CODICE 86735 ANNO ACCADEMICO 2021/2022 CFU 5 cfu anno 1 ROBOTICS ENGINEERING 10635 (LM-32) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE INF/01 LINGUA Inglese SEDE GENOVA PERIODO 1° Semestre MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE Il corso tratta l'elaborazione delle immagini e le tecniche di visione artificiale per l'interpretazione di scene 3D statiche e dinamiche e per discutere le applicazioni al tracking degli oggetti, alla stima della profondità, al riconoscimento degli oggetti, con particolare attenzione alle applicazioni al dominio della robotica. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI The course aims at providing knowledge on theory and tools on the basics of Computer Vision, for the extraction of semantic and geometric information about a scene from an image or a sequence of images. Topics of interest include: camera models and image formation; camera calibration; connection between 2D images and 3D scene structures; image processing basics as image filtering, local features extraction (edge, corner, blob), including the use of multi-scale image representations; image matching, with reference to classification and retrieval problems; stereo vision and scene depth estimation; motion detection in image sequences, including change detection and optical flow estimation. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Lo scopo del corso è fornire un'ampia introduzione ai diversi aspetti fondamentali della visione artificiale, tra cui i modelli di telecamera, la calibrazione della telecamera, l'elaborazione di immagini, la stima della profondità, la geometria di un sistema stereo, il tracking di oggetti. Al termine del corso lo studente sarà in grado di comprendere i principali concetti teorici e di progettare e implementare algoritmi classici di visione artificiale. Il corso fornirà inoltre una panoramica dei principali domini applicativi, con particolare riferimento allo scenario della robotica. PREREQUISITI Basi di algebra lineare e analisi; basi di programmazione MODALITA' DIDATTICHE Lezioni frontali (teoria) e attività pratiche. PROGRAMMA/CONTENUTO Introduzione alla computer vision for applicazioni robotiche Parte 1 - Fondamenti di elaborazione di immagini Fondamenti sulle immagini digitali: aquisizione, campionamento e quantizzazione, operazioni di base Trasformazioni e filtraggio Localizzazione di edge e corner Elaborazione di immagini a colori Trasformata di Hough e segmentazione Spazio-scala e localizzazione di blob Matching tra immagini Parte 2 - Analisi del moto Campi di moto 2D e 3D, metodi densi e sparsi per la stima del flusso ottico Tracking con modelli dinamici lineari (filtro di Kalman) Parte 3 - Geometria Fondamenti di computer vision 3D La geometria della formazione dell'immagine: geometria proiettiva e trasformazioni, modelli di telecamera e geometria da singola vista, calibrazione, omogarfie Stereovisione: geometria epipolare, stima della profondità, ricostruzione 3D Conclusione: Visual Recognition e image retrieval; introduzione al riconoscimento di oggetti e di azioni per HRI TESTI/BIBLIOGRAFIA Testi raccomandati R.C. Gonzalez and R.E. Woods, Digital image processing, Prentice-Hall, 2008. E. Trucco and A. Verri, Introductory Techniques for 3-D Computer Vision, Prentice Hall, 1998. Ulteriore materiale verrà reso disponibile dai docenti DOCENTI E COMMISSIONI NICOLETTA NOCETI Ricevimento: Ricevimento su appuntamento da concordare via email (nicoletta.noceti@unige.it) FABIO SOLARI Ricevimento: Su appuntamento via email: fabio.solari@unige.it (il docente ha più insegnamenti per vari corsi di studi, specificare sempre il cognome e l'insegnamento) Commissione d'esame FABIO SOLARI (Presidente) MANUELA CHESSA FRANCESCA ODONE NICOLETTA NOCETI (Presidente Supplente) LEZIONI INIZIO LEZIONI https://corsi.unige.it/10635/p/studenti-orario Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME Scritto MODALITA' DI ACCERTAMENTO Il corso è organizzato con lezioni frontali sulla teoria e attività pratiche. Le attività pratiche coprono circa 1/3 del corso. L'obiettivo di tali attività viene introdotto dai docenti e dovrebbe essere completato dagli studenti come compito a casa. Le attività pratiche possono essere svolte individualmente o in gruppo; alcune di tali attività prevedono una consegna e contribuisono alla valutazione finale studente. La valutazione della parte teorica viene effettuata attraverso un esame finale. Calendario appelli Data appello Orario Luogo Tipologia Note 14/01/2022 09:00 GENOVA Scritto 07/02/2022 09:00 GENOVA Scritto 13/06/2022 09:00 GENOVA Scritto 12/07/2022 09:00 GENOVA Scritto 02/09/2022 09:00 GENOVA Scritto