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Visione computazionale

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Docente: Alfredo Petrosino


Obiettivi del Corso

 II corso ha lo scopo di fornire all'allievo gli strumenti formali e pratici per affrontare il problema del recupero della struttura tridimensionale (3D) di una scena a partire dalle sue proiezioni bidimensionali (le immagini), in termini della geometria, della tessitura, del tracciamento degli oggetti individuati e del loro riconoscimento. I metodi verranno discussi in sufficiente dettaglio da consentirne l'implementazione al calcolatore utilizzando la libreria OpenCv dell’Intel.


Programma del corso

TEXTURE: Rappresentazione di Texture, Analisi di Texture, Sintesi di Texture, Shape from Texture.
MODELLI DEFORMABILI E SNAKES.
CAMERA: Geometria della camera. Modello proiettivo o di pinohole. Proiezione ortografica. MPP. Modello della Camera. Calibrazione. Metodi lineari e non lineari.
STEREOPSI: Rettificazione Epipolare. Corrispondenza Stereo. Algoritmo di Roy & Cox ’98 Ricostruzione 3D non proiettiva. Ricostruzione da due viste.
SEGMENTAZIONE BASATA SUL MOVIMENTO: Sottrazione del background e del foreground.
TRACKING: Applicazioni di Tracking. Previsione e Correzione. Filtro di Kalman. Il Particle Filtering.
RILEVAMENTO E RICONOSCIMENTO DI OGGETTI: Eigenimages.
SOFTWARE OPENCV: OpenCVTutorial

Materiale didattico

Le presentazioni multimediali (formato .pdf) di tutte le lezioni sono disponibili on line attraverso la piattaforma di e-learning della Facoltà di Scienze e Tecnologie


Testi

D. A. FORSYTH AND J. PONCE, “Computer Vision, A modern approach”, Prentice Hall, 2003.
E. TRUCCO AND A. VERRI, “Introductory Techniques for 3D Computer Vision”, Prentice-Hall, 1998.


Modalità d'esame

L'esame consiste nello svolgimento di un progetto, nella sua discussione e di una prova orale.

 


 

Per informazioni:

Prof. Alfredo Petrosino This e-mail address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it

 

 

 

ICIAP 2013

17th International Conference on
Image Analysis and Processing
September 11-13, 2013 Naples, Italy
 

PhD Studentship in Machine Learning for Computer Vision

 

 

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