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3D Computer Vision

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#40303 / #2

WS 2014/15 - WS 2014/15

English

3D Computer Vision

12

Hellwich, Olaf

Benotet

Portfolioprüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Technische Informatik und Mikroelektronik

34341600 FG Computer Vision and Remote Sensing

Keine Angabe

Kontakt


MAR 6-5

Dennert, Marion

marion.dennert@tu-berlin.de

http://www.cv.tu-berlin.de/

Lernergebnisse

Photogrammetric Computer Vision: The mathematic-physical modelling of a sensor is treated using the photographic camera as example. The modelling is completely expressed by algebraic projective geometry. Not only studying object reconstruction using image data of a multifaceted sensor, but and first of all the complete modelling of technically relevant issues in a homogeneous mathematical framework is important in this course. This framework is also used for 3D-computer graphics. Interdisciplinary applications of the contents are demonstrated using various illustrative examples from e.g. manufacturing industries to geography, medicine and social sciences. Seminar Hot Topics in Computer Vision: The participants will be led to a research and industrially relevant subject. It is not aspired to explore a specific area completely. The aim of the course is to confrontate the participants with the whole complexibility of one issue and to challenge their own initiative. We provide an insight in the research and development projects of the field. Topics may also include more diverse scientific issues of major social significance.

Lehrinhalte

Photogrammetric Computer Vision: Geometric basics of sensor orientation and object reconstruction: homogeneous coordinates, projectivity and perspective, modelling of image formation, inner and outer orientation, orientation of uncalibrated and calibrated cameras, spatial resection, least-squares adjustment, orientation of the image pair, relative and absolute orientation, spatial triangulation, multi-view geometry, bundle block adjustment, image digitalisation, radiometric basics. Seminar Hot Topics in Computer Vision: Example: Advanced topics of the real-time processing and -image analysis will be explored.

Modulbestandteile

Compulsory area

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Hot Topics in Computer VisionSEM0433 L162WiSe/SoSeKeine Angabe2
Photogrammetric Computer VisionVL0433 L120WiSeKeine Angabe4
Photogrammetric Computer VisionUE0433 L121WiSeKeine Angabe2
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Hot Topics in Computer Vision (SEM):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
post-processing seminar15.04.0h60.0h
presence seminar15.02.0h30.0h
90.0h(~3 LP)

Photogrammetric Computer Vision (VL):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.04.0h60.0h
Vor-/Nachbereitung15.08.0h120.0h
180.0h(~6 LP)

Photogrammetric Computer Vision (UE):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Präsenzzeit15.02.0h30.0h
Vor-/Nachbereitung15.04.0h60.0h
90.0h(~3 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 360.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 12 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Photogrammetric Computer Vision: The mathematical basics are conveyed in the context of a lecture. What has been learned is applied in parallel held lab exercises. Seminar Hot Topics in Computer Vision: The participants explore basics and advanced issues of the field. Differences in the preparatory training of the participants can be balanced.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Photogrammetric Computer Vision: none Seminar Hot Topics in Computer Vision: The participants explore basics and advanced issues of the field. Differences in the preparatory training of the participants can be balanced.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Voraussetzung
Leistungsnachweis »Hausaufgaben Photogrammetric Computer Vision«

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolio examination

Art der Portfolioprüfung

Keine Angabe

Sprache(n)

English

Prüfungselemente

NamePunkte/GewichtKategorieDauer/Umfang
Elaboration10Keine AngabeKeine Angabe
Participation5Keine AngabeKeine Angabe
Presentation10Keine AngabeKeine Angabe
Written exam75Keine AngabeKeine Angabe

Notenschlüssel

Keine Angabe

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Winter- und Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Registration for the exam has to be made online or via the examination office (depending on your course of studies).

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:

 

Literatur

Empfohlene Literatur
Hartley, Richard; Zisserman, Andrew; Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, Cambridge, 2004

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Nebenhörerinnen / Nebenhörer können an der Veranstaltung teilnehmen.

Sonstiges