Inštitut za računalništvo
Laboratorij za sistemsko programsko opremo

Nosilec in predavatelj: prof. dr. Damjan Zazula
Asistent: doc. dr. Boris Cigale
Obseg: 30 ur predavanj, 45 ur laboratorijskih vaj in projektnega dela
ECTS: 6 točk

Obveznosti:
laboratorijske vaje, projektno delo, domače naloge in ustni izpit, ki se lahko nadomesti z uspešno opravljenimi vmesnimi preverjanji znanja iz snovi predavanj.

Vsebina

• Osnove
  • Uvod, motivacija, ravninske in prostorske transformacije
  • Camera obscura, projektivne transformacije
  • Kalibracija kamer
  • Epipolarna geometrija
• Poravnava slik
  • Toge poravnave – premik in zasuk
  • Poravnave s pomočjo frekvenčnega prostora
  • Afine poravnave, netoge poravnave
  • Stereo vid, globina
• Zaznavanje gibanja
  • Gibanje, zaznano s pomočjo dveh slik
  • Optični tok, polje gibanja
• 3D rekonstrukcija
  • Operatorji za iskanje korespondenčnih točk
  • Določanje korespondenčnih točk s poravnavo slik
  • Projekcijska 3D rekonstrukcija
• Razpoznavanje
  • Zaznavanje objektov
  • Razpoznavanje obrazov
  • Računalniški vid v vmesnikih človek-stroj

Metode poučevanja in načini ocenjevanja
Predavanja so avditorna, laboratorijske vaje in projektno delo pa potekajo na računalnikih v računalniških učilnicah. Študentje dobijo tudi domače naloge, s katerimi lahko utrjujejo spoznano snov še doma. Študent opravi obveznosti pri predmetu, ko dobi najprej pozitivno oceno pri laboratorijskih vajah oz. projektnem delu, nato pa še pri ustnem izpitu. Ustni izpit se lahko nadomesti s pozitivno opravljenimi preverjanji znanj iz snovi predavanj. Pozitivna ocena vaj in projektnega dela je predpogoj za pristop k ustnemu izpitu oziroma za priznanje pozitivne ocene, dosežene pri preverjanjih znanj iz predavanj. V skupno oceno izpita se vštejejo tudi uspešno izdelane domače naloge, če jih študent opravi, saj niso obvezne.

Povezave:

• Režim izvajanja in ocenjevanja projektnega dela ter domačih nalog je podrobneje opisan na strani http://storm.uni-mb.si/predmeti/RV/2012/Rezim-vaje.pdf.
• Pogoji za pristop k izpitu in način ocenjevanja so opisani na strani http://storm.uni-mb.si/predmeti/RV/2012/Rezim-izpit.pdf.
• Pomembno je, da v akademskem okolju učitelji, asistenti in študentje dosledno spoštujejo pravila akademske poštenosti, ki jih najdete zbrana na strani http://storm.uni-mb.si/predmeti/AkademskaPostenost.pdf.
• Vsebina vaj in dodatna študijska gradiva so dostopna preko strežnika https://vaje.uni-mb.si.
• Akreditiran načrt predmeta

Predlagana študijska literatura:

1. R. Szeliski: Computer Vision: Algorithms and Applicatrions, Springer, 2010.
2. C. H. Chen: Handbook of Pattern Recognition and Computer Vision, Imperial College Press, London 2010.
3. H. Bunke, J. J. Villanueva, G. Sanchez, X. Otazu: Progress in Computer Vision and Image Analysis, World Scientific, London, 2010.
4. D. A. Forsyth, J. Ponce: Computer Vision: A Modern Approach, Pearson Education International, Upper Saddle River, 2003.
5. R. Hartley, A. Zisserman: Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2003.
6. E. Trucco, A. Verri: Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall, Upper Saddle River, 1998.