Datorseende för videoanalys, 6 hp

Computer Vision for Video Analysis, 6 credits

TSBB34

Huvudområde

Datateknik Elektroteknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Kurstyp

Programkurs

Examinator

Michael Felsberg

Studierektor eller motsvarande

Lasse Alfredsson

Undervisningstid

Preliminär schemalagd tid: 100 h
Rekommenderad självstudietid: 60 h

Tillgänglig för utbytesstudenter

Ja
VOF = Valbar / Obligatorisk / Frivillig
Kursen ges för Termin Period Block Språk Ort VOF
6CDDD Civilingenjör i datateknik 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CDDD Civilingenjör i datateknik (Autonoma system) 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CDDD Civilingenjör i datateknik (Signal- och bildbehandling) 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CITE Civilingenjör i informationsteknologi 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CMED Civilingenjör i medicinsk teknik 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CMJU Civilingenjör i mjukvaruteknik 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYY Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, franska 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, franska (Signal- och bildbehandling) 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, japanska 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, japanska (Signal- och bildbehandling) 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, kinesiska 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, kinesiska (Signal- och bildbehandling) 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, spanska 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, spanska (Signal- och bildbehandling) 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, tyska 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYI Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik - internationell, tyska (Signal- och bildbehandling) 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V
6CYYY Civilingenjör i teknisk fysik och elektroteknik (Signal- och bildbehandling) 8 (VT 2023) 1 1 Svenska/Engelska Linköping V

Huvudområde

Datateknik, Elektroteknik

Utbildningsnivå

Avancerad nivå

Fördjupningsnivå

A1X

Särskild information

Kursen kan ej ingå i examen tillsammans med TSBB15.

Kursen ges för

  • Civilingenjörsprogram i teknisk fysik och elektroteknik
  • Civilingenjörsprogram i teknisk fysik och elektroteknik - internationell
  • Civilingenjörsprogram i datateknik
  • Civilingenjörsprogram i mjukvaruteknik
  • Civilingenjörsprogram i informationsteknologi
  • Civilingenjörsprogram i medicinsk teknik

Rekommenderade förkunskaper

Sannolikhetslära, skattningsteori, minstakvadrat-metoden, partiella differentialekvationer, 1D & 2D linjär systemteori (deterministisk och stokastisk).
Grundläggande bildbehandling: tröskelsättning, segmentering, kantdetektering.

Användning av Python.

Då halva kursen utgör projektarbete är även programmeringsvana att rekommendera.

Lärandemål

Kursen ger kunskap om de algoritmer och skattningsproblem som används för att extrahera information från video eller bildsekvenser. Detta innefattar dels den matematik som används, dels hur den i praktiken omsätts i algoritmer genom programmering. 


Studenten ska efter genomgången kurs kunna:

Mål 1: redogöra för, och använda algoritmer för följning av region i bildsekvenser

Mål 2 : redogöra för, och använda algoritmer för skattning av optiskt flöde

Mål 3: redogöra för, och integrera komponenter för objektföljning i bildsekvenser

Mål 4: redogöra för, och integrera komponenter för felsökning, visualisering och prestandaanalys

Kursinnehåll

I kursen tar vi upp metodik som relaterar till målen ovan, med fokus på följande:

  • Lokala särdrag och strukturtensor
  • Rörelseskattning och optiskt flöde
  • Klustring och bakgrundsmodellering
  • Följning av regioner och objekt
  • Diskriminativa korrelationsfilter
  • Kameraövervakning och dess etiska/samhällsaspekter 

Innehållet introduceras under en serie föreläsningar, och används sedan praktiskt i laborationer och projekt.

Undervisnings- och arbetsformer

Kursen består av en föreläsningsserie, lektioner, två laborationer, samt ett större projekt som utförs i grupp. Laborationerna introducerar nyckelkomponenter i projektet och kräver programmering.

Examination

PRA2Projektarbete i grupp3 hpU, 3, 4, 5
LAB1Laborationer3 hpU, 3, 4, 5

 

Närvaro är obligatorisk på de projektförberedande laborationerna, samt vid redovisning av projektet och den föreläsning då projektet startar.

Mål 1-2 testas under laborationerna och Mål 3-4 testas under projektet.

För betyg 3 krävs godkänt på projekt och laborationer. Demonstrerad högre förmåga på projekt eller laborationer att redogöra för och använda metoder, ger betyg 4, demonstrerad högre förmåga på både projekt och laborationer att redogöra för och använda metoder, ger betyg 5.

Betyg på delmoment/modul beslutas i enlighet med de bedömningskriterier som presenteras vid kursstart.

Betygsskala

Fyrgradig skala, LiU, U, 3, 4, 5

Övrig information

Påbyggnadskurser

3D-datorseende, Bilder och grafik - projektkurs CDIO, Maskininlärning för datorseende, Examensarbete

Institution

Institutionen för systemteknik

Kurslitteratur

Böcker

  • Michael Felsberg, (2022) Advanced Methods and Deep Learning in Computer Vision Academic Press
    kapitlet finns elektroniskt utan kostnad
  • Richard Szeliski, (2022) Computer Vision: Algorithms and Applications 2 Springer

Övrigt

  • Utvalda forskningsartiklar som anges på kurshemsidan.

Kod Benämning Omfattning Betygsskala
PRA2 Projektarbete i grupp 3 hp U, 3, 4, 5
LAB1 Laborationer 3 hp U, 3, 4, 5

 

Närvaro är obligatorisk på de projektförberedande laborationerna, samt vid redovisning av projektet och den föreläsning då projektet startar.

Mål 1-2 testas under laborationerna och Mål 3-4 testas under projektet.

För betyg 3 krävs godkänt på projekt och laborationer. Demonstrerad högre förmåga på projekt eller laborationer att redogöra för och använda metoder, ger betyg 4, demonstrerad högre förmåga på både projekt och laborationer att redogöra för och använda metoder, ger betyg 5.

Betyg på delmoment/modul beslutas i enlighet med de bedömningskriterier som presenteras vid kursstart.

Böcker

Michael Felsberg, (2022) Advanced Methods and Deep Learning in Computer Vision Academic Press

kapitlet finns elektroniskt utan kostnad

Michael Felsberg Visual tracking: Tracking in scenes containing multiple moving objects

Richard Szeliski, (2022) Computer Vision: Algorithms and Applications 2 Springer

Övrigt

Utvalda forskningsartiklar som anges på kurshemsidan.

I = Introducera, U = Undervisa, A = Använda
I U A Moduler Kommentar
1. ÄMNESKUNSKAPER
1.1 Kunskaper i grundläggande (motsvarande G1X) matematiska och naturvetenskapliga ämnen
X
LAB1
Linjär algebra, matematisk analys
1.2 Kunskaper i grundläggande (motsvarande G1X) teknikvetenskapliga ämnen
X
X
X
LAB1
minstakvadratskattning, signalbehandling
1.3 Fördjupade kunskaper (motsvarande G2X), metoder och verktyg inom något/några teknik- och naturvetenskapliga ämnen
X
X
X
LAB1
partiella differentialekvationer, robust modellskattning
1.4 Väsentligt fördjupade kunskaper (motsvarande A1X), metoder och verktyg inom något/några teknik- och naturvetenskapliga ämnen
X
X
X
PRA2

                            
1.5 Insikt i aktuellt forsknings- och utvecklingsarbete
X
X
X
PRA2
Kursen tar upp aktuella tekniker, och har gästföreläsningar från industrin
2. INDIVIDUELLA OCH YRKESMÄSSIGA FÄRDIGHETER OCH FÖRHÅLLNINGSSÄTT
2.1 Analytiskt tänkande och problemlösning
X
X
PRA2
LAB1
Planering och genomförande av ett projekt i grupp
2.2 Experimenterande och undersökande arbetssätt samt kunskapsbildning
X
PRA2
Test och jämförelse av alternativa lösningsmetoder
2.3 Systemtänkande
X
PRA2
LAB1
Design och integration av mjukvara
2.4 Förhållningssätt, tänkande och lärande
X
PRA2
Personligt ansvar för specifika projektkomponenter
2.5 Etik, likabehandling och ansvarstagande
X
PRA2
Planering och genomförande av ett gruppprojekt
3. FÖRMÅGA ATT ARBETA I GRUPP OCH ATT KOMMUNICERA
3.1 Arbete i grupp
X
PRA2
Planering och genomförande av ett gruppprojekt
3.2 Kommunikation
X
PRA2
Skriftlig och muntlig presentation av projektresultat,
samt återkoppling på annan grupps arbete
3.3 Kommunikation på främmande språk
X
PRA2
LAB1
I de fall kursen ges på engelska
4. PLANERING, UTVECKLING, REALISERING OCH DRIFT AV TEKNISKA PRODUKTER OCH SYSTEM MED HÄNSYN TILL AFFÄRSMÄSSIGA OCH SAMHÄLLELIGA BEHOV OCH KRAV
4.1 Samhälleliga villkor, inklusive ekonomiskt, socialt och ekologiskt hållbar utveckling

                            
4.2 Företags- och affärsmässiga villkor
X
Vi har gästföreläsningar från industrin
4.3 Att identifiera behov samt strukturera och planera utveckling av produkter och system
X
Projektplan skrivs i projektet
4.4 Att konstruera produkter och system
X
Projektarbete
4.5 Att realisera produkter och system
X
Projektarbete
4.6 Att ta i drift och använda produkter och system

                            
5. PLANERING, GENOMFÖRANDE OCH PRESENTATION AV FORSKNINGS- ELLER UTVECKLINGSPROJEKT MED HÄNSYN TILL VETENSKAPLIGA OCH SAMHÄLLELIGA BEHOV OCH KRAV
5.1 Samhälleliga villkor, inklusive ekonomiskt, socialt och ekologiskt hållbar utveckling för kunskapsutveckling

                            
5.2 Ekonomiska villkor för kunskapsutveckling

                            
5.3 Att identifiera behov samt strukturera och planera forsknings- eller utvecklingsprojekt
X
Projektplan används i projektet
5.4 Att genomföra forsknings- eller utvecklingsprojekt
X
Kursen innehåller ett programmeringsprojekt
5.5 Att redovisa och utvärdera forsknings- eller utvecklingsprojekt
X
Rapportskrivning enligt uppställd mall. Muntlig redovisning. Opposition

Denna flik innehåller det material som är publikt i Lisam. Den information som publiceras här är inte juridiskt bindande, sådant material hittar du under övriga flikar på denna sida.

Det finns inga filer att visa.