kunna tydligt förklara och använda grundbegrepp inom datorseende, speciellt med avseende på projektiv geometri, kameramodellering, stereoseende samt struktur- och rörelseproblem.
kunna beskriva och översiktligt förklara den matematiska teorin bakom några centrala algoritmer i datorseende (minsta kvadratmetoden och Newton-baserad optimering).
Färdighet och förmåga
på ett ingenjörsmässigt sätt kunna använda programpaket på dator för att självständigt lösa datorseendeproblem.
kunna visa god förmåga att självständigt identifiera problem som kan lösas med datorseendetekniker samt att välja lämplig metod.
självständigt kunna applicera grundläggande datorseendetekniker på industriellt och forskningsmässigt relevanta problem.
med adekvat terminologi, väl strukturerat och logiskt sammanhängande kunna redogöra för lösningen till ett problem inom datorseende.
Kursinnehåll
Projektiv geometri
Geometriska transformationer
Modellering av kameror
Särdragsextraktion
Robust uppskattning
Minimala lösare i datorseende
Stereoseende
3D-modellering
Rigid och icke-rigid struktur-från-rörelse
Bundle justering
Geometri av ytor och dess siluetter
Förutsättningar
Grundläggande behörighet för avancerad nivå
Litteratur
Föreläsningsanteckningar och forskningsartiklar
Optional: Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, available at Cremona or as a
free pdf
.
Optional: Richard Hartley, Andrew Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2004.