Corso di Visione Artificiale. Il corso. Samuel Rota Bulò

Transcript

1 Corso di Visione Artificiale Il corso Samuel Rota Bulò

2 Contatti Docente: Samuel Rota Bulò Ufficio: stanza 7 (lato fotocopiatrice) Telefono: srotabul@dsi.unive.it Ricevimento: mandare una Sito web:

3 Orari lezioni Lunedì 10:30 12:15 Martedì 10:30 12:15 Aula D

4 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

5 Modalità di esame PROGETTO: da concordare + ORALE

6 Cos'è la Visione Artificiale? 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)

7 Cos'è la Visione Artificiale?

8 Alcuni termini collegati 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.

9 Visione vs Grafica

10 Perché studiare Visione Artificiale? Un immagine vale quanto 1000 parole

11 Perché studiare Visione Artificiale? Immagini e video sono ovunque! Una collezione sempre più larga di applicazioni utili: ricostruzioni 3D da immagini video sorveglianza automatica post-processing di video rilevamento di volti progetto Natal di Microsoft (video in rete) Miglior comprensione della visione umana Obiettivo a lungo termine: sviluppare capacità umane per computers e robots.

12 Riconoscimento della scena

13 Facile per noi...

14 Facile per noi...

15 Facile per noi?

16 Fenomeni della percezione

17 Fenomeni della percezione

18 Fenomeni della percezione

19 Fenomeni della percezione

20 Fenomeni della percezione STESSO COLORE!

21 Fenomeni della percezione

22 Fenomeni della percezione

23 Fenomeni della percezione

24 Fenomeni della percezione VIDEO in rete

25 Visione umana vs Visione artificiale 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.

26 Modello per la visione Visione artificiale Geometria Oggetti Moto Texture Illuminazione Attività...

27 Visione di basso livello Estrazione di segnali di basso livello bordi, angoli, texture, regioni,...

28 Visione di medio livello Recupero di entità fisiche forme 3D, moto, illuminazione...

29 Visione di alto livello Interpretazione di una scena identificazione di oggetti, persone, azioni, stili.

30 Riconoscimento

31 Riconoscimento

32 Riconoscimento

33 Riconoscimento

34 Riconoscimento

35 Riconoscimento

36 Riconoscimento

37 Riconoscimento

38 Riconoscimento

39 Riconoscimento

40 Riconoscimento

41 Riconoscimento

42 Riconoscimento di volti

43 Riconoscimento di volti

44 Argomenti Formazione di immagini Luce e colore Filtri spaziali, in frequenza e morfologici Modelli di rumore e restauro di immagini Texture Rilevamento di features (punti isolati, bordi, punti salienti) Segmentazione Geometria della camera Calibrazione della camera Visione stereo Moto Tracking Riconoscimento

45 Formazione di immagini

46 Luce e colore

47 Filtri

48 Restauro di immagini

49 Texture

50 Features

51 Segmentazione

52 Geometria della camera

53 Visione stereo

54 Matlab in Laboratorio MATLAB MATLAB- -MATrix MATrixLABoratory LABoratory Ambiente Ambientedidisviluppo sviluppoed edesecuzione esecuzione Linguaggio Linguaggiodidiprogrammazione programmazione (principalmente (principalmentevettoriale) vettoriale) Manipolazione Manipolazionedei deidati datiininforma formamatriciale. matriciale. Diffuso Diffusoininambiente ambienteaccademico/scientifico. accademico/scientifico. Largamente Largamenteutilizzato utilizzatoper pervisione visioneartificiale. artificiale.