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Seminar Rechnersehen

Dipl.-Inf. Sven Sickert

Inhalt

Mit der Verbreitung von digitalen Kameras und anderen Sensoren im privaten Bereich ist der Bedarf an Anwendungen zur automatisierten Analyse aufgenommener Daten rasant gewachsen. In diesem Seminar werden wir daher Techniken thematisieren, welche in der Grenze von Maschinellem Lernen und Digitaler Bildverarbeitung angesiedelt sind. Ein Schwerpunkt bildet dabei in diesem Semester die Verarbeitung von 3D-Daten. Dazu stehen unter anderem folgdende Themen zur Auswahl:

  • 3D-Rechnersehen - 3D-Punktewolken aus Stereokamerasystemen
  • 3D-Oberflächen, Momente und Invarianten
  • 3D-Deskriptoren für Aufgaben der Rekonstruktion und Objekerkennung
  • Partitionieren von 3D-Punktewolken anhand lokaler Eigenschaften
  • Erkennung von Konturen in 3D-Punktewolken
  • Kontextbasierte Klassifikation von 3D-Punkten

In diesem Seminar werden wir uns mit Anwendungen der Bildverarbeitung und visuellen Erkennung beschäftigen. Aktuell ist ein massiver Trend zu beobachten bei dem viele Verfahren der Bildverarbeitung auch in der Praxis Anwendung finden. Das Seminar soll ein Überblick über verschiedene aktuelle Systeme geben und deren Grundidee vermitteln. Es werden keine Vorkenntnisse im Bereich der Bildverarbeitung benötigt. Sie sind aber von Vorteil. Von jedem Seminarteilnehmer wird ein 30 minütiger Vortrag erwartet, eine 7-10 Seiten lange Ausarbeitung, Anwesenheit, sowie aktive Mitarbeit.

Termine

Vorbesprechung, Einführung, und Terminfindung finden in der zweiten Semesterwoche am Dienstag, 11.4.2017, 16:00 Uhr im EAP 2, R 1222A (Studenten-Labor) statt. Bei Bedarf kann dieser Termin auch verlegt werden.

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