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Education
Visione artificiale


Docente: D. Sorrenti

Crediti: 6

Abilità: Mediante il progetto lo studente apprende ad organizzare il proprio lavoro per raggiungere un obiettivo; attraverso la interazione con il docente viene portato a modellizzare il problema, a definire alcune ipotesi di soluzione, ad analizzarle e quindi a tradurle in una realizzazione.

Organizzazione del corso: il corso viene erogato nel primo semestre ed è organizzato con una serie di lezioni frontali ed alcune esercitazioni di laboratorio. Approfondimenti su tematiche coperte durante le lezioni ed esercitazioni o esposizione ad altre tematiche saranno possibili durante lo svolgimento del progetto.

Prerequisiti: È suggerita una precedente esposizione alle seguenti tematiche: algebra delle matrici, calcolo delle probabilità e statistica, teoria dei sistemi, elaborazione delle immagini.

Testi consigliati:

  • D. A. Forsyth, J. Ponce, "Computer vision, a modern approach", Pearson Prentice-Hall, 2003
  • E. Trucco, A. Verri, "Introductory techniques for 3D computer vision", Prentice-Hall, 1998
  • O. Faugeras, "Three-dimensional computer vision", MIT Press, 1993
  • C. A. Poynton, "A technical introduction to digital video, Wiley, 1996
  • W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling, B. P. Flannery, "Numerical recipes in C, the art of scientific programming", 2nd ed., Cambridge University Press, 1992

Modalità di esame: Per superare l'esame si sviluppa un piccolo progetto e si sostiene una prova orale sulle parti non coperte dal progetto. Il progetto può vertere su tematiche non coperte nelle lezioni. Il voto complessivo è determinato come media pesata dei voti dell'orale (peso 0.3) e del progetto (peso 0.7). Il progetto può essere svolto congiuntamente per più corsi (ad esempio Laboratorio di progettazione, Sistemi in tempo reale, etc.).

Programma:

La visione artificiale è una area rilevante per diversi settori, ad esempio la robotica industriale ed avanzata, il monitoraggio del traffico, le attività spaziali, etc. Il corso, dato il limitato tempo a disposizione, ha lo scopo di illustrare solo alcune tecniche base di visione artificiale.

  • Formazione dell'immagine
  • Cenni alle caratteristiche immagine più usate (argomenti approfonditi nei corsi di elaborazione delle immagini).
  • Ricostruzione 3D con stereometria
  • Stima del movimento (problema dell'apertura, flusso ottico, feature tracking)
  • Cenni ai sistemi di visione omnidirezionale

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Further readings
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