252-0527-00L  Probabilistic Graphical Models for Image Analysis

SemesterHerbstsemester 2014
DozierendeB. V. McWilliams
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Katalogdaten

KurzbeschreibungThis course will focus on the algorithms for inference and learning with statistical models. We use a framework called probabilistic graphical models which include Bayesian Networks and Markov Random Fields.

We will use examples from traditional vision problems such as image registration and image segmentation, as well as recent problems such as object recognition.
LernzielStudents will be introduced to probablistic graphical models and will learn how to apply them to problems in image analysis and understanding. The focus will be to study various algorithms for inference and parameter learning.
LiteraturWill be announced during the lecture.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte4 KP
PrüfendeB. V. McWilliams
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird nur in der Session nach der Lerneinheit angeboten. Die Repetition ist nur nach erneuter Belegung möglich.
Prüfungsmodusmündlich 30 Minuten
Zusatzinformation zum Prüfungsmodus20 Minuten Prüfung, 10 Minuten Besprechung
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

 
HauptlinkInformation
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
252-0527-00 GProbabilistic Graphical Models for Image Analysis3 Std.
Mo15-16CAB G 51 »
Do10-12CLA E 4 »
02.02.15-17CAB G 56 »
B. V. McWilliams

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
CAS in InformatikFokusfächer und WahlfächerWInformation
Informatik MasterWahlfächer der Vertiefung Visual ComputingWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterWahlfächerWInformation
Robotics, Systems and Control MasterPerception, Graphics and Virtual RealityWInformation