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Didattica
Visione artificiale

 

Docente: Sorrenti

Crediti: 4 cfu

CONOSCENZE

La visione artificiale è rilevante per diverse aree come l'ambient intelligence, la robotica, il monitoraggio del traffico, etc. Il corso ha lo scopo di illustrare solo alcune tecniche base di visione artificiale. Approfondimenti su tematiche coperte durante le lezioni o esposizione ad altre tematiche saranno possibili durante lo svolgimento del progetto.

CAPACITA’

Mediante lo sviluppo di un progetto, effettuato sotto la guida dei docenti, lo studente apprende ad organizzare il proprio lavoro, ad interagire con i colleghi, a modellizzare il problema ed a realizzare una soluzione.

PROGRAMMA

1. formazione dell'immagine

   1.1. aspetti legati all'intensità (quanto luminosa nei vari punti)

   1.2. aspetti legati alla geometria (dove si proiettano i punti del mondo)

   1.3. aspetti tecnologici (come funzionano le camere)

2. ricostruzione tridimensionale, con stereometria

   2.1. vincoli epipolari

   2.2. altri vincoli geometrici (disparità, gradiente, piano tangente, etc.)

   2.3. algoritmi stereomatching grey-level (correlazione, minimizzazione funzionale)

   2.4. stereomatching feature-based (marr-poggio, pollard-mayew-frisby, baker-binford, otha-kanade, trinocular)

3. movimento:

   3.1. il problema dell'apertura,

   3.2. flusso ottico

   3.3. feature tracking (Kalman Filtering),

   3.4. structure from motion

4. cenni a:

   4.1. visione omnidirezionale (catadiottrica, single view point e non)

   4.2. riconoscimento di oggetti (interpretation trees, invarianti prospettici)

 

 

 

Approfondimenti

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