Tracking and Detection in Computer Vision

Modul IN2210

Dieses Modul wird durch Fakultät für Informatik bereitgestellt.

Diese Modulbeschreibung enthält neben den eigentlichen Beschreibungen der Inhalte, Lernergebnisse, Lehr- und Lernmethoden und Prüfungsformen auch Verweise auf die aktuellen Lehrveranstaltungen und Termine für die Modulprüfung in den jeweiligen Abschnitten.

Modulversion vom WS 2011/2

Von dieser Modulbeschreibung gibt es historische Versionen. Eine Modulbeschreibung ist immer so lange gültig, bis sie von einer neuen abgelöst wird.

verfügbare Modulversionen
SS 2015WS 2011/2

Basisdaten

IN2210 ist ein Semestermodul in Englisch auf Master-Niveau das im Wintersemester angeboten wird.

Die Gültigkeit des Moduls ist bis SS 2015.

Das Modul ist Bestandteil der folgenden Kataloge in den Studienangeboten der Physik.

  • Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
GesamtaufwandPräsenzveranstaltungenUmfang (ECTS)
150 h 60 h 5 CP

Inhalte, Lernergebnisse und Voraussetzungen

Inhalt

1. Einführung zu tracking, detection und recognition in der Computer Vision
2. Grundlegende Konzepte
2.1 Gradienten. Gausscher Weichzeichner. Faltung. Kanten.
2.2 Kameramodelle und Parametrisierung von Kamerabewegungen
3. Image features und flows
3.1 Feature detection: corners, edges, regions detectors(Harris-Affine&Hessian Affine, MSER, IBR & EBR, Silent regions)
3.2 Feature descriptors: SIFT, SURF
3.3 Lucas-Kanade optical flow und Lucas-Kandade.
4. Matching
4.1 Descriptor based matching
4.2 Key-point recognition(Randomized trees und Ferns)
4.3 Template matching (Lucas-Kanade template matching, Jurie-Dhome algorithm, ESM)
4.4 Matching und pose estimation (Leopard, Panther and Gepard)
5. Tracking
5.1 Camera/object tracking techniques. (Feature based. Model based)
5.2 KLT tracker
5.3 Kalman filters und Erweiterungen
5.4 Particle filters und Condensation algorithm
6. Detection
6.1 Haar features und integral images
6.2 Ada-Boost Algorithmus zur Klassifizierung
6.3 Viola-Jones face detection
7. Object recognition
7.1 Bag of words object description
7.2 Video Google
7.3 Vocabulary trees

Lernergebnisse

Nach Besuch des Moduls sind die Teilnehmer in der Lage Probleme im Bereich Tracking, Detection und Recognition in der Computer Vision zu verstehen und Methoden in diesem Bereich anzuwenden. Teilnehmer kennen vor allem moderne Konzepte, haben aber auch Wissen über etablierte Ansätze.

Voraussetzungen

MA0901 Lineare Algebra für Informatik, MA0902 Analysis für Informatik

Lehrveranstaltungen, Lern- und Lehrmethoden und Literaturhinweise

Lern- und Lehrmethoden

Vorlesung, Übung, Aufgaben zum Selbststudium

Medienformen

slides, blackboard, programming experiments

Literatur

Für einige Grundlegende Konzepte kann das Buch "Computer Vision: a modern approach" von David Forsyth verwendet werden. Da die meisten Themen sich auf aktuelle Forschung beziehen, werden Studenten während des Moduls auf aktuelle, relevante Publikationen verweisen.

Modulprüfung

Beschreibung der Prüfungs- und Studienleistungen

In der Klausur soll nachgewiesen werden, dass die Teilnehmer ohne Hilfsmittel in der Lage sind Probleme und Methoden des Tracking und Detection in der Computer Vision zu verstehen und zu beschreiben. Die Prüfungsfragen erstecken sich über den gesamten Vorlesungsstoff. Die Prüfung kann mathematische Aufgaben enthalten oder die Teilnehmer müssen Probleme grafisch skizieren.

Wiederholbarkeit

Eine Wiederholungsmöglichkeit wird am Semesterende angeboten.

Kondensierte Materie

Wenn Atome sich zusammen tun, wird es interessant: Grundlagenforschung an Festkörperelementen, Nanostrukturen und neuen Materialien mit überraschenden Eigenschaften treffen auf innovative Anwendungen.

Kern-, Teilchen-, Astrophysik

Ziel der Forschung ist das Verständnis unserer Welt auf subatomarem Niveau, von den Atomkernen im Zentrum der Atome bis hin zu den elementarsten Bausteinen unserer Welt.

Biophysik

Biologische Systeme, vom Protein bis hin zu lebenden Zellen und deren Verbänden, gehorchen physikalischen Prinzipien. Unser Forschungsbereich Biophysik ist deutschlandweit einer der größten Zusammenschlüsse in diesem Bereich.