Computer Vision (6 CFU)

Corso di Laurea Magistrale in Informatica

A.A. 2016-2017

Docente: Sebastiano Battiato

 Orario:  Martedì e Giovedì 10.00- 12.00 (AULA 24)


Le Lezioni avranno inizio Martedì 14 Marzo 2017

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Materiale didattico e testi prove disponibile su STUDIUM

Programma del Corso e Modalità d'Esame

Il corso si propone di approfondire teorie e tecniche specificatamente rivolte alla visione artificiale con una serie di applicazioni.

La prima parte del corso verterà su: Modelli di Formazione dell’Immagine, Filters and Features: Edges, Texture, Laplacian Pyramid,Corner Detection (Harris, …), InterestPoint detection - SIFT(Teoria e Applicazioni),

La seconda parte del corso è dedicata allo studio di modelli probabilistici applicati alla Visione.Verranno infine  presentate una serie di applicazioni: , Video Stabilization, Face Detection/Recognition, EgoVision, ecc.

L'ultima parte del corso è dedicata  ad un tema "specialistico" d'approfondimento

 

Letture consigliate

E. Trucco, A. Verri, “Introductory Techniques for 3-D Computer Vision”, Prentice Hall, 1998

G. Bradski, A. Kaehler, “Learning OpenCV Computer Vision with the OpenCV Library” O'Reilly Media, 2008;

Mubarak Shah, "Fundamentals of Computer Vision" (pdf), 1997

R. Hartley and A. Zisserman, “Multiple View Geometry in Computer Vision”, 2004;

D. A. Forsyth, J. Ponce, “Computer Vision a Modern Approach”, Prentice Hall PTR, 2002;

Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Application, Springer 2010 (lnk)

Fondamenti di Image Processing - Guida teorico/pratica per l’elaborazione e la codifica di immagini digitali – ISBN: 88-88659-49-8 - EdiArgo 2006; (lnk1, lnk2, lnk3, lnk4)

Elaborazione delle Immagini Digitali - R.C. Gonzales, R.E. Woods – Pearson Italia 2008;

 

Modalità d'esame

Progetto SW personale  da concordare con il docente.

Prove in Itinere con esonero

Colloquio Orale comprendente la Demo del progetto