Aquesta assignatura aprofundeix en les tècniques que permeten a un ordinador interpretar una escena. Punts claus són la detecció, estimació i interpretació del moviment 2D sobre el pla per extreure informació sobre el moviment 3D real i l'estructura 3D de l'entorn. S'adreçarà també la reconstrucció 3D a partir d'un sistema de càmeres estèreo i el reconeixement de formes.
Índex Bibliografia Professors Avaluació Links
d'interès Suggeriments
1. Introducció
2. Elements d'un sistema de visió per computador
2.1. Il.luminació
2.2. Òptiques
2.3. Càmeres CCD
2.4. Targes d'adquisició i processament
3. Imatges digitals
3.1. Resolució espaial
3.2. Resolució radiomètrica
3.3. Formats d'imatges
3.4. Relacions entre píxels: veïnat, connexitat, distància
3.5. Color
4. Formació de les imatges
4.1. Aspectes geomètrics
4.2. Aspectes fotomètrics
4.3. Models de càmera simplificats i matriu de projecció associada
4.4. Exemples d'aplicació dels diferents models
4.5. Lents
5. Enfocament
5.1. Bases físiques de l'enfocament
5.2. Enfocament i visió
5.3. Profunditat a partir de l'enfocament
5.4. Profunditat a partir del desenfocament
6. Calibració de càmeres
6.1. Transformacions rígides
6.2. Paràmetres de calibració interns
6.3. Paràmetres de calibració externs
6.4. Mètodes de calibració de càmeres mitjançant punts 3D coneguts
7. Visió estereoscòpica
7.1. Introducció a la visió binocular
7.2. Correspondència d'imatges. Restricció epipolar
7.3. Triangularització estèreo amb configuració normal
7.4. Problemes d'orientació associats a estèreo
7.5. Sistema de càmeres estèreo amb vergència
7.6. Sistemes de visió amb més de dues càmeres
8. Anàlisi de moviment sobre el pla de la imatge
8.1. Models de moviment 3D
8.2. Moviment projectat vers
moviment aparent
8.3. Estimació de moviment 2D
8.4. Correspondència i flux òptic
8.5. Mètodes basats en el flux òptic
8.6. Mètodes basats en blocks o regions
8.7. Mètodes basats en característiques
9. Recuperació d'informació 3D i segmentació de moviment 3D amb un sistema de
visió monocular
9.1. Anàlisi amb una càmera estàtica
9.2. Anàlisi amb una càmera mòbil
9.2.1. Mètodes basats en correspondència de punts
9.2.2. Mètodes basats en el flux òptic
9.3. Aplicació a escenaris de realitat virtual augmentada
10. Classificació i
reconeixement d'objectes
10.1. Introducció
10.2. Reconeixement d'objectes vers reconeixement de formes
10.3. Plantejaments possibles
10.4. Exemples d'aplicació
10.5. Complexitat en el reconeixement d'objectes
10.6. Reconeixement basat en característiques vers reconeixement basat en
l'aparença
11. Reconeixement basat en l'aparença
11.1. Mesura de similitud entre imatges. Correlació
11.2. Representació d'imatges com vectors
11.3. Reducció de la dimensió per comparativa eficient. Eigen-space
11.4. Aplicació al reconeixement de cares. Algorisme de Turk i Pentland
12. Detecció de característiques per classificació o reconeixement
12.1. Característiques relacionals
12.2. Característiques locals
12.3. Característiques globals
12.4. Criteris per a la selecció de característiques
13. Reconeixement basat en característiques
13.1. Estructura d'un classificador
13.2. Reconeixement estadístic
13.3. Agrupament de dades
13.4. Exemple d'aplicació: Reconeixement de caracters (OCR)
13.5. Exemple d'aplicació: Reconeixement de signatures
13.6. Exemple d'aplicació: Reconeixement de persones mitjançant
característiques biomètriques
14. Reconeixement mitjançant
xarxes neuronals
14.1. Model de neurona artificial
14.2. Arquitectura d'una xarxa neuronal artificial
14.3. Aprenentatge
Torna a l'inici
· R. Jain, R. Kasturi, B.
Schunck, Machine Vision , Mcgraw-Hill, 1995
· B. K. P. Horn, Robot
Vision, MIT Press, 1986
· M. Tekalp, Digital
Video Processing, Prentice Hall, 1995
· Arturo de la Escalera, Visión por Computador, Prentice Hall 2001
· Carme Torras (Ed.), Computer
Vision. Theory and Industrial Applications, Springer-Verlag, 1992.
· R. Boyle, C. Hlavac and M.
Sonka, Image Processing, Analysis And Machine Vision , Chapman &
Hall, 1994
· R. Hartley and A.
Zisserman, Multiple View Geometry, Cambridge University Press, 2000
· O. Faugeras, Three-Dimensional
Computer Vision: A Geometric Viewpoint, Mit Press
· C. Brown, D. Terzopoulos, Real-Time
Computer Vision, Cambridge University Press, 1994
· R. Cipolla, A. Pentland, Computer
Vision For Human-Machine Interaction, Cambridge University Press.
Congressos
relacionats
·
International
Conference on Computer Vision
·
International
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
·
International
Conference on Pattern Recognition
·
International
Conference on Robotics and Automation
·
International
Conference on Document Analysis and Recognition
· Conferències del SPIE
Per informació i dates mireu al llistat de la Universitat de Southern California o al llistat del Computer Vision homepage
Revistes científiques més rellevants
·
IEEE
Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
·
IEEE
Transactions on Image Processing
·
IEEE
Transactions on Systems, Man and Cybernetics
·
Image
and Vision Computing
·
International
Journal of Computer Vision
·
Machine
Vision and Applications
·
Pattern
Recognition
·
Computer
Vision, Graphics and Image Processing
Torna a l'inici
Despatx J102 de la Secció de Tractament del Senyal
Podeu adreçar els vostres suggeriments al meu correu electònic
L’assignatura s’imparteix a l’aula L8 de l’edifici Lluçanés
Dimecres de 16:00 a 17:00
Torna a l'inici
Hi ha dos parcials (febrer i juny) i una opció de recuperar tot el curs en un examen únic a setembre. Podeu consultar les dates d'aquests examens aqui.
Torna a l'inici
· CVonline Hi trobareu explicacions online de la majoria de temes compresos per la visió per computador
·
Image Processing Learning Resources
·
What's new on
ECV
Net .
·
What's
new on the Computer
Vision home page at CMU.
·
Vision
Science in the WWW
Virtual Library .
·
Formats
de Fitxers d'Imatges
Utilitat professional
· Empreses dins l'àmbit de la Visió per Computador
Torna a l'inici
Última actualització: 27/8/01