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. 

Si consigliano gli studenti lavoratori e gli studenti con certificazione di DSA, di disabilità o di altri bisogni educativi speciali di contattare il docente all’inizio del corso per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali

PROGRAMMA/CONTENUTO

Introduzione  alla computer vision per 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

Commissione d'esame

FABIO SOLARI (Presidente)

MANUELA CHESSA

FRANCESCA ODONE

NICOLETTA NOCETI (Presidente Supplente)

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

In accordo con il calendario didattico approvato dal Consiglio del Corso di Studio

https://easyacademy.unige.it/portalestudenti/index.php?view=easycourse&_lang=it&include=corso

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

• 50% da una valutazione continua attraverso esercitazioni pratiche di laboratorio svolte durante il semestre.
• 50% dall'esame di fine semestre, così articolato:
  • Un quiz a scelta multipla (~5%) che costituisce una soglia per la partecipazione all'esame orale;
  • Un esame orale (~45%).
• Non è consentito consultare libri, appunti o altro materiale 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