Visione computazionale (2017/2018)

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 2-ott-2017 al 31-gen-2018.

Orario lezioni

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Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire Basi teoriche e strumenti pratici per affrontare il problema del recupero della struttura tridimensionale di una scena a partire dalle sue proiezioni bidimensionali, le immagini. Metodi formali riguardanti il processo di formazione delle immagini, l’estrazione di informazioni 3D in diversi contesti applicativi con enfasi al trattamento di dati reali affetti da rumore.

Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere acquisito le conoscenze necessarie per implementare un nuovo sistema di visione, anche in un contesto di ricerca, attraverso la combinazione di metodi formali per la stima di informazioni 3D da immagini e il coinvolgimento di diversi sensori di acquisizione.

Queste conoscenze consentiranno allo studente di: i) sviluppare le conoscenze di visione computazionale in diversi scenari applicativi; ii) Padroneggiare l’analisi di dati reali ed eterogenei; iii) gestire le prestazioni in tempo reale.

Al termine del corso lo studente sarà in grado di: i) identificare il metodo di visione più adatto al contesto applicativo, capacità di personalizzare ed estendere il sistema di visione coinvolgendo altre discipline come il machine learning; ii) proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito della visione computazione e analisi di dati tridimensionali.

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 - 2016/2017