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Didattica
Visione artificiale

Crediti             4, corrispondenti a 100 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 ipotesi di soluzione, ad analizzarle e quindi a tradurle in una realizzazione.

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

Programma     La visione artificiale è una area rilevante per diversi settori, ad esempio ambient intelligence, robotica industriale ed avanzata, monitoraggio del traffico, etc. Il corso, dato il limitato tempo a disposizione, ha lo scopo di illustrare solo alcune tecniche base di visione artificiale. Approfondimenti su tematiche coperte durante le lezioni ed esercitazioni o esposizione ad altre tematiche saranno possibili durante lo svolgimento 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

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

  • 2. ricostruzione 3D 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: problema dell'apertura, flusso ottico, feature tracking (Kalman Filtering), structure from motion

cenni a:

  • 3.1.visione omnidirezionale (catadiottrica, SVP e non)
  • 3.2.riconoscimento di oggetti (interpretation trees, invarianti prospettici)

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

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 più copie. 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
  • 6. A. Fusiello, "Visione computazionale", ilmiolibro.it, 2008

Esame             L'esame è articolato in due parti: una prova relativa alla teoria esposta durante le lezioni ed un piccolo progetto. La parte teorica è usualmente superata con alcune verifiche intermedie. Il progetto è definito con il docente e usualmente verte su avanzamenti rispetto alle tematiche coperte nelle lezioni. Il voto complessivo è determinato 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. Anche quest'anno si intende iniziare il progetto verso la fine del corso, per consentire una più stretta interazione con i docenti. A seconda del numero di studenti si attiverà uno o più gruppi per lo svolgimento del progetto.

Sito web          http://www.disco.unimib.it/visioneartificiale


 

 

Credits            4, corresponding to 100 hours of work for the "average student".

Capabilities     By means of the development of a project the student learns how to organize his/her work in order to attain a given objective; through the interaction with the lecturer he/she is pushed to modeling the problem, to the definition of a few potential solutions, to their evaluation, and then to a real implementation.

Lecturer/s      Domenico G. Sorrenti, with the help of Dr. Daniele Marzorati and dr. Axel Furlan.

Program          Computer vision is a relevant area for many different domains, e.g., ambient intelligence, industrial and advanced robotics, traffic monitoring, etc. The course, given the limited time available, aims at presenting just a few basic computer vision techniques. Deeper insights on topics covered during classes or coverage of other topics can be gained during the development of the project.

  • 1. image formation:
  • 1.1. radiometric aspects
  • 1.2. geometric aspects (modeling of the projection and its calibration)
  • 1.3. technology of image acquisition devices

hints about most used image features (these topics are well covered in the "image processing" courses).

  • 2. 3D reconstruction via stereopsis
  • 2.1. epipolar constraints
  • 2.2. other geometric constraints (disparity, gradient, tangent plane, etc)
  • 2.3. grey-level stereomatching algorithms (correlation, functional minimization)
  • 2.4. feature-based stereomatching (marr-poggio, pollard-mayew-frisby, baker-binford, otha-kanade, trinocular)

 

  • 3. motion: aperture problem, optical flow, feature tracking (Kalman Filtering), structure from motion

hints on:

omnidirectional vision

object recognition (interpretation trees, prospective invariants)

Organization   The course is given in the first semester and is articulated in classes and laboratory activities.

Requirements It is suggested to having been exposed previously to matrix algebra, probabilities and statistics, system theory, image processing.

Textbooks       The following texts are owned by the Central Library (http://www.biblio.unimib.it), a few in more than one copy. Some of them are also owned by the ISU Library, Milano - Bicocca branch (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
  • 6. A. Fusiello, "Visione computazionale", ilmiolibro.it, 2008

Examination    The examination is articulated in two parts: an exam about the topics presented in the classes and a project. The first part is usually passed by passing some intermediate evaluations. The project is defined with the lecturer and typically deals with advanced topics, with respect to the ones presented during classes. The final mark is a weighted average of the marks of the first part (weight 0.3) and the project (weight 0.7). Also for tThe project can be jointly developed for other courses as well. his year, the project activity will likely start during the last part of the course, in order to allow a more strict interaction with the lecturer(s). Depending on the number of students. one or more groups will work on the project.

Web site          http://www.disco.unimib.it/visioneartificiale

 

 

Approfondimenti

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