Zur Seitennavigation oder mit Tastenkombination für den accesskey-Taste und Taste 1 
Zum Seiteninhalt oder mit Tastenkombination für den accesskey und Taste 2 

Rechnersehen - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Seminar Langtext
Veranstaltungsnummer 22988 Kurztext FMI-IN0049
Semester SS 2017 SWS 2
Teilnehmer 1. Platzvergabe 10 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 10
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning
Hyperlink https://caj.informatik.uni-jena.de/caj/course/details/id/-1976843140318065345
Sprache Deutsch
Belegungsfrist Zur Zeit keine Belegung möglich
Abmeldefristen
Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung auch durch den Teilnehmer möglich.

Nach Zulassung ist eine Abmeldung nur durch den Dozenten möglich.
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export für Outlook
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum Lehrperson (Zuständigkeit) Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe
Einzeltermine anzeigen Di. 16:00 bis 18:00 Einzel-V. 11.04.2017 bis
11.04.2017
    findet statt

Raum 1222A EAP 2

Vorbesprechnung

 
Einzeltermine anzeigen kA.  bis  Block 03.04.2017 bis
07.07.2017
    findet statt  
Gruppe 1-Gruppe:



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Sickert, Sven , Dr. rer. nat. verantwortlich
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Mathematik und Informatik
Inhalt
Lerninhalte
Mit der Verbreitung von digitalen Kameras und anderen Sensoren im privaten Bereich ist der Bedarf an Anwendungen zur automatisierten Analyse aufgenommener Daten rasant gewachsen. In diesem Seminar werden wir daher Techniken thematisieren, welche in der Grenze von Maschinellem Lernen und Digitaler Bildverarbeitung angesiedelt sind. Ein Schwerpunkt bildet dabei in diesem Semester die Verarbeitung von 3D-Daten. Dazu stehen unter anderem folgdende Themen zur Auswahl:
  • 3D-Rechnersehen - 3D-Punktewolken aus Stereokamerasystemen
  • 3D-Oberflächen, Momente und Invarianten
  • 3D-Deskriptoren für Aufgaben der Rekonstruktion und Objekerkennung
  • Partitionieren von 3D-Punktewolken anhand lokaler Eigenschaften
  • Erkennung von Konturen in 3D-Punktewolken
  • Kontextbasierte Klassifikation von 3D-Punkten
In diesem Seminar werden wir uns mit Anwendungen der Bildverarbeitung und visuellen Erkennung beschäftigen. Aktuell ist ein massiver Trend zu beobachten bei dem viele Verfahren der Bildverarbeitung auch in der Praxis Anwendung finden. Das Seminar soll ein Überblick über verschiedene aktuelle Systeme geben und deren Grundidee vermitteln. Es werden keine Vorkenntnisse im Bereich der Bildverarbeitung benötigt. Sie sind aber von Vorteil.
 
Von jedem Seminarteilnehmer wird ein 30 minütiger Vortrag erwartet, eine 7–10 Seiten lange Ausarbeitung, Anwesenheit, sowie aktive Mitarbeit.
 
Vorbesprechung, Einführung, und Terminfindung finden in der zweiten Semesterwoche am Dienstag, 11.4.2017, 16:00 Uhr im EAP 2, R 1222A (Studenten-Labor) statt. Bei Bedarf kann dieser Termin auch verlegt werden.
Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SS 2017 , Aktuelles Semester: SoSe 2024

Impressum | Datenschutzerklärung