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Mit der Verbreitung von digitalen Kameras im privaten Bereich ist der Bedarf an Anwendungen zur automatisierten Analyse aufgenommener Bilder rasant gewachsen. In diesem Seminar werden wir daher Techniken analysieren, welche in der Grenze von Maschinellem Lernen und Digitaler Bildverarbeitung angesiedelt sind. Zur Auswahl steht dabei eine breite Vielfalt von möglichen Themen, welche von 3D Analyse bis hin zu unüberwachter Bildverarbeitung
reicht.
Es sind unter anderem folgende Themen zu vergeben:
1. Unüberwachte Bild-Segmentierung (Achanta et al., 2012, TPAMI)
2. Entdecken unbekannter Kategorien (Rubinstein et al., 2013, CVPR)
3. First-Person TimeLapse (Kopf et al., 2014, SIGGRAPH)
4. Interaktive Extraktion von Objekten im Bildvordergrund (Rother et al., 2004, TOC)
5. Fine-grained recognition: Unterscheidung von visuell ähnlichen Kategorien (Zhang et al., 2014, ECCV)
6. Semantische Segmentierung mit Convolutional Neural Networks (Long et al., 2015, CVPR)
7. Weitere Vorschläge können gern erbracht werden!
Von jedem Seminarteilnehmer wird ein 30 minütiger Vortrag erwartet, eine 7–10 Seiten lange Ausarbeitung, Anwesenheit, sowie aktive Mitarbeit.
Angaben zur Seminarzeit und -ort finden sich im Friedolin, im SNEP/CAJ System, oder auf der entsprechenden Lehrstuhlhomepage unter http://www.inf-cv.uni-jena.de/Lectures/Summer+Term+2015/ |
