Strojni vid

Opis predmeta

Predmet se osredotoča na modeliranje vizualnih sistemov skozi prizmo fizikalnih, matematičnih, bioloških in računskih principov. Preučujejo se izbrana matematična orodja in algoritmi za analizo vizualnih informacij, vključno z izbranimi poglavji iz linearne algebre, naključnih sistemov in teorije informacij.

V nadaljevanju se raziskujejo algoritmi za detekcijo in sledenje objektom, dogodkom, ter analizo gibanja, aktivnosti in obnašanja z uporabo vizualnih informacij. Posebna pozornost je namenjena večsenzorskim vizualnim sistemom, biološko motiviranim arhitekturam za vidno zaznavanje, omrežjem vizualnih senzorjev in vgradnim vizualnim sistemom.

Predmet prav tako obravnava uporabo strojnega vida v industrijskem kontekstu, vključno z vizualnim pregledovanjem in merjenjem, kot tudi v naprednih videonadzornih sistemih, biometričnih sistemih in robotiki. Raziskuje se tudi vloga strojnega vida v športu za analizo individualnih in skupinskih aktivnosti ter njegova uporaba v naprednih uporabniških vmesnikih, kar odpira nove perspektive za razumevanje in interakcijo s svetom skozi vizualne podatke.

Predmet učimo na programih

Cilji in kompetence

Spoznati inženirske, matematične, fizikalne, algoritmične ter biološke temelje vidnega zaznavanja. Priprava na znanstveno raziskovalno in razvojno delo na področju umetnih vizualnih zaznavnih sistemov.

Metode poučevanja in učenja

Predmet se bo izvajal v obliki predavanj in projektnih nalog.

Sklop predavanj bo vseboval predavanja nosilca in soizvajalca predmeta.

Projektne naloge bodo razdeljene v zaključene sklope, v katerih bodo študenti samostojno obravnavali izbrane metode in algoritme. Vsak sklop projektne naloge bo zahteval poročilo in predstavitev pred ostalimi študenti.

Pomemben del študija so diskusije v razredu. Vsak kandidat prav tako predstavi del teorije, ki se navezuje na projektno nalogo.

Predvideni študijski rezultati

Po opravljenih študijskih obveznostih bodo študenti sposobni:

Samostojno in kritično oceniti stanje znanosti na področju umetnih vizualnih zaznavnih sistemov.

Samostojno izpeljati raziskave na nivoju doktorskega študija na tem področju, vključno z razvojem in analizo novih metod in algoritmov.

Razumeti pomembnost objektivne kvantitativne presoje razvitih metod, obenem pa bodo posedovali veščine, ki bodo omogočale izvedbo takšne presoje.

Temeljni viri in literatura

Forsyth, David A., in Jean Ponce. Computer Vision: A Modern Approach. 2nd ed., Pearson, cop. 2012. Boston [etc.]. ISBN 978-0-13-608592-8, 0-13-608592-X. COBISS.SI-ID: 10640724. Dostopno v knjižnici UL FE.
Sonka, Milan, Václav Hlaváč, in Roger Boyle, 1954-. Image Processing, Analysis and Machine Vision. 3rd ed., International Student Ed. Cengage Learning, cop. 2008, Stamford [etc.]. ISBN 0-495-24438-4, 978-0-495-24438-7. COBISS.SI-ID: 6473044. Na voljo v knjižnici FE.
Szeliski, Richard. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, cop. 2011. London [etc.]. ISBN 978-1-84882-934-3, 1-84882-934-5, 1-84882-935-3. Dostopno na SpringerLink za uporabnike z dostopom do univerzitetne računalniške mreže ali preko storitve Oddaljeni dostop do informacijskih virov UL. COBISS.SI-ID: 9030996.
Pomembnejši znanstveni članki iz tematike (Classic scientific papers on the topic)