PGR001 Počítačové vidění a inteligentní robotika

NPGR001 Počítačové vidění a inteligentní robotika

Zimní semestr 2017/2018, přednáška 90 minut týdně. Bez seminářů či laboratoří. Přednášející se případným zájemců o praktickou práci takovou možnost zprostředkuje, a to buď účastí na cvičení podobných předmětů na ČVUT nebo spoluprací na některém z výzkumných projektů, které vede.

Přednáška je na MFF UK, budova na Malostranském náměstí 25, posluchárna S9 v pondělí od 10:40 to 12:10. Přednášky budou typicky česky. V případě, že by byl mezi posluchači jeden, který česky neumí, bude se přednášet anglicky.

Přednášející

prof. Ing. Václav Hlaváč, CSc.
Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky ČVUT, Praha 6, Dejvice, Jugoslávských partyzánů 1580/3, místnost JP:B-610
telefon 224 357 465, mobil 603 149 689
vaclav.hlavac@cvut.cz, http://people.ciirc.cvut.cz/hlavac/

případný zástup na přednášce, kdybych nemohl kvůli služební cestě nebo nemoci

RNDr. Júlia Škovierová, Ph.D.
Český institut informatiky, robotiky a kybernetiky ČVUT, místnost JP:B-604b
julia.skovierova@cvut.cz, http://people.ciirc.cvut.cz/kucerjul/

Plán přednášek před a skutečné přednášky po

Týden	Datum	Kdo	Obsah přednášky
1	02.10.2017	VH	Co je počítačové vidění? Role interpretace. Obraz a jeho vlastnosti. Geometrická optika. Radiometrie pořízení obrazu.
2	19.10.2017	VH	Jasové a geometrické transformace. Zpracování obrazu v prostoru obrazů. Konvoluce. Filtrace šumu.
3	16.10.2017	VH	Fourierova transformace. Filtrace obrazu ve frekvenční oblasti.
4	23.10.2017	VH	Rozpoznávání (jinak nazývané strojové učení, přehled). Empirické hodnocení klasifikátorů (ROC).
5	30.10.2017	VH	Detekce hran. Body a oblasti zájmu. Detekce objektů.
6	06.11.2017	VH	Segmentace objektů v obraze (prahování, K-průměrů, posun těžiště, grafové metody). Popis objektů v obraze.
7	13.11.2017	VH	Barevné obrazy. Komprese obrazů.
8	20.11.2017	VH	3D vidění. Geometrie jedné kamery a více kamer. 3D rekonstrukce.
9	27.11.2017	VH	Pohyb v obrazech. Optický tok. Sledování objektů ve videosekvencích.
10	04.12.2017	VH	Úvod do robotiky. Průmyslový robot vs. autonomní robot.
11	11.12.2017	VH	Základy kinematiky, statiky a dynamiky robotů.
12	18.12.2017	VH	Pohony a senzory v robotice.
	1.01.2018	VH	Státní svátek. Bez výuky.
13	08.01.2018	VH	Reprezentace světa robotů. Plánování v robotice. Robotická vozidla.

Průsvitky prezentací použitých na přednáškách česky, in English

Doporučená literatura:

Hlaváč V., Sedláček M.: Zpracování signálu a obrazu, skriptum FEL ČVUT, Vydavatelství ČVUT, 3. vydání, Praha 2009 (od kapitoly 8).
Šonka M., Hlaváč V., Boyle R.: Image Processing, Analysis, and Machine Vision, 4th Edition, Cengage Learning, Toronto, Canada, 2015, 912 p.
Svoboda T., Kybic J., Hlaváč V.: Image Processing, Analysis, and Machine Vision - A MATLAB Companion. Thomson Engineering, Toronto, Canada 2007, 255 s. K dispozici jsou volně řešené příklady, viz http://visionbook.felk.cvut.cz/
Szeliski R.: Computer Vision: Algorithms and Application, Springer, Berlin, 2010. 812 p. The book draft is freely available for download.
Karu Z.Z.: Signals and Systems Made Ridiculously Easy, ZiZi Press, Cambridge, MA, USA, 2001, (možno stáhnout naskenovanou). Velmi útlou knihu doporučuji těm, kdo neprošli kursem zpracování signálů, ale i těm, kdo si chtějí upevnit základ nepříliš formálním čtením.

Exkurse, výzkumná spolupráce, nabídka vedení ročníkových, bakalářských a diplomových prací. Oblasti přednášek odpovídá výzkumná aktivita několika výzkumníků z nově rostoucího vysokoškolského ústavu CIIRC ČVUT. Předmět nabízí studentům, aby se o výzkumu více dozvěděli, a to formou exkurse. Letošní exkurse byla 12. prosince 2017.

Zkoušení, postup:

Písemná část prověří studentův přehled v předmětu šesti otázkami. Na odpovědi bude 30 minut. Bezprostředně po odevzdání bude test opraven. Otázky pro konkrétní zkušební termín se náhodně vyberou ze seznamu otázek seznamu otázek (mohou se měnit do začátku zkouškového období). Tento seznam otázek také radí studentovi, která témata by měl umět ke zkoušce a uměl si tak vybrat v podrobnějším studijním materiálu v poskytnutých průsvitkách a doporučené literatuře.
Ústní část: Podrobnější studentova znalost se u zkoušky ověřuje diskusí nad vědeckým článkem, který si student sám vybere a přinese vytištěný ke zkoušce. Článek se musí vztahovat k tématu přednášky, tj. k počítačovému vidění nebo robotice. Volbou článku student sám ovlivní oblast diskuse do větší hloubky. Striktně se požaduje, aby článek byl následujícího seznamu prestižních časopisů a nebyl starší pěti let: International Journal on Computer Vision, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Image Understanding, Image Vision and Computing, The International Journal of Robotics Research, IEEE Transaction on Robotics. Ujistěte se, že článek je opravdu z časopisu a ne z konference. Studenty mate IEEE, což organizace pořádající mnoho konferencí. Univerzita platí elektronický přístup k časopisům.
Hodnocení u zkoušky: Písemka může být hodnocena max. 50 body. Zbylých 50 bodů do plného počtu 100 bodů je z ústního zkoušení. Hodnocení: 50 a méně - nevyhověl; 66 a méně - dobře; 83 a méně - velmi dobře; jinak výborně.
Termíny zkoušek budou vypsány v SIS.

Stránku spravuje Václav Hlaváč, vaclav.hlavac@cvut.cz
Poslední modifikace: 22.01. 2018 10:19