Codice insegnamento

4S009013

Crediti

6

Coordinatore

Umberto Castellani

Lingua di erogazione

Inglese

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Moodle Seminari 0

L'insegnamento è organizzato come segue:

Obiettivi formativi

Il corso mira a fornire basi teoriche e strumenti pratici per affrontare il problema del recupero della struttura tridimensionale di una scena a partire dalle sue proiezioni bidimensionali, le immagini. Inoltre fornirà conoscenze su metodi formali riguardanti il processo di formazione delle immagini, l’estrazione di informazioni 3D in diversi contesti applicativi con enfasi al trattamento di dati reali affetti da rumore. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere le seguenti capacità di applicare le conoscenze acquisite: conoscenze necessarie per implementare un nuovo sistema di visione, anche in un contesto di ricerca, attraverso la combinazione di metodi formali per la stima di informazioni 3D da immagini e il coinvolgimento di diversi sensori di acquisizione. Sarà in grado di i) sviluppare le conoscenze di visione computazionale in diversi scenari applicativi; ii) Padroneggiare l’analisi di dati reali ed eterogenei; iii) gestire le prestazioni in tempo reale. Sarà inoltre in grado di: i) identificare il metodo di visione più adatto al contesto applicativo, capacità di personalizzare ed estendere il sistema di visione coinvolgendo altre discipline come il machine learning o la robotica; ii) proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito della visione computazione e analisi di dati tridimensionali. Dovrò essere in grado di esporre i risultati di un'applicazione di visione computazionale e confrontarsi con figure professionali del settore ed avere la capacità di adattarsi in modo autonomo all'evoluzione tecnica e dello stato dell'arte nell'ambito della visione computazionale.

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
- Oggetti non rigidi
- Esercitazioni pratiche in laboratorio

Bibliografia

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.