Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
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Objekterkennung und automatisches Bildverstehen
(Object Recognition & Image Understanding)


  • Dozent: Prof. B. Ommer
  • Kursusvorlesung (4+2 SWS)
  • Vorlesung: Mo 14:15-15:45
  • Vorlesung: Mi 11:15-12:45
  • Übung: Mi 14:15-15:45
  • Ort: HCI (Speyerer Straße 6), 2. Stock, Raum H2.22

Inhalt

Objekterkennung und automatisches Bildverstehen reichen in vielfältiger Weise bis in den Alltag hinein. In der Vorlesung und der begleitenden Übung werden Methoden zur Erkennung von Objekten (von A wie Apfel bis Z wie Zebra) wie auch zur Klassifikation von menschlichen Aktionen vorgestellt. Automatische Erkennung ist einerseits notwendig, um die Interaktion mit Computern benutzerfreundlicher zu machen (z.B. Suche nach Sonnenuntergängen in Urlaubsbildern). Gleichzeitig ist es die Grundlage für Applikationen in Wissenschaft und Technik (z.B. automatische Erkennung von malignen Tumoren, Fahrerassistenzsysteme zur Kollisionsvermeidung). Das Erscheinen von standardisierten Benchmark-Datensätzen hat in den letzten Jahren in Computer Vision zu unerwarteten Fortschritten geführt. Beispielsweise sind Erkennungsraten von unter 20% im Rahmen der Caltech-101 Challenge in weniger als 5 Jahren bis in den Bereich von 80% gestiegen.
Diese Kursusvorlesung gibt einen Überblick, welche Methoden und Modelle diesen signifikanten Fortschritt ermöglicht haben. Insbesondere wird das aktuell führende Paradigma probabilistischer Modelle vorgestellt. Darüber hinaus werden wir in der Vorlesung auch Ähnlichkeiten zu biologischen Sehsystemen studieren, die in Computer Vision vielfach als Vorbild dienen.

Zielgruppe

Studierende der Informatik, Mathematik und Physik im Hauptstudium oder Promotionsstudium und Nebenfächler aus anderen Diszipilinen.

Sonstiges

  • Der Scheinerwerb ist möglich.
  • Die erste Vorlesung findet am Mittwoch den 15.04.2015 statt.
  • Das erste Üungsblatt wird am 22.04.2015 herausgegeben und die erst Übung findet am 29.04.2015 statt.
  • Die Teilnahme an den Übungen setzt die Software Matlab vorraus, welche als immatrikulierter Student kostenlos vom URZ bezogen werden kann. Octave kann nicht als Alternative verwendet werden.
  • Auf der Lernplattform Moodle werden alle Unterlagen und Informationen zur Vorlesung herausgegeben und die Abgabe der Übungsblätter und die Punkteeinsicht organisiert. Eine Anmeldung per UNI-ID ist Vorraussetzung für die Teilnahme.
  • Das Passwort für die Moodle Einschreibung wurde an die E-Mail Adressen der Teilnehmerliste versand.
  • Bei Problemen wenden sie sich bitte an Nikolai Ufer.


Last update: 13.07.2015, 00:16
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