Politecnico di Torino
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Anno Accademico 2014/15
04ISFOV, 04ISFPD
Computer vision
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione - Torino
Docente Qualifica Settore Lez Es Lab Anni incarico
Montrucchio Bartolomeo ORARIO RICEVIMENTO A2 ING-INF/05 40 0 20 7
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/05 6 C - Affini o integrative A11
Presentazione
The course is taught in Italian.

Oggetto del corso sono l'acquisizione, l' elaborazione, l'analisi e la comprensione del contenuto di immagini e sequenze di immagini digitali di oggetti 2D e 3D (computer vision). Tra le molte applicazioni citiamo l'ispezione industriale, la sorveglianza, l'identificazione biometrica (impronte digitali, retiniche, immagini del viso, iride), l'analisi del movimento umano per l'intrattenimento o scopi medici e sportivi, l'analisi del territorio da immagini aeree o da satellite, la scansione 3D, la navigazione robotica. Il corso illustrerà le tecniche fondamentali e il loro uso in alcune delle principali applicazioni pratiche.
Risultati di apprendimento attesi
Conoscenza e capacita' di comprensione.
Lo studente acquisirà le conoscenze fondamentali relative a:
- sensori e sistemi per l'acquisizione dell'immagine
- modellazione dei sistemi ottici e loro funzioni di trasferimento
- analisi in frequenza delle immagini
- tecniche per il miglioramento e la ricostruzione di immagini affette da vari tipi di rumore ed alterazioni (rumore termico dei sensori, imperfezioni dell'ottica, movimento relativo, etc)
- tecniche per la segmentazione e l'estrazione di elementi caratteristici di un'immagine
- tecniche per il riconoscimento di oggetti 2D e 3D
- tecniche per l'analisi del movimento

Capacita' di applicare conoscenza e comprensione.
Tramite queste conoscenze e numerosi esempi applicativi, lo studente verrà messo in grado di progettare un sistema di visione mediante calcolatore.
Prerequisiti / Conoscenze pregresse
Elementi di analisi matematica, analisi di segnali monodimensionali, algebra lineare, calcolo delle probabilità.
Programma
Argomenti principali e peso in crediti
- Sistemi di acquisizione immagini(1 cr)
- Elaborazione immagini. Trasformate 2D e funzioni di trasferimento(1 cr)
- Miglioramento e ricostruzione immagini(0.5 cr)
- Segmentazione ed estrazione dati significativi(0.5 cr)
- Riconoscimento 2D e 3D(1 cr)
- Analisi movimento(0.5 cr)
- Casi di studio(1.5 cr)
Organizzazione dell'insegnamento
Le esercitazioni di laboratorio prevedono l'uso di programmi per l'elaborazione e l'analisi dell'immagine. Le esercitazioni sono propedeutiche allo sviluppo di un progetto, individuale o di gruppo, che concorrerà a determinare il voto finale.
Testi richiesti o raccomandati: letture, dispense, altro materiale didattico
Slide del corso ed altro materiale presso: http://didattica.polito.it
Testi suggeriti:
- R.C. Gonzales and R.E. Woods: Digital Image Processing, Pearson International Edition, 2008
- C. Steger, M. Ulrich, C. Wiedermann: Machine Vision Algorithms and Applications, Wiley-VCH, 2008
- G.C. Holst and T.S. Lomheim: CMOS/CCD Sensors and Camera Systems, SPIE Press, 2007
- E.R. Davies, Machine Vision: Elsevier, 2005
Criteri, regole e procedure per l'esame

L'esame si compone di una prova scritta nella quale sarà richiesto di rispondere ad una serie di domande e svolgere alcuni esercizi. A discrezione del docente può inoltre svolgersi una prova orale.
È necessario prenotarsi all'esame e presentarsi muniti di un documento d'identità
Durante l'esame non è possibile usare computer, telefonini o smartphone, oppure consultare libri e appunti.
È inoltre previsto che venga svolto un lavoro obbligatorio, individuale o di gruppo, volto a realizzare un'applicazione grafica sfruttando le nozioni acquisite durante le esercitazioni di laboratorio.
Orario delle lezioni
Statistiche superamento esami

Programma definitivo per l'A.A.2014/15
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