Avvisi

Attivazione del corso

Il corso di Visione Artificiale verrà attivato a partire dall' anno accademico 2018/19, secondo semestre.
Fino a febbraio 2019, gli appelli d'esame verranno tenuti su appuntamento, secondo le modalità sotto riportate.


Syllabus

Obiettivi del corso

Obiettivo del corso è l’apprendimento delle tematiche fondamentali della visione artificiale, con particolare attenzione ai seguenti argomenti:

  • il processo di formazione delle immagini,
  • la calibrazione di camera,
  • l’analisi del moto da sequenze video,
  • la ricostruzione 3D da immagini stereo,
  • le tecniche supervisionate di classificazione di immagini.

Modalità d'esame (fino a febbraio 2019)

L’esame consiste in una prova orale, fissata per appuntamento con i docenti. Il candidato verrà valutato:

  • sulle conoscenze degli argomenti del programma generale (Capitoli: 6, 7, 8, 9, 11, 12, 14 del testo di riferimento), nonché
  • sulla presentazione di un approfondimento su un argomento a scelta dello studente, tra quelli elencati di seguito.
Testo di riferimento
Richard Szeliski – Computer Vision: Algorithms and Applications – Springer Science & Business Media, 2010.
(Capitoli: 6, 7, 8, 9, 11, 12, 14)
Argomenti di approfondimento
Camera Calibration (Capitoli 6/7) (entrambi gli articoli):

R. Y. Tsai
A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using Off-the-shelf TV Cameras and Lenses
IEEE Journal of Robotics and Automation, Vol. RA-3, No. 4, 1987
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B. K. P. Horn
Tsai’s camera calibration method revisited
Semantic Scholar, Copyright 2000
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Motion Estimation – Pyramidal implementation (Capitolo 8)

Articolo di Lucas, Kanade
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Panoramic Mosaics from Video (Capitolo 9)

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Dense depth reconstruction (Capitolo 11) (un articolo a scelta fra i seguenti):

L. Hong, G. Chen,
Segment-based stereo matching using graph cuts
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004
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Boykov, Y., Veksler, O., and Zabih, R. (2001)
Fast approximate energy minimization via graph cuts
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 23(11):1222–1239
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3D with structured light (Capitolo 12) (un articolo a scelta fra i seguenti):

Jordi Pagès, Joaquim Salvi, Christophe Collewet, Josep Forest
Optimised De Bruijn patterns for one-shot shape acquisition
Image and Vision Computing, Volume 23, Issue 8, 2005, Pages 707-720
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Haibo Lin, Lei Nie, Zhan Song
A single-shot structured light means by encoding both color and geometrical features
Pattern Recognition, Volume 54, 2016, Pages 178-189
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Image Recognition (Capitolo 14) (entrambi gli articoli):

AAM
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Face detection
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Prerequisiti

Sono requisiti essenziali i fondamenti dell'elaborazione numerica dei segnali e dell'elaborazione delle immagini.

Ricevimento

Il ricevimento studenti si tiene su appuntamento previo accordo (via e-mail) con i docenti.