Modul (Bachelor)
Projektgruppe Modellbasiertes Bildverstehen (BA-INF 051)
Privatdozent Dr. Volker Steinhage
Methoden des Bildverstehens zielen darauf ab, Bildvorlagen durch den gezielten Einsatz von Wissen aus dem Anwendungsbereich effizient und robust (d.h. sicher trotz Verdeckungen, Verschattungen u.a. Störungen) interpretieren zu können. Dies beginnt beim Entwurf geeigneter Gesamtstrategien zur Bildinterpretation, die z.T. Bezug auf kognitionspsychologische Muster nehmen, und schließt bei der Auswahl geeigenter Methoden zur Extraktion grundlegender Bildmerkmale wie Linien als Projektionen von Objektkanten oder "Bildecken" als Projektionen von Objektecken. Ferner sollen korrespondierende Bildpunkte in verschiedenen Bildern derselben Szenen oder desselben Objektes erkannt werden. Diese Korrespondenzanalyse erlaubt dann die dreidimensionale Rekonstruktion der abgebildeten Objekte.
| Zeit, Ort | n.Vereinb. |
| Semesterwochenstunden | 6V |
| Vorbesprechung | Mi, 04.07.2007, A121, 17:00 Uhr |
| Teilnehmerzahl | max. 10 |
| Vortragsmodus | Die Projektgruppe hat einen 2-stündigen Seminar- und einen 4-stündigen Praktikumsanteil (2S+4P). Im Seminar ist vorbereitende Literatur zu erarbeiten und zu präsentieren. Im Praktikum arbeiten die Teilnehmer jeweils an einem konkreten Teilprojekt, das entweder zu zweit oder als Einzelaufgabe bearbeitet wird. Die Gruppen arbeiten unabhängig von einander. Eine Vorstellung der Themen erfolgt im Rahmen der Vorbesprechung. Ggf. können auch eigene Themenvorschläge der Studierenden berücksichtigt werden. Zu erbringende Leistungen im Seminar sind ein Vortrag und eine schriftliche Ausarbeitung des Themas. Zu erbringende Leistungen im Praktikum sind die Konzeption, Implementierung und Dokumentation der Software. |
| Voraussetzungen | Programmiererfahrung in Java. | | Nachfolgeveranstaltungen | Die Projektgruppe bietet die Voraussetzungen für eine Bachelorarbeit. |
| Email-Kontakt | steinhage@bonn.edu |
| Literatur | Wird in Abhängigkeit vom Thema benannt. |
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Übersicht: alle Semester
Softwaretechnologie (BA-INF 033)
Randomisierte und Approximative Algorithmen (BA-INF 104)