Corso di Visione Artificiale Il corso Samuel Rota Bulò
Contatti Docente: Samuel Rota Bulò Ufficio: stanza 7 (lato fotocopiatrice) Telefono: +39 041 2348442 Email: srotabul@dsi.unive.it Ricevimento: mandare una email Sito web: http://www.dsi.unive.it/~srotabul/vision.html
Orari lezioni Lunedì 10:30 12:15 Martedì 10:30 12:15 Aula D
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
Modalità di esame PROGETTO: da concordare + ORALE
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)
Cos'è la Visione Artificiale?
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.
Visione vs Grafica
Perché studiare Visione Artificiale? Un immagine vale quanto 1000 parole
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.
Riconoscimento della scena
Facile per noi...
Facile per noi...
Facile per noi?
Fenomeni della percezione
Fenomeni della percezione
Fenomeni della percezione
Fenomeni della percezione
Fenomeni della percezione STESSO COLORE!
Fenomeni della percezione
Fenomeni della percezione
Fenomeni della percezione
Fenomeni della percezione VIDEO in rete
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.
Modello per la visione Visione artificiale Geometria Oggetti Moto Texture Illuminazione Attività...
Visione di basso livello Estrazione di segnali di basso livello bordi, angoli, texture, regioni,...
Visione di medio livello Recupero di entità fisiche forme 3D, moto, illuminazione...
Visione di alto livello Interpretazione di una scena identificazione di oggetti, persone, azioni, stili.
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento
Riconoscimento di volti
Riconoscimento di volti
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
Formazione di immagini
Luce e colore
Filtri
Restauro di immagini
Texture
Features
Segmentazione
Geometria della camera
Visione stereo
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.