Die Informatik des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Verwaltung des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Informatik des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Mathematik des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage des Fachbereiches 3 der Universität Bremen Hier geht es zur Homepage der Universität Bremen


 




Zeige Digitale Medien-Format Pdf_icon Systems Engineering-Format Pdf_icon Wirtschaftsinformatik-Format Pdf_icon Informatik-Format Pdf_icon

Informatik-Ansicht

Image Understanding


Modulnummer
ME-709.02
Master
Pflicht/Wahl
Wahl Basis Ergänzung
Sonderfall
Zugeordnet zu Masterprofil
Basis Ergänzung
Sicherheit und Qualität
KI, Kognition, Robotik
Digitale Medien und Interaktion
Modulbereich : Praktische und Technische Informatik
Modulteilbereich : 709 Bildverarbeitung
Anzahl der SWS
V UE K S Prak. Proj. ∑
0 0 0 2 0 0 2
Kreditpunkte : 4 Turnus

i.d.R. jährlich

Formale Voraussetzungen : -
Inhaltliche Voraussetzungen : Bildverarbeitung
Vorgesehenes Semester : ab 1. Semester
Sprache : Deutsch/Englisch
Ziele :

-Wissenschaftliche Publikation in der Bildverarbeitung lesen und verstehen können

  • Kenntnis etablierter sowie aktueller Methoden und Algorithmen der Bildverarbeitung im Kontext der Service-/Haushaltsrobotik
  • Verständnis spezieller Probleme der Bildverarbeitung im Kontext der Service-/Haushaltsrobotik
  • Verständnis des Konzepts der semantischen Bildverarbeitung
Inhalte :

Dieses Seminar beschäftigt sich mit dem Konzept, den Algorithmen und Problemen der semantischen Bildverarbeitung im Kontext der Service-/Haushaltsrobotik. Dazu sollen die Studierenden einen Überblick über etablierte sowie aktuelle Methoden gewinnen. Mögliche Themen hierbei sind:

  • Camera Model | RGBD-Camera Registration
  • 3D-Feature Detectors and Descriptors
  • Hough Transformation
  • RANSAC | ICP
  • Object Recognition
  • Object Detection
  • Object Model Reconstruction
  • Human Detection
  • Probability Theory
  • Tracking Algorithms
  • Unstructured Information Management | Watson | RoboSherlock
Unterlagen (Skripte, Literatur, Programme usw.) :
  • D. A. Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition) (2011)
  • R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications (2010)
  • M. Vincze and D. Kragic, Vision for Robotics, Foundations and Trends in Robotics Vol. 1, No. 1 (2010) 1–78

Weitere Literatur wird in den einzelnen Seminaren bekanntgegeben.
Form der Prüfung : i.d.R. mündlicher Vortrag und schriftliche Ausarbeitung
Arbeitsaufwand
Präsenz 28
Vortrag vorbereiten/Ausarbeitung schreiben 92
Summe 120 h
Lehrende: Dr. B. Gottfried, u.a. Verantwortlich Prof. M. Beetz, PhD
Zurück

Zeige Digitale Medien-Format Pdf_icon Systems Engineering-Format Pdf_icon Wirtschaftsinformatik-Format Pdf_icon Informatik-Format Pdf_icon