Insegnamento COMPUTER VISION
Nome del corso di laurea | Ingegneria informatica e robotica |
---|---|
Codice insegnamento | 70A00041 |
Curriculum | Robotics |
Docente responsabile | Gabriele Costante |
Docenti |
|
Ore |
|
CFU | 6 |
Regolamento | Coorte 2017 |
Erogato | Erogato nel 2017/18 |
Erogato altro regolamento | |
Attività | Caratterizzante |
Ambito | Ingegneria informatica |
Settore | ING-INF/04 |
Anno | 1 |
Periodo | Secondo Semestre |
Tipo insegnamento | Obbligatorio (Required) |
Tipo attività | Attività formativa monodisciplinare |
Lingua insegnamento | ITALIANO |
Contenuti | Estrazione di descrittori da immagini, algoritmi di riconoscimento, tracciamento e analisi delle informazioni 3D. |
Testi di riferimento | R. Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications. D. Forsyth and J. Ponce. Computer Vision: A Modern Approach. |
Obiettivi formativi | Conoscenza teorica e pratica dei problemi di estrazione descrittori, riconoscimento, rilevazione, tracciamento e analisi 3D. Capacità di processare dati visuali al fine di sviluppare correttamente algoritmi che estraggano informazioni da essi. Capacità di utilizzare alcune delle principali librerie per la visione artificiale. |
Prerequisiti | Conoscenze fondamentali: Fondamenti di informatica e buone capacità di programmazione. Nozioni di algebra lineare e calcolo differenziale (derivate e integrali). Nozioni di statistica e probabilità. Conoscenze utili: Nozioni di ottimizzazione convessa e machine learning. |
Metodi didattici | Lezioni frontali ed esercitazioni al calcolatore in aula. |
Modalità di verifica dell'apprendimento | Prova orale. Prova pratica (tesina) facoltativa. La prova orale prevede tre domande, su argomenti scelti dal docente, e dura circa 30 minuti. La prova è volta ad accertare la compresione, da parte dello studente, degli strumenti teorici fondamentali forniti dall'insegnamento, nonchè le relazioni tra tali strumenti e le tematiche generali dell'ingegneria informatica ed elettronica. Gli studenti che scelgono la modalità con tesina sviluppano un piccolo progetto e e la corrispondente realizzazione. In tal caso la prova orale è semplificata e verte su argomenti non trattati nella tesina. Le prenotazioni alle prove di esame avvengono tramite il portale SOL: https://www.segreterie.unipg.it/ Per informazioni sui servizi di supporto agli studenti con disabilità e/o DSA visita la pagina http://www.unipg.it/disabilita-e-dsa |
Programma esteso | Introduzione alla visione del computer Pixels e filtri Rilevamento di contorni, RANSAC Features, Harris DoGs, SIFT Fprmazione dell'immagine Segmentazione delle immagini K-means and Mean shift Algoritmi di tracking visuale Stereo Riconoscimento e rilevazione di oggetti (concetti di base) Riconoscimento e rilevazione di volti (PCA e Eigenfaces, Viola Jones, Deep Learning) Riconoscimento di oggetti (bag of words) Riconoscimento e rilevamento di oggetti (approfondimento) Problemi aperti in CV |