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Themen rund um Erkennung

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Academic year: 2022

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Organisatorisches

Vorlesungen(Themen):

CV – Sammlung typischer Aufgaben:

– Segmentierung – Stereorekonstruktion

– Bewegungsanalyse (Elastische Transformationen und Registrierung) – Verfolgung

– Objekterkennung

Methoden: Diskrete Optimierung, LevelSet Methoden und Variationelle Ansätze, Stati- stische Modellierung mittels Markovscher Zufallsfelder, Support Vektor Maschinen usw.

Übungen:

Implementierung der in der Vorlesung betrachteten Methoden und Algorithmen.

Programmierumgebungen: C++ (Octave), Qt (OpenCV), Ubuntu (Windows/QtCreator).

Eine komplexe Aufgabe (Gruppen bis 3 Personen sind möglich), Themen – im Laufe.

Abgabetermin – Mitte Januar.

Di. 9:20 im E069 – Konsultationen (freier Besuch).

Prüfung:

Mündlich: 4SWS benotet für (V+Ü), ohne Übungen – 2SWS benotet, keine „Bestanden“-Abschlusse, keine Scheine (keine schriftliche Prüfung).

Info(+RSS):

www1.inf.tu-dresden.de/∼ds24/lehre/cvsmbv_ws_2011/cvsmbv_ws_2011.html

D. Schlesinger () CV: Einführung 1 / 2

(2)

Themen rund um Erkennung

D. Schlesinger () CV: Einführung 2 / 2

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