Visione artificiale
A.A. 2019/2020
Obiettivi formativi
Obiettivo dell'insegnamento è fornire elementi che consentano di inferire uno stato del mondo reale da immagini digitali o video. Queste competenze vertono in particolare sulla capacità di ricostruire tridimensionalmente oggetti e di elaborare e riconoscere elementi o azioni di una scena.
Risultati apprendimento attesi
- Conoscere i principi alla base della formazione delle immagini
- Conoscere le tecniche per ottenere la ricostruzione tridimensionale di oggetti reali
- Conoscere le tecniche di apprendipento legate alla visione per poter identificare e riconoscere oggetti o azioni da un'immagine o da un video
- Conoscere le tecniche per ottenere la ricostruzione tridimensionale di oggetti reali
- Conoscere le tecniche di apprendipento legate alla visione per poter identificare e riconoscere oggetti o azioni da un'immagine o da un video
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Edizione unica
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Programma
Il corso propone allo studente l'apprendimento delle tematiche fondamentali della visione artificiale, con particolare attenzione ai seguenti argomenti:
- il processo di formazione delle immagini,
- la calibrazione di camera,
- l'analisi del moto da sequenze video,
- la ricostruzione 3D da immagini stereo,
- le tecniche supervisionate di classificazione di immagini.
- il processo di formazione delle immagini,
- la calibrazione di camera,
- l'analisi del moto da sequenze video,
- la ricostruzione 3D da immagini stereo,
- le tecniche supervisionate di classificazione di immagini.
Prerequisiti
E' consigliabile la conoscenza delle nozioni fondamentali di:
- Probabilità e statistica
- Elaborazione delle immagini
- Elaborazione dei segnali
presentate in corsi di laurea triennale di carattere scientifico.
- Probabilità e statistica
- Elaborazione delle immagini
- Elaborazione dei segnali
presentate in corsi di laurea triennale di carattere scientifico.
Metodi didattici
Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio informatico.
Materiale di riferimento
Sito web:
- http://homes.di.unimi.it/~pedersini/CV/index.html
Materiale didattico:
- Slide del corso
- Software utilizzato nelle esercitazioni
Testo di riferimento:
- D.A. Forsyth, J. Ponce - Computer Vision - A Modern Approach - Pearson, 2nd edition
- http://homes.di.unimi.it/~pedersini/CV/index.html
Materiale didattico:
- Slide del corso
- Software utilizzato nelle esercitazioni
Testo di riferimento:
- D.A. Forsyth, J. Ponce - Computer Vision - A Modern Approach - Pearson, 2nd edition
Modalità di verifica dell’apprendimento e criteri di valutazione
L'esame consiste in una prova scritta. A scelta, gli studenti possono affrontare un progetto di approfondimento concordato col docente.
La valutazione è espressa in trentesimi.
La valutazione è espressa in trentesimi.
INF/01 - INFORMATICA - CFU: 6
Lezioni: 48 ore
Docenti:
Lanzarotti Raffaella, Pedersini Federico
Turni:
Docente/i