Inizio della pagina -
Logo DISCO
|
Visita la Versione ad elevata leggibilità
|
Vai al Contenuto della pagina
|
Vai alla Fine dei contenuti
|
Vai al Menu Principale
|
Vai alla Barra di navigazione (sei in)
|
Vai al Menu di navigazione (albero)
|
Vai alla Lista dei comandi
|
Vai alla Lista degli approfondimenti
|
Vai al Menu inferiore
|
Logo Ateneo
   
Didattica
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

Vai al sito web del corso

Approfondimenti

Google Translate
Translate to English Translate to French Translate to German Translate to Spanish Translate to Chinese Translate to Portuguese Translate to Arabic
Translate to Albanian Translate to Bulgarian Translate to Croatian Translate to Czech Translate to Danish Translate to Dutch Translate to Finnish Translate to Greek Translate to Hindi
Translate to Hungarian Translate to Irish Translate to Japanese Translate to Korean Translate to Norwegian Translate to Polish Translate to Romanian Translate to Russian Translate to Serbian
Translate to Slovenian Translate to Swedish Translate to Thai Translate to Turkish

(C) Copyright 2016 - Dipartimento Informatica Sistemistica e Comunicazione - Viale Sarca, 336
20126 Milano - Edificio U14
redazioneweb@disco.unimib.it - ultimo aggiornamento di questa pagina 28/03/2011