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Anwendungspraktikum 3D-Rechnersehen/Projekt Intelligente Systeme - Einzelansicht

  • Funktionen:
Grunddaten
Veranstaltungsart Praktikum Langtext
Veranstaltungsnummer 66187 Kurztext FMI-IN0111
Semester WS 2017 SWS 6
Teilnehmer 1. Platzvergabe 10 Max. Teilnehmer 2. Platzvergabe 10
Rhythmus Jedes 2. Semester Studienjahr
Credits für IB und SPZ
E-Learning-Plattform Moodle  
Hyperlink
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 kA.  bis  Block 16.10.2017 bis
09.02.2018
    findet statt  
Gruppe 1-Gruppe:



Zugeordnete Person
Zugeordnete Person Zuständigkeit
Brust, Clemens-Alexander , M.Sc. verantwortlich
Zuordnung zu Einrichtungen
Fakultät für Mathematik und Informatik
Inhalt
Bemerkung

Auf Grund der hohen Praxisrelevanz des Projektes dürfen im Rahmen einer Sonderregelung auch Bachelor-Studenten am Praktikum teilnehmen und dies als Modul "Intelligente Systeme" (FMI-IN0044) abrechnen.

Voraussetzungen
  • Kenntnisse in Linearer Algebra, Analysis, Stochastik/Statistik
  • Rechnersehen-Module sind empfehlenswert
Lerninhalte

Die Anwendungsgebiete vom maschinellen Sehen sind weit gefächert: Von Objekterkennung über Bildsuch-Systeme bis hin zum Rekonstruieren von 3D Objekten aus einer Menge von Bildern des Objekts. In diesem Praktikum sollen diese Anwendungsgebiete weiter erkundet werden. Es werden verschiedene Techniken zur Bildverarbeitung und maschinellem Lernen, die man schon aus den Vorlesungen Rechnersehen 1 und 2 kennt, angewandt. Man lernt diese in praktischen Anwendungen zu benutzen und zu evaluieren. Außerdem steht strukturiertes Arbeiten (evtl im Team) an einer komplexen Themenstellung und wissenschaftliches Arbeiten im Vordergrund.

Mögliche Themen mit einigen Schwerpunkten sind hier kurz dargestellt:

Gesichtserkennung an der Kaffeemaschine
Es soll automatisch ermittelt werden, wer wann wie viel Kaffee trinkt. Bonus: Wasserstand berechnen.

Gestensteuerung eines Roboterarms in Echtzeit.
Mit Hilfe von 3D-Rekonstruktion soll der Arm auf Bewegungen des Anwenders reagieren.

Staubsaugroboter mit Kamera.
Über die Zeit wird eine Karte der Umgebung erstellt. Veränderungen daran werden automatisch erkannt.

Andere Themenvorschläge sind natürlich auch willkommen!

In Kleingruppen und freier Terminplanung werden einzelne Arbeitsschritte bearbeitet, welche in naher Zukunft genauer spezifiziert werden.

Diese Veranstaltung wird über Moodle durchgeführt.

Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester WS 2017 , Aktuelles Semester: WiSe 2019/20

Impressum