Visione computazionale (2016/2017)

Codice insegnamento
4S00079
Docente
Umberto Castellani
Coordinatore
Umberto Castellani
crediti
6
Settore disciplinare
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Lingua di erogazione
Italiano
Periodo
I sem. dal 3-ott-2016 al 31-gen-2017.

Orario lezioni

I sem.
Giorno Ora Tipo Luogo Note
lunedì 10.30 - 11.30 lezione Laboratorio didattico Gamma  
lunedì 11.30 - 13.30 laboratorio Laboratorio didattico Gamma  
martedì 8.30 - 10.30 lezione Aula I  

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire allo studente gli strumenti teorici e pratici per affrontare il problema del recupero della struttura tridimensionale di una scena a partire dalle sue proiezioni bidimensionali, le immagini. Verrà introdotto in maniera formale il processo di formazione delle immagini studiando vari modelli di proiezione 3D-2D su più punti di vista e analizzando la relazione tra le telecamere coinvolte. Nel contesto del CdS, il corso fornisce le conoscenze per l’estrazione di informazioni 3D da sorgenti 2D necessarie per le successive operazioni di riconoscimento del contenuto di un’immagine.
Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare di saper approcciare in maniera metodologica e pratica le diverse problematiche di visione computazionale legate alla stima di informazioni 3D da immagini. Lo studente dovrà essere in grado generalizzare la conoscenza acquisita analizzando, risolvendo e documentando in autonomia nuovi progetti su ambiti applicativi innovativi.

Programma

- Geometria della telecamera a foro stenopeico
- Calibrazione
- Geometria epipolare
- Triangolazione
- Piani e omografie
- Moto e struttura 3D da immagini
- Autocalibrazione
- Trattamento dei dati rumorosi
- Calcolo delle corrispondenze (dense e sparse) nelle immagini
- Esercitazioni pratiche in laboratorio

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
E. Trucco, A. Verri Introductory techniques for 3D Computer Vision (Edizione 1) Prentice-Hall 1998 0132611082
R. Hartley, A. Zisserman Multiple View Geometry in Computer Vision (Edizione 2) Cambridge University Press 2004
Andrea Fusiello Visione Computazionale ilmiolibro.it 2008

Modalità d'esame

L’esame può essere espletato nei seguenti modi:
A) Solo Orale con verifica delle esercitazioni in laboratorio (max 28/30 con media dei voti tra le due modalità).
B) Solo Progetto con verifica delle esercitazioni in laboratorio (max 28/30 con media dei voti tra le due modalità).
C) Orale+Progetto (media dei voti tra le due modalità).

Esame orale consiste in una discussione sull'intero programma del corso allo scopo di verificare una acquisizione ed una comprensione avanzata dei concetti teorici e pratici studiati, con capacità di rielaborazione degli stessi.
Con la verifica delle esercitazioni in laboratorio lo studente dovrà consegnare un archivio contenente l’insieme degli script funzionanti e ben documentati realizzati nel corso dell’anno riguardanti l’implementazione dei vari algoritmi di visione descritti nel programma ed esplicitati dal docente. La verifica consiste in una discussione che evidenzi la corretta implementazione pratica dei concetti teorici affrontati durante il corso.
Il progetto consiste nella realizzazione di un elaborato che si concentra ed approfondisce un tema specifico particolarmente innovativo concordato preventivamente con il docente. L’argomento potrà riguardare un problema scientifico allo stato dell’arte oppure un tema di particolare interesse applicativo. Con il progetto lo studente dovrà dimostrare di padroneggiare gli argomenti di visione sapendo approfondirli e generalizzarli nel risolvere nuove problematiche.
Non c’è distinzione tra frequentanti e non frequentanti.

Opinione studenti frequentanti - 2015/2016


Statistiche per i requisiti di trasparenza (Attuazione Art. 2 del D.M. 31/10/2007, n. 544)

I dati relativi all'AA 2016/2017 non sono ancora disponibili