Modul I: Slikovne tehnologije

Opis predmeta

Uvod v obravnavane teme, slikovni detektorji in opisniki, aktivni modeli, vizualno sledenje, struktura iz gibanja, večsenzorski sistemi in primeri uporabe.

1. Osnove človeškega vidnega sistema in razlika med človeškim vidom ter klasičnimi metodami računalniškega vida
2. Slikovni detektorji in deskriptorji, SIFT, HOG, MSER, COV, in drugi. Večločljivostni pristopi.
3. Aktivni modeli krivulj, aktivni modeli oblik, aktivni modeli pojavnosti, nivojske množice.
4. Vizualna detekcija in sledenje objektov, sledenje z detekcijo. Sledenje v okviru Bayesovega sekvenčnega rekurzivnega filtriranja. Sledenje s Kalmanovim filtrom. Sledenje s filtri z delci.
5. Struktura iz gibanja, rekonstrukcija iz dveh ali več pogledov z nekalibriranimi ali delno kalibriranimi kamerami.
6.  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

1. 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]
2. 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]
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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
7. 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

1. D. Forsyth, J. Ponce, Computer vision, a modern approach, 2nd ed., Pearson 2012.
2. R. Szeliski, Computer vision, Algorithms and applications, Springer 2011.
3. Temeljni članki, objavljeni v znanstvenih revijah (Basic scientific papers, published in scientific journals)