Számítógépes Látás

(Computer Vision)


  • 2 óra előadás (kollokvium), 1 óra laboratóriumi gyakolrat, 1 óra konzultáció
  • 5 kredit, tavaszi félév

Tantárgyleírás

A tárgy oktatásának célja (kialakítandó kompetenciák): A kurzus keretében a hallgatók megismerik a többkamerás képek elemzését, a 3D felületrekonstrukció legfontosabb lépéseit, valamint betekintést nyernek a videofolyamok. A hallgatók 3-4 fős csapatokban dolgoznak, melynek során csapatmunkában, kreatív, algoritmikus megoldást kell kidolgozniuk egy számítógépes látással kapcsolatos valós problémára.

Tematika

A számítógépes látás az emberi látás azon funkcióit valósítja meg, amelyek a retinai kép elemzését végzik. Ezek elsősorban a képi tartalom értelmezésére irányulnak:
Az előadások az alábbi tematikára épülnek (a gyakorlatok anyaga az előadáson elhangzott algoritmusok gyakorlati alkalmazása): Az emberi és a számítógépes látás kapcsolata; A látás modelljei (Marr, Gestalt szabályok); Kamera geometria; Felületrekonstrukció egyetlen kép segítségével: árnyalat és textúra alapú módszerek; Mozgás mérése, Optical Flow kiszámítása; Parametrikus mozgás modellek; Mozgáskövetés; Video mozaikok; Sztereo látás, epipolár geometria, Essential Matrix, Fundamental Matrix; 3D rekonstrukció egy illetve több képpárból; Fotometriai sztereo, mozgás alapú rekonstrukció; 3D rekonstrukció és virtuális nézetek generálása.

Ajánlott irodalom

1. DAVID MARR: Vision. Freeman Publishers, 1982
2. OLIVIER FAUGERAS: Three Dimensional Computer Vision: A Geometric Viewpoint. MIT Press, 1996.
3. R. I. HARTLEY and A. ZISSERMAN: Multiple View Geometry in Computer Vision. Cambridge University Press, 2004.
4. Kató Zoltán, Czúni László: Számítógépes látás, Typotex Kiadó, 2011. Jegyzet letöltése PDF formátumban
5. A legfrissebb tudományos eredmények is folyamatosan bekerülnek a kurzus anyagába. Ezek az alábbi folyóiratokban jelennek meg:
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence
International Journal of Computer Vision

Tantárgy felelőse

Kató Zoltán tanszékvezető egyetemi docens, PhD