Vorlesung: Computer Vision (Lecture + Practice) - Details

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname	Vorlesung: Computer Vision (Lecture + Practice)
Untertitel
Veranstaltungsnummer	8.3068
Semester	WiSe 2019/20
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden	88
Heimat-Einrichtung	LE Cognitive Science
Veranstaltungstyp	Vorlesung in der Kategorie Offizielle Lehrveranstaltungen
Erster Termin	Dienstag, 29.10.2019 14:00 - 16:00, Ort: 32/110
Art/Form
SWS	6
Sprache	Englisch
ECTS-Punkte	12

Lehrende

• Prof. Dr.-Ing. Gunther Heidemann
• Ulf Krumnack, Ph.D.
• Axel Schaffland, M. Sc.

Tutor/-innen

• Tom Pries
• Jonas Kraasch, B. Sc.
• Sören Selbach
• Tim Brockmeyer
• Sophia Schulze-Weddige

Räume und Zeiten

32/110

Dienstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (13x)

32/107

Dienstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (1x)

93/E31

Mittwoch: 10:00 - 12:00, wöchentlich (14x)

32/109

Donnerstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (12x)

93/E06

Donnerstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (1x)

Studienbereiche

• Veranstaltungen > Cognitive Science > Master-Programm
• Veranstaltungen > Cognitive Science > Bachelor-Programm
• Schnupperstudium > Schnupper Uni > Cognitive Science
• Veranstaltungen > Informatik > Importmodule
• Uni für Alle > Cognitive Science

Modulzuordnungen

• Bachelor of Science Cognitive Science > CS-BWP-INF - Informatik gültig ab WiSe 2019/20
• Bachelor of Science Informatik > CS-BWP-NI - Neuroinformatik gültig ab WiSe 2019/20
• Bachelor of Science Mathematik > CS-BWP-NI - Neuroinformatik gültig ab WiSe 2019/20
• Bachelor of Science Cognitive Science > CS-BWP-NI - Neuroinformatik gültig ab WiSe 2019/20
• Master of Science Mathematik > CS-BWP-NI - Neuroinformatik gültig ab WiSe 2019/20

Kommentar/Beschreibung

Prerequisites: Basic Math

Both the rapid growth of image and video data and new applications such as robotics require automated image processing. This course introduces the basic concepts of artificial vision. Topics: Image acquisition and representation; mathematical background; basic point operations; linear and nonlinear fitering; morphological pattern recognition; color (perceptual aspects and technical representation); gray-, color- and texture-segmentation; image reconstruction and enhancement; object recognition; compression; applications (e.g., image search in databases). A focus is on object recognition, where topics range from simple edge based methods and template matching over traditional approaches like PCA to modern algorithms such as Boosting, SIFT and SURF.

Anmelderegeln

Diese Veranstaltung gehört zum Anmeldeset "Anmeldung gesperrt (global)".

Folgende Regeln gelten für die Anmeldung:

• Die Anmeldung ist gesperrt.