IMAGE AND VIDEO UNDERSTANDING

Anno accademico
2019/2020 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
IMAGE AND VIDEO UNDERSTANDING
Codice insegnamento
CM0524 (AF:306554 AR:166121)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Laurea magistrale (DM270)
Settore scientifico disciplinare
INF/01
Periodo
I Semestre
Anno corso
1
Sede
VENEZIA
Il corso si propone di fornire una introduzione ai principi, alle tecniche e alle principali applicazioni nell'ambito dell'analisi e comprensione automatica di immagini e video.
1. Conoscenza e comprensione
1.1. acquisire i modelli principali e gli algoritmi di analisi di immagini e video

2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
2.1. saper applicare i modelli studiati a problemi reali
2.2. sapere valutare criticamente le prestazioni ed il comportamento di un modello applicato ad un problema concreto

3. Capacità di giudizio
3.1. sapere comprendere quali caratteristiche dei vari modelli studiati meglio si adattano ad un problema dato
3.2. saper valutare criticamente le caratteristiche teoriche dei modelli proposti;
Familiarita' con i concetti fondamentali dell'analisi matematica e dell'algebra lineare.
Rilevamento e riconoscimento: rilevamento di volti, eigenfaces, rilevamento di persone, riconoscimento e classificazione di oggetti.

Segmentazione di immagini e video

Tracking and re-identificazione in video.

Metodi basati sul "machine learning" e sulle reti neurali.

Metodi "graph-based".
- R. Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer.

- D. Forsyth and J. Ponce. Computer Vision: A modern Approach. Pearson.

- I. Goodfellow, Y. Bengio and A. Courville. Deep Learning. MIT Press
Orale e discussione di un progetto concordato con il docente.
Presentazione powerpoint e lavagna.
Inglese
Per favorire uno studio "attivo" degli argomenti trattati, lo studente sviluppera un semplice progetto, concordato con il docente, che sara poi oggetto di discussione in sede di esame.
orale
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 28/07/2019