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Didattica
Visione artificiale

Crediti 6, corrispondenti a 150 ore di lavoro complessivo, per lo "studente medio".

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 ipotesidi soluzione, ad analizzarle e quindi a tradurle in una realizzazione.

Docente/i Domenico G. Sorrenti, con l'aiuto del Dr. Daniele Marzorati.

Programma La visione artificiale è una area rilevante per diversi settori, ad esempio ambient intelligence, roboticaindustriale ed avanzata, monitoraggio del traffico, etc. Il corso, dato il limitato tempo a disposizione, ha loscopo di illustrare solo alcune tecniche base di visione artificiale. Approfondimenti su tematiche copertedurante le lezioni ed esercitazioni o esposizione ad altre tematiche saranno possibili durante losvolgimento del progetto.
1. formazione dell'immagine
  1.1. aspetti legati all'intensità
 
1.2. aspetti legati alla geometria (modellizzazione della proiezione e sua calibrazione)
 
1.3. aspetti tecnologici dei dispositivi di acquisizione

2. cenni alle caratteristiche immagine più usate (questi argomenti sono approfonditi nei corsi dielaborazione delle immagini).

3. ricostruzione 3D con stereometria
 
3.1. vincoli epipolari
 
3.2. altri vincoli geometrici (disparità, gradiente, piano tangente, etc)
 
3.3. algoritmi stereomatching grey-level (correlazione, minimizzazione funzionale) 
  3.4. stereomatching feature-based (marr-poggio, pollard-mayew-frisby, baker-binford, otha-kanade,
trinocular)

4. movimento: problema dell'apertura, flusso ottico, feature tracking (Kalman Filtering), structure frommotion

5. cenni a:
 
5.1. visione omnidirezionale (catadiottrica, SVP e non)
 
5.2. riconoscimento di oggetti (interpretation trees, invarianti prospettici)

Organizzazione
Il corso viene erogato nel primo semestre ed è organizzato in lezioni frontali ed esercitazioni pratiche dilaboratorio.

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

Testi Tutti questi testi sono disponibili presso la Biblioteca Centrale (http://www.biblio.unimib.it), alcuni in piùcopie. Alcuni di questi testi sono anche disponibili presso la biblioteca ISU di Bicocca(http://159.149.17.17/sebina/opac/ase).

1. E. Trucco, A. Verri, "Introductory techniques for 3D computer vision", Prentice-Hall, 1998
2. O. Faugeras, "Three-dimensional computer vision", MIT Press, 1993
3. B. K. P. Horn, "Robot vision", MIT Press, 1986
4. D. A. Forsyth, J. Ponce, "Computer vision, a modern approach", Pearson Prentice-Hall, 2003
5. Y. Ma, S. Soatto, J. Koseká, S. S. Sastry, "An invitation to 3-D Vision", Springer, 2004
Esame L’esame è articolato in due parti: una prova relativa alla teoria esposta durante le lezioni ed un piccoloprogetto. La parte teorica è usualmente superata con alcune verifiche intermedie. Il progetto è concordatocon il docente e potrebbe anche vertere su tematiche non coperte nelle lezioni. Il voto complessivo èdeterminato come media pesata dei voti della teoria (peso 0.3) e del progetto (peso 0.7). Il progetto può essere svolto congiuntamente per più corsi. Quest'anno si intende iniziare il progetto durante l'orario di lezione, verso la fine del corso, per consentire una più stretta interazione con i docenti.
Sito web  http://www.disco.unimib.it/visioneartificiale 

 

 

Approfondimenti

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redazioneweb@disco.unimib.it - ultimo aggiornamento di questa pagina 28/03/2011