263-5902-00L  Computer Vision

SemesterHerbstsemester 2021
DozierendeM. Pollefeys, S. Tang, F. Yu
Periodizitätjährlich wiederkehrende Veranstaltung
LehrspracheEnglisch



Lehrveranstaltungen

NummerTitelUmfangDozierende
263-5902-00 VComputer Vision3 Std.
Mi14:15-16:00NO C 60 »
Do12:15-13:00HG G 5 »
M. Pollefeys, S. Tang, F. Yu
263-5902-00 UComputer Vision1 Std.
Do13:15-14:00CAB G 51 »
Fr13:15-14:00CAB G 51 »
M. Pollefeys, S. Tang, F. Yu
263-5902-00 AComputer Vision3 Std.M. Pollefeys, S. Tang, F. Yu

Katalogdaten

KurzbeschreibungThe goal of this course is to provide students with a good understanding of computer vision and image analysis techniques. The main concepts and techniques will be studied in depth and practical algorithms and approaches will be discussed and explored through the exercises.
LernzielThe objectives of this course are:
1. To introduce the fundamental problems of computer vision.
2. To introduce the main concepts and techniques used to solve those.
3. To enable participants to implement solutions for reasonably complex problems.
4. To enable participants to make sense of the computer vision literature.
InhaltCamera models and calibration, invariant features, Multiple-view geometry, Model fitting, Stereo Matching, Segmentation, 2D Shape matching, Shape from Silhouettes, Optical flow, Structure from motion, Tracking, Object recognition, Object category recognition
Voraussetzungen / BesonderesIt is recommended that students have taken the Visual Computing lecture or a similar course introducing basic image processing concepts before taking this course.

Leistungskontrolle

Information zur Leistungskontrolle (gültig bis die Lerneinheit neu gelesen wird)
Leistungskontrolle als Semesterkurs
ECTS Kreditpunkte8 KP
PrüfendeM. Pollefeys, S. Tang, F. Yu
FormSessionsprüfung
PrüfungsspracheEnglisch
RepetitionDie Leistungskontrolle wird in jeder Session angeboten. Die Repetition ist ohne erneute Belegung der Lerneinheit möglich.
Prüfungsmodusschriftlich 120 Minuten
Zusatzinformation zum PrüfungsmodusThe grade will be determined by a) a written final exam and b) homework exercises performed during the semester (compulsory continuous performance assessment). Specifically, the final grade will be 3/4 final exam and 1/4 exercises.
Hilfsmittel schriftlichKeine
Diese Angaben können noch zu Semesterbeginn aktualisiert werden; verbindlich sind die Angaben auf dem Prüfungsplan.

Lernmaterialien

 
HauptlinkInformation
Es werden nur die öffentlichen Lernmaterialien aufgeführt.

Gruppen

Keine Informationen zu Gruppen vorhanden.

Einschränkungen

Keine zusätzlichen Belegungseinschränkungen vorhanden.

Angeboten in

StudiengangBereichTyp
Biomedical Engineering MasterWahlfächer der VertiefungWInformation
CAS in InformatikVertiefungsfächer und WahlfächerWInformation
Cyber Security MasterKernfächerWInformation
Cyber Security MasterWahlfächerWInformation
DAS in Data ScienceImage Analysis & Computer VisionWInformation
Data Science MasterWählbare KernfächerWInformation
Geomatik MasterVertiefung in Ingenieurgeodäsie und PhotogrammetrieWInformation
Informatik MasterKernfächerWInformation
Informatik MasterKernfächer der Vertiefung in Visual ComputingWInformation
Informatik MasterKernfächer der Vertiefung General StudiesWInformation
Informatik MasterWahlfächerWInformation
Informatik MasterErgänzung in Computer VisionWInformation
Maschineningenieurwissenschaften MasterRobotics, Systems and ControlWInformation
Rechnergestützte Wissenschaften BachelorRobotik (fortgesetzt)WInformation
Rechnergestützte Wissenschaften MasterRobotik (fortgesetzt)WInformation
Robotics, Systems and Control MasterKernfächerWInformation
Science, Technology, and Policy MasterDaten und InformationstechnologieWInformation