Opis predmeta
Uvod v obravnavane teme, slikovni detektorji in opisniki, aktivni modeli, vizualno sledenje, struktura iz gibanja, večsenzorski sistemi in primeri uporabe.
- Osnove človeškega vidnega sistema in razlika med človeškim vidom ter klasičnimi metodami računalniškega vida
- Slikovni detektorji in deskriptorji, SIFT, HOG, MSER, COV, in drugi. Večločljivostni pristopi.
- Aktivni modeli krivulj, aktivni modeli oblik, aktivni modeli pojavnosti, nivojske množice.
- Vizualna detekcija in sledenje objektov, sledenje z detekcijo. Sledenje v okviru Bayesovega sekvenčnega rekurzivnega filtriranja. Sledenje s Kalmanovim filtrom. Sledenje s filtri z delci.
- Struktura iz gibanja, rekonstrukcija iz dveh ali več pogledov z nekalibriranimi ali delno kalibriranimi kamerami.
- Računalniški in strojni vid v avtomatiki in robotiki.
Cilji in kompetence
Spoznati izbrane sedanje in prihodnje probleme ter rešitve s področja računalniškega vida. Priprava študentov na timsko delo, kot tudi na samostojno raziskovalno in razvojno delo.
Metode poučevanja in učenja
Na predavanjih so predstavljene teoretične osnove obravnavanih poglavij skupaj s praktičnimi prikazi v jeziku Matlab ali C.
Praktično delo poteka v okviru laboratorijskih vaj. Te so zasnovane v obliki večih nalog, v katerih se študentje postopoma seznanjajo s posameznimi algoritmi računalniškega vida ter jih implementirajo ter preizkusijo. Skupino na vajah sestavljata dva ali trije študentje, rezultati pa so v obliki programske kode v jeziku Matlab. Po vsakem delu vaj študentje predstavijo svoje rezultate asistentu.
Projektna naloga zahteva rešitev konkretnega primera iz področja strojnega vida, robotskega vida ali uporabe strojnega vida v industriji.
Predvideni študijski rezultati
Po uspešno opravljenem predmetu bi naj bili študenti zmožni:
- Pojasniti razlike med človeškim vidnim sistemom in metodami računalniškega vida
- Odločiti se, katere naprednejše metode računalniškega vida so primernejše za problem, ki je pred njimi
- Implementirati sodobne algoritme računalniškega vida
- Izdelati kompleksne rešitve problemov računalniškega vida, ki vsebujejo več naprednejših metod računalniškega vida
- Presoditi, kako dobro delujejo metode računalniškega vida na razpoložljivih podatkih
- Predlagati rešitve problemov računalniškega vida iz področij avtomatike in robotike, ki vključujejo uporabo sodobnih, kompleksnih algoritmov.
Reference nosilca
- MUHOVIČ, Jon Natanael, MANDELJC, Rok, BOVCON, Borja, KRISTAN, Matej, PERŠ, Janez. Obstacle tracking for unmanned surface vessels using 3-D point cloud. IEEE journal of oceanic engineering. [Print ed.]. 2019, vol. , str. 1-13, ilustr. ISSN 0364-9059. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8703893, DOI: 10.1109/JOE.2019.2909507. [COBISS.SI-ID 12642388]
- KOPOREC, Gregor, VUČKOVIĆ, Goran, MILIĆ, Radoje, PERŠ, Janez. Quantitative contact-less estimation of energy expenditure from video and 3D imagery. Sensors. Aug. 2018, iss. 8, 4235, str. 1-32, ilustr. ISSN 1424-8220. http://www.mdpi.com/1424-8220/18/8/2435, DOI: 10.3390/s18082435. [COBISS.SI-ID 12120148]
- KRISTAN, Matej, SULIĆ KENK, Vildana, KOVAČIČ, Stanislav, PERŠ, Janez. Fast image-based obstacle detection from unmanned surface vehicles. IEEE transactions on cybernetics, ISSN 2168-2267, Mar. 2016, vol. 46, no. 3, pp. 641-654.
- MANDELJC, Rok, KOVAČIČ, Stanislav, KRISTAN, Matej, PERŠ, Janez. Tracking by identification using computer vision and radio. Sensors, ISSN 1424-8220, Jan. 2013, vol. 13, no. 1, pp. 241-273.
- KRISTAN, Matej, KOVAČIČ, Stanislav, LEONARDIS, Aleš, PERŠ, Janez. A two-stage dynamic model for visual tracking. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics, ISSN 1083-4419, Dec. 2010, vol. 40, no. 6, str. 1505-1520.
- PERŠ, Janez, SULIĆ, Vildana, KRISTAN, Matej, PERŠE, Matej, POLANEC, Klemen, KOVAČIČ, Stanislav. Histograms of optical flow for efficient representation of body motion. Pattern recognition letters, ISSN 0167-8655, Aug. 2010, vol. 31, no. 11, str. 1369-137
- PERŠE, Matej, KRISTAN, Matej, KOVAČIČ, Stanislav, VUČKOVIĆ, Goran, PERŠ, Janez. A trajectory-based analysis of coordinated team activity in a basketball game. Computer vision and image understanding, ISSN 1077-3142, May 2009, vol. 113, no. 5, str. 612-621.
Temeljni viri in literatura
- D. Forsyth, J. Ponce, Computer vision, a modern approach, 2nd ed., Pearson 2012.
- R. Szeliski, Computer vision, Algorithms and applications, Springer 2011.
- Temeljni članki, objavljeni v znanstvenih revijah (Basic scientific papers, published in scientific journals)