Corso di Visione Artificiale Samuel Rota Bulò

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
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ORALE
Cos'è la Visione Artificiale?
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“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
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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?
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Un immagine vale quanto 1000 parole
Perché studiare Visione Artificiale?
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Immagini e video sono ovunque !
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Una collezione sempre più larga di applicazioni utili:
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ricostruzioni 3D da immagini
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video sorveglianza automatica
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post-processing di video
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rilevamento di volti
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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
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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
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Geometria
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Oggetti
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Moto
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Texture
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Illuminazione
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Attività
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...
Visione di basso livello
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Estrazione di segnali di basso livello
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bordi, angoli, texture, regioni, ...
Visione di medio livello
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Recupero di entità fisiche
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forme 3D, moto, illuminazione ...
Visione di alto livello
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Interpretazione di una scena
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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
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Formazione di immagini
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Luce e colore
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Filtri spaziali, in frequenza e morfologici
●
Modelli di rumore e restauro di immagini
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Texture
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Rilevamento di features (punti isolati, bordi, punti salienti)
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Segmentazione
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Geometria della camera
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Calibrazione della camera
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Visione stereo
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Moto
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Tracking
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Riconoscimento
Formazione di immagini
Luce e colore
Filtri
Restauro di immagini
Texture
Features
Segmentazione
Geometria della camera
Visione stereo
Matlab in Laboratorio
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MATLAB
MATLAB- -MATrix
MATrixLABoratory
LABoratory
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Ambiente
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Ambientedidisviluppo
sviluppoed
edesecuzione
esecuzione
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Linguaggio
Linguaggiodidiprogrammazione
programmazione
(principalmente
(principalmentevettoriale)
vettoriale)
Manipolazione
Manipolazionedei
deidati
datiininforma
formamatriciale.
matriciale.
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Diffuso
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Diffusoininambiente
ambienteaccademico/scientifico.
accademico/scientifico.
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Largamente
Largamenteutilizzato
utilizzatoper
pervisione
visioneartificiale.
artificiale.