Corso di Visione Artificiale Il corso Samuel Rota Bulò Contatti Docente: Samuel Rota Bulò ● Ufficio: stanza 7 (lato fotocopiatrice) ● Telefono: +39 041 2348442 ● Email: [email protected] ● Ricevimento: mandare una email ● Sito web: http://www.dsi.unive.it/~srotabul/vision.html ● Orari lezioni Lunedì 10:30 – 12:15 Martedì 10:30 – 12:15 Aula D Testi di R. C. Gonzalez e R.E. Woods Pretience Hall di D.A. Frosyth e J. Ponce Pearson Education di E. Trucco e A. Verri Pretience Hall Modalità di esame PROGETTO: da concordare + ORALE Cos'è la Visione Artificiale? ● ● ● ● ● “Come capire, a partire da immagini, cosa c'è nel mondo, dove sono le cose, che eventi stanno avvenendo.” (Marr, 1982) “Determinare proprietà del mondo 3D da uno o più immagini.” (Trucco e Verri) “Prendere decisioni utili riguardo ad oggetti fisici reali e scene basandosi su immagini acquisite tramite sensori.” (Stockman e Shapiro) “La costruzione di descrizioni esplicite e significative di oggetti fisici a partire da immagini.” (Ballard e Brown) “Estrarre descrizioni del mondo da immagini e sequenze di immagini.” (Frosyth e Ponce) Cos'è la Visione Artificiale? Alcuni termini collegati ● ● ● ● Elaborazione di immagini: studio di operatori da trasformano un'immagine in un'altra immagine (buona parte del corso). Machine Vision: temine vecchio che ora si riferisce ad applicazioni di visione industriali con tipicamente una camera. Riconoscimento di pattern: riconoscimento di struttura in immagini (ma non solo). Fotogrammetria: la scienza della misurazione senza contatto mediante sensori. Visione vs Grafica Perché studiare Visione Artificiale? ● Un immagine vale quanto 1000 parole Perché studiare Visione Artificiale? ● Immagini e video sono ovunque ! ● Una collezione sempre più larga di applicazioni utili: ● ● ● ricostruzioni 3D da immagini ● video sorveglianza automatica ● post-processing di video ● rilevamento di volti ● progetto Natal di Microsoft (video in rete) Miglior comprensione della visione umana Obiettivo a lungo termine: sviluppare capacità umane per computers e robots. Riconoscimento della scena Facile per noi ... Facile per noi ... Facile per noi ? Fenomeni della percezione Fenomeni della percezione Fenomeni della percezione Fenomeni della percezione Fenomeni della percezione STESSO COLORE ! Fenomeni della percezione Fenomeni della percezione Fenomeni della percezione Fenomeni della percezione VIDEO in rete Visione umana vs Visione artificiale ● ● ● ● ● ● ● La visione è un'attività estremamente facile e naturale per gli umani. La visione è un'attività, in generale, estremamente difficile per una macchina. Grandi passi avanti, ma molto lontani dall'obiettivo finale. Anche dal punto di vista biologico, non è ancora completamente noto il funzionamento del processo di visione umana. Materia in continua evoluzione, ancora priva di solide fondamenta teoriche. Intersezioni in molti altre discipline, tra cui l'intelligenza artificiale, biologia, fisica ... Raccolta di soluzioni che si focalizzano su diversi aspetti della visione, ma manca una teoria che integri tutto. Modello per la visione Visione artificiale ● Geometria ● Oggetti ● Moto ● Texture ● Illuminazione ● Attività ● ... Visione di basso livello ● Estrazione di segnali di basso livello ● bordi, angoli, texture, regioni, ... Visione di medio livello ● Recupero di entità fisiche ● forme 3D, moto, illuminazione ... Visione di alto livello ● Interpretazione di una scena ● identificazione di oggetti, persone, azioni, stili. Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento Riconoscimento di volti Riconoscimento di volti Argomenti ● Formazione di immagini ● Luce e colore ● Filtri spaziali, in frequenza e morfologici ● Modelli di rumore e restauro di immagini ● Texture ● Rilevamento di features (punti isolati, bordi, punti salienti) ● Segmentazione ● Geometria della camera ● Calibrazione della camera ● Visione stereo ● Moto ● Tracking ● Riconoscimento Formazione di immagini Luce e colore Filtri Restauro di immagini Texture Features Segmentazione Geometria della camera Visione stereo Matlab in Laboratorio ● ● MATLAB MATLAB- -MATrix MATrixLABoratory LABoratory ● Ambiente ● Ambientedidisviluppo sviluppoed edesecuzione esecuzione ● ● Linguaggio Linguaggiodidiprogrammazione programmazione (principalmente (principalmentevettoriale) vettoriale) Manipolazione Manipolazionedei deidati datiininforma formamatriciale. matriciale. ● Diffuso ● Diffusoininambiente ambienteaccademico/scientifico. accademico/scientifico. ● ● ● ● Largamente Largamenteutilizzato utilizzatoper pervisione visioneartificiale. artificiale.