Detail předmětu

Počítačové vidění

FIT-POVAk. rok: 2012/2013

Seznámení se principy a metodami počítačového vidění, metody a způsoby snímání scény, metody předzpracování (statistické zpracování) obrazu, metody filtrace, vyhledávání vzorů ("pattern recognition"), integrální transformace - Fourierova transformace, morfologie obrazu, klasifikátory, automatické třídění, 3D metody počítačového vidění, otevřené problémy počítačového vidění.

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

5

Garant předmětu

prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.

Zajišťuje ústav

Ústav počítačové grafiky a multimédií (UPGM)

Výsledky učení předmětu

Studenti se seznámí s principy a metodami počítačového vidění. Naučí se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámí se i s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučí se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.

Studenti se zdokonalí v týmové práci, matematice a použití jazyka C.

Prerekvizity

Nejsou žádné prerekvizity.

Způsob a kritéria hodnocení

Hodnocení studia je založeno na bodovacím systému. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutno dosáhnout 50 bodů.

Osnovy výuky

  1. Úvod, motivace, základní principy, aplikace (Zemčík slajdy 19.9.)
  2. Clustering, shlukování, statistické metody (Španěl slajdy 26.9.)
  3. Detekce objektů, metoda AdaBoost (Hradiš slajdy 3.10.)  
  4. Segmentace, analýza barev, analýza histogramu, clustering (Španěl slajdy 10.10.)
  5. Detekce geometrických tvarů, Houghova transformace, RHT, RANSAC (Hradiš, slajdy1, slajdy2,17.10.)
  6. 3D počítačové vidění (Richter ÚAMT FEKT, slajdy 24.10.)
  7. Test, Průmyslové aplikace, Bezpečnostní aplikace (Zemčík, 31.10.)
  8. Invariantní oblasti obrazu (Beran, slajdy 7.11.)
  9. Test, Analýza a extrakce příznaků z textur (Přibyl?, 14.11. slajdy)
  10. Detekce a parametrizace objektů v obraze, transformace, RANSAC (Juránek, slajdy2 21.11.)
  11. Automatické tagování obrazů (28.11. Hradiš)
  12. Akcelerace zpracování obrazu v hardware (Zemčík, 5.12.)
  13. Závěr (Zemčík, 12.12.)

Témata přednášek jsou orientační a budou v průběhu semestru aktualizována.

Učební cíle

Seznámit se s principy a metodami počítačového vidění. Naučit se detailně vybraným metodám a způsobům snímání scény. Seznámit se s možnostmi zpracování nasnímaných dat a reprezentací výsledků. Naučit se aplikovat získané znalosti prakticky formou projektů.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění a formy nahrazování zameškané výuky

Půlsemestrální test, individuální projekt.

Základní literatura

Horn, B.K.P.: Robot Vision, McGraw-Hill, 1988, ISBN 0-07-030349-5 Hlaváč, V., Šonka, M.: Počítačové vidění, Grada, 1993, ISBN 80-85424-67-3  Russ, J.C.: The IMAGE PROCESSING Handbook, CRC Press, 1995, ISBN 0-8493-2532-3 Bass, M.: Handbook of Optics, McGraw-Hill, New York, USA, 1995, ISBN 0-07-047740-X

Doporučená literatura

Žára, J., kol.: Počítačová grafika-principy a algoritmy, Grada, 1992, ISBN 80-85623-00-5 Forsyth, D. A., Ponce, J.: Computer Vision A Modern Approach, Prentice Hall, New Jersey, USA, 2003, ISBN 0-13-085198-1

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program IT-MGR-2 magisterský navazující

    obor MPV , 2 ročník, zimní semestr, povinně volitelný
    obor MIS , 2 ročník, zimní semestr, volitelný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.

Osnova

  1. Úvod, motivace, základní principy, aplikace (Zemčík slajdy 19.9.)
  2. Clustering, shlukování, statistické metody (Španěl slajdy 26.9.)
  3. Detekce objektů, metoda AdaBoost (Hradiš slajdy 3.10.)  
  4. Segmentace, analýza barev, analýza histogramu, clustering (Španěl slajdy 10.10.)
  5. Detekce geometrických tvarů, Houghova transformace, RHT, RANSAC (Hradiš, slajdy1, slajdy2,17.10.)
  6. 3D počítačové vidění (Richter ÚAMT FEKT, slajdy 24.10.)
  7. Test, Průmyslové aplikace, Bezpečnostní aplikace (Zemčík, 31.10.)
  8. Invariantní oblasti obrazu (Beran, slajdy 7.11.)
  9. Test, Analýza a extrakce příznaků z textur (Přibyl?, 14.11. slajdy)
  10. Detekce a parametrizace objektů v obraze, transformace, RANSAC (Juránek, slajdy2 21.11.)
  11. Automatické tagování obrazů (28.11. Hradiš)
  12. Akcelerace zpracování obrazu v hardware (Zemčík, 5.12.)
  13. Závěr (Zemčík, 12.12.)

Témata přednášek jsou orientační a budou v průběhu semestru aktualizována.

Projekt

26 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c.