开始时间: 04/22/2022 持续时间: 10 weeks
所在平台: CourseraArchive 课程类别: 计算机科学 大学或机构: Technische Universität München (TUM)(慕尼黑工业大学) 授课老师: Martin Kleinsteuber |
课程主页: https://www.coursera.org/course/compvision
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Räumliches Sehen stellt für die meisten Menschen eine Selbstverständlichkeit da. Maschinen mit einem gleichwertigen Sehvermögen auszustatten, ist hingegen eine sehr komplizierte Angelegenheit. Seit den 1960-er Jahren hat sich dieser als Computer Vision bezeichnete Forschungsbereich kontinuierlich entwickelt und zahlreiche Forschungsergebnisse hervorgebracht. Viele Fragen haben jedoch noch nicht hinreichend beantwortet werden können und sind bis heute aktuell.
Dieser Kurs befasst sich mit einigen grundlegenden Algorithmen der Computer Vision, führt das hierzu benötigte Fachvokabular ein und frischt die benötigten mathematischen Grundlagen auf, wann immer sie benötigt werden. Beginnend mit grundlegenden Methoden der Bildverarbeitung wie z.B. der Kantendetektion, werden diese im Lauf des Kurses für umfassendere Aufgaben wie Merkmalsextraktion und Korrespondenzschätzung angewendet.
Diese Korrespondenzen können mit Wissen über die Darstellung von Bildern am Computer und der Beschreibung von Objektbewegungen im Raum dann verwendet werden, um die Epipolargeometrie eines Sterokamerasystems und somit die 2D-3D-Beziehung zwischen Bildern und der Szene zu beschreiben. Hierbei wird der Unterschied zwischen unkalibriertem und kalibriertem Kamerasystem erläutert, sowie auf das Konzept der Homographie eingegangen. Schließlich ermöglicht das Zusammenspiel all dieser Aspekte die 3D-Rekonstruktion einer Szene aus einem Stereokamerabildpaar.
Dieser Kurs vermittelt einen Überblick über die Grundlagen des Maschinellen Sehens an Hand der Extraktion von 3D-Information aus dem Stereokamerabild einer Szene.
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