Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding): l'obiettivo del corso è quello di far acquisire conoscenze che consentano allo studente di comprendere i meccanismi teorici e fisici che stanno alla base di un sistema di visione artificiale
Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding): lo studente acquisirà le competenze necessarie per configurare interamente un sistema, scegliendo la configurazione hw/sw ottimale A tale riguardo una parte del corso consisterà in lezioni di laboratorio, con esempi pratici di configurazione e utilizzo di librerie ad-hoc anche in ambiente mobile
Autonomia di giudizio (making judgements): Attraverso delle vere e proprie sessioen di simulaizoni sul campo, lo studente sarà in grado di elaborare autonomamente soluzioni in grado di risolvere i principali problemi di carattere pratico e di design di un sistema di visione (setting di parametri, realtime processing, ecc.)
Abilità comunicative (communication skills): lo studente acquisirà le necessarie abilità comunicative e di appropriatezza espressiva nell'impiego del linguaggio tecnico nell'ambito generale dei sistemi informativi e della comuter vision in particolare.
Capacità di apprendimento (learning skills): il corso si propone, come obiettivo, di fornire allo studente le necessarie metodologie teoriche e pratiche per poter affrontare e risolvere autonomamente nuove problematiche che dovessero sorgere durante una attività lavorativa. A tale scopo diversi argomenti saranno trattati a lezione coinvolgendo lo studente nella ricerca di possibili soluzioni a problemi reali.
Lezioni frontali
Qualora l'insegnamento venisse impartito in modalità mista o a distanza potranno essere introdotte le necessarie variazioni rispetto a quanto dichiarato in precedenza, al fine di rispettare il programma previsto e riportato nel syllabus.
Il corso si propone di approfondire teorie e tecniche specificatamente rivolte alla visione artificiale con una serie di applicazioni.
La prima parte del corso verterà su: Modelli di Formazione dell’Immagine, Filters and Features: Edges, Texture, Laplacian Pyramid,Corner Detection (Harris, …), SIFT(Teoria e Applicazioni), Tecniche di Segmentazione (Thresholding, Seeded Region Growing, Statistical Region Merging, ..)
La seconda parte del corso è dedicata allo studio di modelli probabilistici applicati alla Visione.Verranno infine presentate una serie di applicazioni: CBIR Retrieval, Video Stabilization, Face detection and Recognition
L'ultima parte del corso è dedicata ad un tema "specialistico" d'approfondimento.
Argomenti | Riferimenti testi | |
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1 | Fundamental Matrix; Estrinsic and Intrinsic Paramters; Camera Calibration | Capitoli 1-3 Trucco/Verri |
2 | Low Level vision | Forsyth/Ponce, Zseliski |
3 | Mid Level vision | Forsyth/Ponce, Zseliski |
4 | Face Recognition and Detection | Dispense del docente |
5 | SIFT and related issues | Fundamentals of Computer Vision |
Colloquio Orale
Progetto individuale da concordare con il docente
La verifica dell’apprendimento potrà essere effettuata anche per via telematica, qualora le condizioni lo dovessero richiedere.