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WiSe 2021/22

Image Analysis and Object Recognition - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung SWS 3
Veranstaltungsnummer 4336010 Max. Teilnehmer/-innen
Semester SoSe 2021 Zugeordnetes Modul
Erwartete Teilnehmer/-innen
Rhythmus jedes 2. Semester
Hyperlink  
Weitere Links http://www.uni-weimar.de/media/cv
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
Di. 09:15 bis 10:45 wöch. von 06.04.2021     

Lecture (online,recorded sessions) 


 Moodle: https://moodle.uni-weimar.de/course/view.php?id=30890      


(Registration will be open from March 29, 2021 onwards.)

 
Einzeltermine anzeigen
Do. 11:00 bis 12:30 unger. Wo von 15.04.2021     

Lab (online)

 
Einzeltermine anzeigen
Di. 09:00 bis 11:00 Einzel am 27.07.2021    

written exam


Location: Falkenburg

 
Einzeltermine anzeigen
Mo. 09:00 bis 12:00 Einzel am 06.09.2021 Bauhausstraße 11 - Seminarraum 015  

repeat exam (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 Computer Science and Media (M.Sc.), PV 11 - 4,5
Master Human-Computer Interaction (M.Sc.), PV14 - 4,5
Master MediaArchitecture (M.Sc.), PV14 - 6
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 - 6
Master MediaArchitecture (M.Sc.), PV18 - 6
Master MediaArchitecture (M.Sc.), PV18 - 6
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 - 6
Master Computer Science for Digital Media (M.Sc.), PV 2020 - 6
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, 2021: Computer vision: algorithms and applications 2Ed Draft, Springer.

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.

Leistungsnachweis

Erfolgreiche Bearbeitung der Übungen und Klausur (sowie des Final Projects für das Erreichen der 6 ECTS)

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

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