Allgemeiner Kurskatalog WiSe 2012/13 - Fakultät für Maschinenbau ...

Stand: 24.10.2012
Tracking und Matching in Bildsequenzen
Tracking and Matching in Image Sequences
Dozent: Rosenhahn E-Mail:
rosenhahn@tnt.uni~
Ziel des Kurses:
Die Vorlesung dient als weitere Schnittstelle zwischen den Vorlesungen Digitale Bildverarbeitung und
Rechnergestützte Szenenanalyse. Ähnlich zu der Vorlesung Computer Vision wird das Hauptthema auf
dem Ableiten semantischer Größen aus Bilddaten liegen. Im Gegensatz zu der Verarbeitung von
Einzelbildern (Segmentierung, etc.) wird hier das Hauptaugenmerk auf Bildsequenzen (z.B. Videos)
liegen. Im Rahmen der Vorlesung wird ein Besuch bei der Firma Viscom statt finden, die für die E-
Techniker als Exkursion anerkannt wird.
Inhalt:
- Optischer Fluss
- Feature Deskriptoren (KLT, SIFT)
- Matching (Chamfer, ICP, Graph Matching)
- Hidden Markov Models
- Stereo, Dense Point Matching, DTW
- Shape Signature, Shape Context
- Appearance Based Object Recognition
- Condensation, Partikel Filter, Simulated Annealing
Empfohlene Vorkenntnisse:
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Voraussetzungen:
Grundstudium
Literaturempfehlung:
Wird in der Vorlesung bekannt gegeben
Besonderheiten:
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Präsenzstudienzeit: 32h
Selbststudienzeit: 88h
Empfohlen ab dem: 6. Semester
Art der Prüfung: mündlich
ECTS-LP (alt LP): 4 (6 LP) SS
Institut für Informationsverarbeitung
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