4 ECTS credits
105 u studietijd

Aanbieding 1 met studiegidsnummer 4016979ENR voor alle studenten in het 1e semester met een verdiepend master niveau.

Semester
1e semester
Inschrijving onder examencontract
Niet mogelijk
Beoordelingsvoet
Beoordeling (0 tot 20)
2e zittijd mogelijk
Ja
Onderwijstaal
Engels
Onder samenwerkingsakkoord
Onder interuniversitair akkoord mbt. opleiding
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen
Verantwoordelijke vakgroep
Elektronica en Informatica
Onderwijsteam
Hichem Sahli (titularis)
Onderdelen en contacturen
18 contacturen Hoorcollege
12 contacturen Werkvormen en Praktische Oef.
36 contacturen Zelfwerk en -studie
Inhoud

The goal of computer vision is to develop the theoretical and algorithmic basis by which useful information about the world can be automatically extracted and analyzed from a single image or a set of images. Since images are two-dimensional projections of the three-dimensional world, the information is not directly available and must be recovered. This is a very difficult problem given that the inversion is a many-to-one mapping. To recover the information, knowledge about the objects in the scene and projection geometry is required. This course will cover the fundamentals of Computer Vision. The field draws heavily on many subjects including digital image processing, artificial intelligence and computer graphics. The objectives are to develop your understanding of the basic principles and techniques of image understanding, and to develop your skills in the design and implementation of computer vision software.

Course Content:

Refresher on Linear Algebra and Optimization. Basic concepts, terminology, theories, models and methods in the field of Computyer vision. Basic methods of Inverse Problem in computer vision related to 3D reconstruction from Stereo, Motion and Shading as well as Structured Light and Time-of-Flight. A short introduction to data-driven computer vision model - Deep Stereo and Depp Photometric Stereo

Studiemateriaal
Digitaal cursusmateriaal (Aanbevolen) : Computer Vision, Algorithms and Applications, R. Szeliski, freely available online: http://szeliski.org/Book/, freely available online: http://szeliski.org/Book/, 2011
Bijkomende info

not applicable

Leerresultaten

Algemene competenties

  • Understand and master basic knowledge, theories and methods in computer vision.
  • Implement basic computer vision algorithms
  • Develop and evaluate solutions to problems in computer
  • Identify, formulate and apply computer vision techniques for solving practical problems.
  • Critically review and assess scientific literature in the field and apply theoretical knowledge to identify the novelty and practicality of proposed methods.
  • Demonstrate awareness of the current key research issues in computer vision

Beoordelingsinformatie

De beoordeling bestaat uit volgende opdrachtcategorieën:
Examen Mondeling bepaalt 75% van het eindcijfer

WPO Labowerk bepaalt 25% van het eindcijfer

Binnen de categorie Examen Mondeling dient men volgende opdrachten af te werken:

  • exam met een wegingsfactor 75 en aldus 75% van het totale eindcijfer. Dit betreft een tentamen.

Binnen de categorie WPO Labowerk dient men volgende opdrachten af te werken:

  • WPO met een wegingsfactor 25 en aldus 25% van het totale eindcijfer. Dit betreft een tentamen.

Aanvullende info mbt evaluatie

Oral examination: 75%

Exercises: 25%

Toegestane onvoldoende
Kijk in het aanvullend OER van je faculteit na of een toegestane onvoldoende mogelijk is voor dit opleidingsonderdeel.

Academische context

Deze aanbieding maakt deel uit van de volgende studieplannen:
Master in de ingenieurswetenschappen: elektronica en informatietechnologie: Standaard traject
Master in de ingenieurswetenschappen: fotonica: Standaard traject
Master in de ingenieurswetenschappen: toegepaste computerwetenschappen: Standaard traject
Master of Applied Sciences and Engineering: Applied Computer Science: Standaard traject (enkel aangeboden in het Engels)
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Artificiële Intelligentie
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Multimedia
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Software Languages and Software Engineering
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Data Management en Analytics
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Artificial Intelligence (enkel aangeboden in het Engels)
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Multimedia (enkel aangeboden in het Engels)
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Software Languages and Software Engineering (enkel aangeboden in het Engels)
Master in Applied Sciences and Engineering: Computer Science: Data Management and Analytics (enkel aangeboden in het Engels)
Master of Photonics Engineering: On campus traject (enkel aangeboden in het Engels)
Master of Photonics Engineering: Online/Digital traject (enkel aangeboden in het Engels)
Master of Electrical Engineering: Standaard traject BRUFACE J (enkel aangeboden in het Engels)
Educatieve master in de wetenschappen en technologie: computerwetenschappen (120 ECTS, Etterbeek)