Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2017/2018
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Due insegnamenti a scelta Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Visione computazionale (2016/2017)
Codice insegnamento
4S00079
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Periodo
I sem. dal 3 ott 2016 al 31 gen 2017.
Obiettivi formativi
Il corso intende fornire allo studente gli strumenti teorici e pratici per affrontare il problema del recupero della struttura tridimensionale di una scena a partire dalle sue proiezioni bidimensionali, le immagini. Verrà introdotto in maniera formale il processo di formazione delle immagini studiando vari modelli di proiezione 3D-2D su più punti di vista e analizzando la relazione tra le telecamere coinvolte. Nel contesto del CdS, il corso fornisce le conoscenze per l’estrazione di informazioni 3D da sorgenti 2D necessarie per le successive operazioni di riconoscimento del contenuto di un’immagine.
Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà dimostrare di saper approcciare in maniera metodologica e pratica le diverse problematiche di visione computazionale legate alla stima di informazioni 3D da immagini. Lo studente dovrà essere in grado generalizzare la conoscenza acquisita analizzando, risolvendo e documentando in autonomia nuovi progetti su ambiti applicativi innovativi.
Programma
- Geometria della telecamera a foro stenopeico
- Calibrazione
- Geometria epipolare
- Triangolazione
- Piani e omografie
- Moto e struttura 3D da immagini
- Autocalibrazione
- Trattamento dei dati rumorosi
- Calcolo delle corrispondenze (dense e sparse) nelle immagini
- Esercitazioni pratiche in laboratorio
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| E. Trucco, A. Verri | Introductory techniques for 3D Computer Vision (Edizione 1) | Prentice-Hall | 1998 | 0132611082 | |
| R. Hartley, A. Zisserman | Multiple View Geometry in Computer Vision (Edizione 2) | Cambridge University Press | 2004 | ||
| Andrea Fusiello | Visione Computazionale | ilmiolibro.it | 2008 |
Modalità d'esame
L’esame può essere espletato nei seguenti modi:
A) Solo Orale con verifica delle esercitazioni in laboratorio (max 28/30 con media dei voti tra le due modalità).
B) Solo Progetto con verifica delle esercitazioni in laboratorio (max 28/30 con media dei voti tra le due modalità).
C) Orale+Progetto (media dei voti tra le due modalità).
Esame orale consiste in una discussione sull'intero programma del corso allo scopo di verificare una acquisizione ed una comprensione avanzata dei concetti teorici e pratici studiati, con capacità di rielaborazione degli stessi.
Con la verifica delle esercitazioni in laboratorio lo studente dovrà consegnare un archivio contenente l’insieme degli script funzionanti e ben documentati realizzati nel corso dell’anno riguardanti l’implementazione dei vari algoritmi di visione descritti nel programma ed esplicitati dal docente. La verifica consiste in una discussione che evidenzi la corretta implementazione pratica dei concetti teorici affrontati durante il corso.
Il progetto consiste nella realizzazione di un elaborato che si concentra ed approfondisce un tema specifico particolarmente innovativo concordato preventivamente con il docente. L’argomento potrà riguardare un problema scientifico allo stato dell’arte oppure un tema di particolare interesse applicativo. Con il progetto lo studente dovrà dimostrare di padroneggiare gli argomenti di visione sapendo approfondirli e generalizzarli nel risolvere nuove problematiche.
Non c’è distinzione tra frequentanti e non frequentanti.
