Obiettivi formativi
Il corso ha l'obiettivo di fornire le conoscenze necessarie per la progettazione e l'applicazione di sistemi di visione artificiale, promuovendo l'acquisizione di competenze progettuali direttamente spendibili anche nel mondo del lavoro. Il corso prevede la presentazione di nozioni metodologiche di base, lo sviluppo di argomenti avanzati anche atttraverso seminari specifici, e lo svolgimento di esercitazioni di laboratorio individuali. Per lo svolgimento delle attivita' di laboratorio gli studenti devono disporre di capacita' di sviluppo di software, prevalentemente in ambiente C/Unix.
Prerequisiti
Si richiede la conoscenza pratica degli argomenti trattati nei corsi di Calcolatori Elettronici, Fondamenti di Informatica, e Sistemi Operativi. Per lo sviluppo dei progetti, verra' utilizzato il linguaggio C.
Contenuti dell'insegnamento
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Programma esteso
Acquisizione: campionamento, quantizzazione
Formato Immagini, Video e acquisizione
Preelaborazione: operazioni puntuali
Preelaborazione: morfologia matematica
Esercitazioni su buffer di memoria
Preelaborazione: operazioni locali
Preelaborazione: operazioni globali
Esercitazioni su filtri vari
Edge Detection
Esercitazioni su Edge Detection
Camera 1 (modelli)
Camera 2 (calibrazione)
Camera 3 (mono reconstruction)
Esercitazione su trasformazioni 2D e 3D
Camera 4 (epipolar geometry)
Stereo Matching
Esercitazioni su Stereo Matching
Features and Descriptors 1
Features and Descriptors 2
Esercitazioni su Feature Matching e Fitting Modelli
Fitting and Matching
Esercitazioni su Feature Matching e Fitting Modelli
Introduzione a Structure From Motion
Esercitazioni su SFM
Image Segmentation
Esercitazioni su Image Segmentation
Classification&Recognition 1
Classification&Recognition 2
Esercitazioni di Classificazione
Seminario CNN
Bibliografia
D. A. Forsyth and J. Ponce. Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition). Prentice Hall, 2011.
R. Hartley and A. Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, 2003
Metodi didattici
Lezioni teoriche e esercitazioni in laboratorio, circa 50/50.
Modalità verifica apprendimento
Prova scritta relativa alla parte teorica
Prova pratica in laboratorio.
Verra' data la possiblita' agli studenti di svolgere la prova pratica in due prove parziali durante il corso.
Altre informazioni
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Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
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