VISIONE ARTIFICIALE
cod. 12744

Anno accademico 2009/10
2° anno di corso - Primo semestre
Docente
Settore scientifico disciplinare
Sistemi di elaborazione delle informazioni (ING-INF/05)
Field
Ambito aggregato per crediti di sede
Tipologia attività formativa
Attività specifiche della sede
45 ore
di attività frontali
5 crediti
sede:
insegnamento
in - - -

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire agli studenti le conoscenze necessarie per la progettazione e l¿applicazione di sistemi di visione artificiale, promovendo l¿acquisizione di competenze progettuali direttamente spendibili anche nel mondo del lavoro. Il corso prevede la presentazione di nozioni metodologiche di base, lo sviluppo di argomenti avanzati anche attraverso seminari specifici, e lo svolgimento di esercitazioni di laboratorio individuali. Per lo svolgimento delle attività di laboratorio gli studenti devono disporre di capacità di sviluppo di software, prevalentemente in ambiente C/Unix.

Prerequisiti

Tutti gli insegnamenti in grado di contribuire ad un¿adeguata conoscenza della architettura e della programmazione dei sistemi di elaborazione

Contenuti dell'insegnamento

- Percezione visiva e visione artificiale<br /><br />- Acquisizione di immagini, modelli di immagini, calibrazione<br /><br />- Elaborazione di basso livello delle immagini<br /><br />- Tecniche di Pattern Recognition<br /><br />- Tecniche di Segmentazion

Programma esteso

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Bibliografia

* M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle, Image Processing analysis and machine vision, Chapman and Hall, 1993.<br /> * V. Cantoni, S. Levialdi, La Visione delle Macchine, Tecniche Nuove, 1989<br /> * P. Zampironi, Metodi dell'Elaborazione Digitale di Immagini, Masson, 1990<br /> * R.C. Gonzalez, P. Wintz, Digital Image Processing, 2nd ed., Addison-Wesley, 1987<br /> * R. M. Haralick, L. G. Shapiro, Computer and Robot Vision, Vol I e II, Addison-Wesley, 1992 <br /> * R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork, Pattern Classification, 2nd ed., Wiley and Son, 2001<br /> * R. Jain, R. Kasturi, B. G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill, 1995<br /> * S. E. Umbaugh, Computer Vision and Image Processing, Prentice Hall, 1998<br /> * E. Trucco, A. Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall, 1998<br /> <br /> Materiale fornito dal docente (http://www.ce.unipr.it/broggi/visione)<br />

Metodi didattici

Prova scritta, valutazione dei progetti svolti durante il corso con colloquio orale finale Per i principali argomenti del corso sono previste esercitazioni e dimostrazioni di laboratorio. Verranno inoltre assegnati alcuni progetti da svolgere individualmente la cui valutazione contribuirà alla valutazione complessiva dell¿esame.

Modalità verifica apprendimento

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Altre informazioni

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