Modul Mustererkennung und Bildverstehen

2. Semester Master of Science

Modul Mustererkennung und Bildverstehen (2. Semester)

 

Studiengang: Geodäsie und Geoinformatik (Master of Science)
Semester: 2. Semester  
Modul: 102000 Mustererkennung und Bildverstehen
Dozent: Prof. Dr.-Ing. Uwe Sörgel
Prof. Dr.-Ing. Norbert Haala
M.Sc. Stefan Schmohl
Inhalte der Lehrveranstaltung
Aufgaben der Mustererkennung, Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion aus Bildern, wissensbasierte Bildanalyse, statistischer Entscheidungstheorie und numerische Klassifikation, Markoff Netzwerke, Bayes'sche Netze, Anwendungen in der photogrammetrischen Bildanalyse
Voraussetzungen
-
Referenzen (Monographien, Journale)
Podcasts der Vorlesungen sind frei zugänglich und werden jeweils nach der Veranstaltung eingestellt. Das Passwort für das Skript wird an die Teilnehmer der Veranstaltung weitergegeben

 

Vorlesungsinhalte
  1. Einführung
  2. Visuelles System des Menschen
  3. Bilderzeugung und Vorverarbeitung
  4. Maβstabsraum
  5. Segmentierung
  6. Merkmale
  7. Modelle
  8. Wissensrepräsentation und -nutzung
  9. Übersicht der statistischen Verfahren
  10. Bayes Klassifikator
  11. Probabilistische Diskriminative Klassifikatoren
  12. Nichtprobabilistische Diskriminative Klassifikatoren
  13. Convolutional Neural Network
  14. Graphenbasierte Verfahren
Zum Seitenanfang