VISIONE ARTIFICIALE
cod. 12744

Anno accademico 2014/15
2° anno di corso - Primo semestre
Docente
Settore scientifico disciplinare
Sistemi di elaborazione delle informazioni (ING-INF/05)
Field
Ingegneria informatica
Tipologia attività formativa
Caratterizzante
63 ore
di attività frontali
9 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

Elaborazione del segnale immagine e sua interpretazione

Programma esteso

-
Percezione visiva e visione artificiale
-
Acquisizione di immagini, modelli di immagini, calibrazione
-
Elaborazione di basso livello delle immagini
-
Tecniche di Pattern Recognition
-
Tecniche di Segmentazione
-
Visione basata su conoscenza
-
Tecniche di ricostruzione terza dimensione
-
Analisi del movimento e flusso ottico
-
Applicazioni industriali e ispezione
-
Controllo qualità
-
Visione attiva
-
Guida di veicoli autonomi
-
Controllo accessi
-
Analisi di documenti

Bibliografia

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

Metodi didattici

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

Prova scritta, valutazione dei progetti svolti durante il corso con colloquio
orale finale

Altre informazioni

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