Visione Artificiale. Prof. Marcello Pelillo. (a.a. 2003/04)

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1 Visione Artificiale (a.a. 2003/04) Prof. Marcello Pelillo

2 Cosa significa vedere? Ottenere una descrizione del mondo (3-D) da una o piu immagini (2-D) Visione artificiale (o computazionale): Realizzare una macchina che veda (o un algoritmo che consenta ad una macchina di vedere )

3

4 Discipline affini Elaborazione delle immagini Pattern recognition Analisi delle scene

5 Elaborazione delle immagini

6 Pattern recognition

7 Scene analysis

8 Teorie della visione: Cenni storici

9 La teoria emissionista (visione tattile ) L occhio emette un fascio di raggi che, viaggiando nello spazio vanno a urtare gli oggetti. L urto tra il raggio visivo e l oggetto suscita la sensazione della visione. Principali esponenti Pitagora Empedocle ( a. C.) Euclide

10 La teoria intromissionista Gli oggetti inviano continuamente nello spazio ad essi circostante le immagini di se stessi. Queste immagini (dette eidola) entrano nell occhio attraverso la pupilla, cosi rivelandosi. Principali esponenti Democrito ( a.c.) Epicuro Lucrezio

11 Una combinazione delle due Platone ( a.c.), in vari dialoghi (Timeo, Menone, Teeteto) propone una teoria altrenativa che combina le due precedenti.

12 ibn al-haytham (Alhazen) Alhazen demoli definitavamente la teoria emissionista: ( d.c.) Persistenza delle immagini retiniche ( after-image )

13 Keplero e la teoria dell immagine Nel 1604 Keplero pose fine alla disputa sviluppando la moderna teoria delle immagini retiniche. retinica

14 Nativismo contro Empirismo Cartesio Kant Locke Berkeley Wertheimer Koehler Mill Hume Koffka Kanizsa Helmholtz Gregory

15 La percezione come inferenza inconscia : Helmholtz

16 James J. Gibson ( ) 1979) e l approccio ecologico The belief of the empiricists that the perceived meanings and values of things are supplied from past the experience of the observer will not do. But even worse is the belief of nativists that meanings and values are supplied from the past experience of the race by innate ideas. (Gibson, 1979)

17 David Marr e l approccio computazionale I tre livelli di elaborazione: -Computazionale - Algoritmico - Implementativo (hardware)

18 Alcune applicazioni della visione artificiale

19 Ricerca in database di immagini

20 Rilevamento di volti (face detection)

21 Riconoscimento di volti (face recognition)

22 Acquisizione di volti (Yale)

23 Robotica Il robot SONY SDR-4X II

24 Sistemi di sorveglianza per TOSHIBA automobili

25 Veicoli autonomi ARGO (Universita di Parma) TG1, 16 Settembre 99

26 Rilevamenti da satellite Ricostruzione stereo della superfice di Venere da una coppia di immagini satellitari. (Institute for Computer Graphics and Vision, Technical University of Graz, Austria)

27 Fisiologia della visione (cenni)

28 Imitare la natura?

29 L occhio

30 Visione foveale

31 La retina

32

33 Registrazioni cellulari

34 L ouput della retina

35 Oltre la retina

36 Cellule semplici

37 Dalle gangliari alle semplici

38 Cellule complesse

39 Dalle semplici alle complesse

40 Cellule end-stopped

41 Un modello per l end-stopping

42 Il movimento degli occhi

43 Ambiguita, inconsistenze, illusioni

44 La stanza di Ames

45

46 Il cubo di Necker

47 Altre immagini bi-stabili

48 Illusione di Mueller-Lyer

49 Illusione di Ponzo

50 La spirale di Fraser

51 La griglia di Hermann-Hering Hering

52 Illusione di Zoellner

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56 Bottom-up e top-down

57 Top-down o bottom-up?

58 Top-down o bottom-up?

59 Top-down o bottom-up?

60 La maschera di Chaplin

61 Contenuto del corso Rilevamento di feature (edge/corner detection) Segmentazione e raggruppamento percettivo Visione stereoscopica Shape-from-shading Riconoscimento di oggetti

62 Riferimenti bibliografici R. Jain, R. Kasturi, B. G. Schunck. Machine Vision. McGraw-Hill, E. Trucco, A. Verri. Introductory Techniques for 3-D Computer Vision. Prentice-Hall, D. Forsyth, J. Ponce. Computer Vision: A Modern Approach. Prentice-Hall, Dispense e articoli vari

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