Multimedia Computing and Computer Vision Lab

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WS 12/13: Seminar: Multimediale Datenverarbeitung

From Multimedia Computing Lab - University of Augsburg


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Kantendetektion
Clustering
RANSAC

Overview

Titel: Seminar: Multimedia Computing (B.S.), Bachelor
Betreuer: Prof. Dr. Rainer Lienhart, Stefan Romberg
Termin: Erstes Treffen: Donnerstag, 18. Okt. 2012, 15:45 - 17:15, Raum 1021 N
Weitere Termine nach Absprache
Leistungspunkte: 2 SWS, 4 LP
Multimedia Teilbereiche: Multimediale Informationsverarbeitung, Multimedia Methoden,
Multimedia Anwendungen, Systemnahe Grundlagen von Multimedia
Sprache: Deutsch
Zusammenfassung: In diesem Seminar beschäftigen wir uns mit Computer Vision und Bildverarbeitung anhand konkreter Funktionalität, die in der populären Bibliothek OpenCV vorhanden ist. Wir besprechen die Kernkomponenten, deren Verfahren und Anwendungsmöglichkeiten. Ziel ist es, die Studenten sowohl an die Verwendung und konkrete Programmierung mit OpenCV heranzuführen, als auch das Wissen um die Verfahren zu vermitteln.

Termine

Termine: Donnerstag, 13./20. Dez. 2012, 14:00-17:00, Raum 1021 N

Benotung

  • Vortrag von ca. 25 Minuten, danach 5 bis 10 Minuten Fragen und Diskussion
  • Schriftliche Ausarbeitung des Themas
  • Anwesenheit und Beteiligung
  • Bonus: Demonstration der Funktionalität anhand einfacher Beispiele während des Vortrags

Sonstiges

  • Das Seminar ist auf 12 Teilnehmer begrenzt
  • Veranstaltung wird auf Deutsch gehalten (trotz der hauptsächlich englischsprachigen Literatur)
  • Abgabe der Seminararbeit nur in Deutsch möglich, ausländische Studierende können auch in Englisch schreiben.

Material

Description File
Example LaTeX template ZIP

Organisatorisches

Date Lecturer Topic Material
17.10.2012 Stefan Romberg Einführung PDF
17.10.2012 Stefan Romberg Themenvorstellung PDF

Termine

Datum Vortragender Thema Material
17.10.2012 Stefan Romberg Einführung
13.12.2012 Sascha Riemer Einführung in OpenCV
13.12.2012 Marco Bottari Clustering
13.12.2012 Stefan Brehm RANSAC
13.12.2012 Ingo Sewing Panoramen / Image sticthing
20.12.2012 Philipp Mascha Kantendetektion, Faltung, Filterung
20.12.2012 Maximilian Reich Gesichtsdetektion
20.12.2012 Thomas Ossowski Support Vector Machines
20.12.2012 Philipp Harzig Objekterkennung

Themen

Thema: Einführung in OpenCV

  • Einführung in OpenCV
  • Überblick über Module
  • Installation, Bau (CMake & Co), Konfiguration
  • Konzepte (Namespaces, Konventionen, Memory Management, InputArray/OutputArray)
  • HighGUI: Bilder laden, Bilder anzeigen, Zeichnen
  • ...

Thema: Essentielle Datentypen in OpenCV

  • Datentypen: Mat, Mat_<T>, Size, Scalar, …
  • Matrizen, Matrix Expressions
  • Zugriff auf Pixel/Zeile/Spalte
  • ...

Thema: Kantendetektion

  • Filterung von Bildern, Faltung
  • Dilatation und Erosion
  • Glättung: Boxfilter, Medianfilter
  • Gradienten: Sobel, Scharr, Laplace
  • Canny

Thema: Clustering

  • Was ist Clustering?
  • Wofür wird es verwendet? Anwendungen?
  • Verfahren: k-means
  • Verwendung
  • Funktionsweise

Thema: Lokale Bildmerkmale, (SIFT) + SURF

  • Was sind lokale Bildmerkmale?
  • Was für Eigenschaften sollten lokale Bildmerkmale haben?
  • Worin besteht der Unterschied zu globalen Merkmalen?
  • Was gibt es für Detektoren?
  • Welche Bildmerkmale gibt es und inwiefern unterscheiden sie sich?
  • Schwerpunkt liegt auf Modulen „features2d“/“non-free“: Interface FeatureDetector, DescriptorExtractor,
  • Näher zu beschreibendes Feature: SURF

Thema: RANSAC

  • Feature matching + Verifikation
  • Schwerpunkt: RANSAC

Thema: Gesichtsdetektion, Cascade Classifier

  • Funktionsweise der Kaskade
  • Training, Boosting
  • Anwendung auf Bild

Thema: Gesichtserkennung, PCA

  • Gesichtserkennung mit Eigenfaces, PCA
  • Verfahren, Lernen, Anwendung

Thema: Support Vector Machines (SVM)

  • Support Vector Machines
  • Idee, Optimierung, Varianten, Anwendungsbeispiele

Thema: Objekterkennung

  • Was versteht man unter Objekterkennung? Welche Probleme gibt es in der Praxis, und welche Lösungsansätze existieren?
  • Vergleich zwischen Modellen zur Detektion, basierend auf ganzen Objekten, oder auf Objekt-Teilen
  • Vorstellung des Verfahrens nach „Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models”: Verfahren, Vorgehen, Funktionsweise, Benutzung der Impl. in OpenCV

Thema: Kamera Kalibrierung

  • Kamerakalibrierung
  • Rectification
  • Warping

Thema: Panoramen / Image Stitching

  • Was für Bildmerkmale können verwendet werden?
  • Wie funktioniert das Blending?
  • Objektivkorrektur (Entzerrung, Beleuchtungskorrektur)