Opis predmeta
Modeliranje vizualnih sistemov: fizikalne, matematične, biološke in računske osnove. Izbrana matematična orodja in algoritmi za analizo vizualnih informacij: izbrana poglavja iz linearne algebre, naključnih sistemov, teorije informacij.
Izbrani algoritmi za detekcijo in sledenje objektov, dogodkov, analizo gibanja, aktivnosti in obnašanja na osnovi vizualnih informacij. Večsenzorski vizualni sistemi. Biološko motivirane arhitekture za vidno zaznavanje. Omrežja vizualnih senzorjev in vgradni vizualni sistemi. Strojni vid v industriji, vizualno pregledovanje in merjenje.
Strojni vid v naprednih videonadzornih sistemih, v biometričnih sistemih in robotih. Uporaba strojnega vida v športu, analiza individualnih in skupinskih aktivnosti. Strojni vid v naprednih uporabniških vmesnikih.
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
1. David A. Forsyth, Jean Ponce. Computer Vision: A Modern Approach (2nd Edition), Prentice Hall, 2011
2. Milan Sonka, Vaclav Hlavac, Roger Boyle. Image Processing, Analysis, and Machine Vision (4th Edition), Cengage Learning, 2014
3. Richard Szeliski. Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011, (http://szeliski.org/Book)
4. Pomembnejši znanstveni članki iz tematike (Classic scientific papers on the topic)