Umetno zaznavanje je hitro razvijajoče se področje, ki je zanimivo tako iz raziskovalnega vidika, kakor tudi aplikacij. V predmetu bomo obdelali osnovne matematične metode in tehnike rečunalniškega vida, ki so sestavni del številnih zanimivih aplikacij. Če ste se kdaj spraševali kakšne metode se uporabljajo v aplikacijah in napravah kot so Googlova očala, avtonomna vozila, izdelava panoramskih slik in avtomatsko editiranje fotografij, bo ta predmet več kot potešil vašo vedoželjnost. Predmet bo pokril naslednje teme: (i) Osnovno procesiranje slik, (ii) Odvodi slik in robovi, (iii) Prileganje modelov, (iv) Lokalni deskriptorji, (v) Stereo sistemi, (vi) Podprostorske metode za razpoznavanje slik, (vii) Detekcija objektov v slikah, (viii) Razpoznavanje objektov. Predmet je sestavljen iz predavanj, na katerih bomo pokrili bistveno teorijo in vaj na katerih bodo študentje to teorijo implementirali. Predmet se izvaja v angleškem jeziku.
Obvezno sprotno delo obsega 6 dvotedenskih nalog (opravite doma s konzultacijami pri asistentu in profesorju), ki se začnejo s pričetkom semestra. Naloge so srednje obsežne in pokrivajo sprotno snov s predavanj. Več informacij o obveznostih in ocenjevanju najdete na spletni učilnici.
Predmet zahteva od študentov sposobnost razumevanja matematičnih izpeljav ter prenosa v programsko kodo. Predmet je v zgornji četrtini na lestvici ocenjene težavnosti predmetov na FRI (študentske ocene). Zahteva dobro matematično in programersko podlago. Predmet izberite samo v primeru, da ste pripravljeni vložiti veliko napora in samostojnega dela.
- nosilec: Matej Kristan