Modulbeschreibung

Computer Vision

Kurzzeichen:
M_VP_10710
ECTS-Credits:
6
Leitidee:

The goal of this course is to provide students with a good understanding of computer vision and image analysis techniques. The main concepts and techniques will be studied in depth and practical algorithms and approaches will be discussed and explored through the exercises and a course project.
The objectives of this course are:
1. To introduce the fundamental problems of computer vision.
2. To introduce the main concepts and techniques used to solve those.
3. To enable participants to implement solutions for reasonably complex problems.
4. To enable participants to make sense of the computer vision literature.

Modulverantwortung:
Frei Norbert
Standort (angeboten):
Waldau St.Gallen
Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering BB STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_08 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_13 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für MSE Master of Science in Engineering VZ STD_16 (BU)(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Wahlpflicht-Modul für Technik und IT MSE_20(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Fachliche Vertiefung (MSE-FachV)
Modulbewertung:
Note von 1 - 6

Leistungsnachweise und deren Gewichtung

Während der Unterrichtsphase:
Der Kurs Computer Vision wird mit einer mündliche Prüfung bewertet.
Bewertungsart:
Note von 1 - 6
Gewichtung:
Der Kurs Computer Vision wird mit einer mündliche Prüfung (Gewicht 100%) bewertet.
Bemerkungen:

Inhalte

Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):

The goal of this course is to provide students with a good understanding of computer vision and image analysis techniques. The main concepts and techniques will be studied in depth and practical algorithms and approaches will be discussed and explored through the exercises and a course project.
The objectives of this course are:
1. To introduce the fundamental problems of computer vision.
2. To introduce the main concepts and techniques used to solve those.
3. To enable participants to implement solutions for reasonably complex problems.
4. To enable participants to make sense of the computer vision literature.

     
Modul- und Lerninhalt:

Camera models and calibration, invariant features, Multiple-view geometry, Model fitting, Stereo Matching, Segmentation, 2D Shape matching, Shape from Silhouettes, Optical flow, Structure from motion, Tracking, Object recognition, Object category recognition.