Image processing for computer visiona.a. 2018/19 - 2° semestre - 9 c.f.u.lauree magistrali in ingegneria ... TLC / AUT / INF / ELN / BIO DIETI - Università degli Studi di Napoli Federico II prof. giuseppe scarpa - giscarpa@unina.it collaboratori: antonio mazza, massimiliano gargiulo, sergio vitale |
Il corso offre una introduzione alla computer vision che include il processo di formazione delle immagini, la geometria della fotocamera, la rivelazione, descrizione e matching di feature, la visione stereo, la stima del moto ed il tracking, la segmentazione, la classificazione e comprensione delle scene. Il corso prevede altresì un focus specifico su metodi di tipo deep learning applicati a problemi di visione. Il lavoro in laboratorio (oltre 30% del corso) consentirà agli studenti di cimentarsi nello sviluppo (MatLab) di soluzioni a problemi di visione sia con approccio classico model-based che mediante l'utilizzo di tecniche data-driven (deep learning). A completamento della formazione, specifici progetti da sviluppare in itinere, sia nel corso dei laboratori che come homework, verranno assegnati a gruppi di studenti e presentati al temine del corso in una sessione dedicata.
Lecture | hours | Subject | Details | Homework |
1 | 2 | Image Formation | Introduction, light and color | |
2 | 2 | Geometry of image formation | ||
3 | 2 | LAB: Basic image processing (VM-1) | ||
4 | 2 | Image proc. basics | Spatial and frequency image filtering | |
5 | 2 | Templates, pyramids and textures | ||
6 | 2 | LAB: image filtering and pyramids (VM-2) | ||
7 | 2 | Detection | Edge detection e segmentazione watershed | |
8 | 2 | Keypoints, corners and DoG | ||
9 | 2 | LAB: edge detection and segmentation (VM-3.1-2) | ||
10 | 2 | Local descriptors and matching | SIFT e matching | |
11 | 0 | <backup/vacation> | ||
12 | 2 | LAB: keypoints and features (VM-3.3/4) | ||
13 | 2 | Deep Learning | Recall on Machine Learning basics | |
14 | 2 | Recall on Machine Learning basics | ||
15 | 2 | LAB: ConvNets | ||
16 | 2 | Deep Learning | ||
17 | 2 | Deep Learning | ||
18 | 2 | LAB: ConvNets | ||
19 | 2 | PROJECT | <PROJECT: kick-off> | |
20 | 2 | Deep Learning | ||
21 | 2 | <PROJECT: develop and testing> | ||
22 | 2 | <PROJECT: develop and testing> | ||
23 | 2 | Deep Learning | ||
24 | 2 | <PROJECT: develop and testing> | ||
25 | 2 | <PROJECT: develop and testing> | ||
26 | 2 | Deep Learning | ||
27 | 2 | <PROJECT: develop and testing> | <PROJECT: STOP developing> | |
28 | 0 | <backup/vacation> | <PROJECT: refinement, writing, presentation> | |
29 | 2 | Model fitting | Geometric transformations | <PROJECT: refinement, writing, presentation> |
30 | 2 | Fitting and allignment; Hough transform | <PROJECT: refinement, writing, presentation> | |
31 | 2 | Ransac; ICP; object recognition | <PROJECT: refinement, writing, presentation> | |
32 | 2 | LAB: TBD | <PROJECT: refinement, writing, presentation> | |
33 | 2 | Geometry | Finite projective camera model and calibration | <PROJECT: refinement, writing, presentation> |
34 | 2 | LAB: camera calibration | <PROJECT: refinement, writing, presentation> | |
35 | 2 | MultiView intro, epipolar geometry | <PROJECT: refinement, writing, presentation> | |
36 | 2 | LAB: Fundamental matrix estimation with RANSAC | <PROJECT: refinement, writing, presentation> | |
37 | 2 | Stereo Matching and structure from motion | <PROJECT: refinement, writing, presentation> | |
38 | 0 | <backup/vacation> | <PROJECT: delivery software, abstract and presentation> | |
39 | 2 | <PROJECT: presentations> | ||
(Tot) 72 |