:30 wöch. von 11.10.2021     

Lecture - online (recorded)


Moodle-Link: https://moodle.uni-weimar.de/course/view.php?id=35823


Registration for this online course starts Oct, 08th 2021

 
Einzeltermine ausblenden
Mo. 13:30 bis 15:00 wöch. von 18.10.2021     

Übung - online (interaktiv)


 

 
Einzeltermine:
  • 18.10.2021
  • 25.10.2021
  • 01.11.2021
  • 08.11.2021
  • 15.11.2021
  • 22.11.2021
  • 29.11.2021
  • 06.12.2021
  • 13.12.2021
  • 03.01.2022
  • 10.01.2022
  • 17.01.2022
  • 24.01.2022
  • 31.01.2022
  • 07.02.2022
  • 14.02.2022
  • 21.02.2022
  • 28.02.2022
  • 07.03.2022
  • 14.03.2022
  • 21.03.2022
  • 28.03.2022
  • 04.04.2022
  • 11.04.2022
  • 25.04.2022
  • 02.05.2022
  • 09.05.2022
  • 16.05.2022
  • 23.05.2022
  • 30.05.2022
  • 13.06.2022
  • 20.06.2022
  • 27.06.2022
  • 04.07.2022
  • 11.07.2022
Einzeltermine anzeigen
Mo. 10:00 bis 12:00 Einzel am 07.02.2022 Steubenstraße 6, Haus F - Audimax  

written exam

 
Gruppe [unbenannt]:
 
 


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Rodehorst, Volker, Prof., Dr.-Ing.habil.
Kaisheva, Mariya , Master of Science
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester Leistungspunkte
Master Medieninformatik (M.Sc.), PV 29 - 4,5
Master Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV15 - 4,5
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 17 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV17 - 4,5
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 17 - 4,5
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 18 - 4,5
Master Digital Engineering (M.Sc.), PV 19 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV19 - 4,5
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 2020 - 4,5
Zuordnung zu Einrichtungen
Computer Vision in Engineering
Fakultät Medien
Inhalt
Beschreibung

Die Vorlesung gibt eine Einführung in die Grundlagen der Sensor-Orientierung und 3D-Rekonstruktion. Das Ziel ist ein Verständnis der Prinzipien, Methoden und Anwendungen der bildbasierten Vermessung. Behandelt werden unter anderem die algebraische projektive Geometrie, Abbildungsgeometrie, Kalibrierung, Orientierungsverfahren, Stereo-Bildzuordnung und weitere Verfahren zur Oberflächenrekonstruktion.

 

Literatur
  • V. Rodehorst: lecture notes, online.
  • W. Förstner and B.P. Wrobel: Photogrammetric Computer Vision – Statistics, Geometry, Orientation and Reconstruction, Springer, 2016.
  • R. Hartley and A. Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision, 2. Edition, Cambridge University Press, 2003.
  • O. Faugeras and Q.-T. Luong: The Geometry from Multiple Images, MIT Press, 2004.
  • R. Szeliski: Computer vision: algorithms and applications, Springer, 2020.
Bemerkung

 

 

Voraussetzungen

Einführung in die Informatik, Grundlagen Programmiersprachen

Leistungsnachweis

Erfolgreiche Bearbeitung der Übungen und Klausur; 4,5 ECTS, ein abschließendes Projekt wird separat bewertet und erhält zusätzliche 1.5 ECTS (6 ECTS)

 

 

Zielgruppe

M.Sc. Computer Science for Digital Media (CS4DM),
M.Sc. Human-Computer Interaction (HCI),
B.Sc. Medieninformatik (MI),
M.Sc. Digital Engineering (DEM),
offen für interessierte Studierende aus den Masterstudiengängen der Fakultät B


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WiSe 2021/22 , Aktuelles Semester: SoSe 2022

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