แนะนำแนวคิดพื้นฐานสำหรับคอมพิวเตอร์วิชัน วิธีการวิเคราะห์ผลภาพในระดับต่ำ ได้แก่ การหาขอบ จุดและพื้นที่ที่น่าสนใจ ลักษณะสำคัญของภาพ เทคนิคการวิเคราะห์ภาพต่อเนื่อง ณ เวลาต่างกัน ได้แก่ การค้นหาวัตถุเคลื่อนไหว การติดตาม และการจดจำวัตถุ เทคนิคการวิเคราะห์ภาพจากหลายมุมมอง ณ เวลาเดียวกัน ได้แก่ การหาความลึกจากสเตอริโอ การค้นหาวัตถุกีดขวาง และการสร้างโมเดลของวัตถุในสามมิติจากภาพเคลื่อนไหว
Introduction to basic concepts of computer vision; low-level image analysis methods: edge detection, points of interest, regions of interest, and feature detection; the techniques for time-sequence image analysis: motion detection, motion tracking and object recognition; the methods of multi-view image analysis: depth from stereo, obstacle detection, and structure from motion.
เค้าโครงรายวิชา (Course Outline) ประกอบด้วย
|
สัปดาห์ที่ |
เนื้อหาวิชา |
จำนวนชั่วโมง |
|
Introduction to Image Processing |
|
|
|
1 |
Basic Image Processing |
3 |
|
2 |
Image Improvement— Frequency Domain Analysis— Spatial Domain Analysis |
3 |
|
3-4 |
Image’s Feature Detection /Extraction— Point of Interest : Ex. Harris— Edge/Line segments : Ex. Hough Transform— Regions of Interest |
6 |
|
Time-Sequence Image Analysis |
||
|
5-6 |
Matching Problem, Algorithms, Methods.— Similarity Measurement— Correlation Based Method— Feature Based Method— Gradient Based Method |
6 |
|
7 |
Optical Flow— Horn & Schunck algorithm— Lucas & Kanade algorithm |
3 |
|
8 |
Motion Detection— Background Subtraction :— Optical Flow Analysis |
3 |
|
9 |
Tracking Method— Feature/Target Tracking Approaches— Tracking Using Kalman Filters— Condensation/Particle Filter Tracking— Tracking Using Hidden Markov Models |
3 |
|
10 |
Temporal Event Analysis |
3 |
|
Multi-View Image Analysis |
|
|
|
11 |
Homogeneous Coordinate SystemsLinear Minimization |
3 |
|
12 |
Camera, Geometry Model– Pinhole Camera, Intrinsic and Extrinsic Camera Models– Binocular Camera |
3 |
|
13 |
Object/Obstacle detection— Disparity map— V-disparity/U-disparity |
3 |
|
14 |
Spatio-Temporal Object Tracking |
3 |
|
15 |
Multiple-Objects Tracking |
3 |
|
|
รวม |
45 |
|
ระดับขั้น |
คะแนน |
|
A |
ตั้งแต่ 80 ขึ้นไป |
|
B+ |
75-79 |
|
B |
70-74 |
|
C+ |
65-69 |
|
C |
60-64 |
|
D+ |
55-59 |
|
D |
50-54 |
|
E |
น้อยกว่า 50 |
หนังสือ ตำรา วารสาร และฐานข้อมูลที่ใช้ประกอบการเรียนการสอน
- D. Forsyth and J. Ponce; Computer Vision a Modern Approach, Prentice Hall, 2003, ISBN 0-13-085198-1
- R. Horaud and O. Monga, Vision par Ordinateur, Editions Hermes, 1995.
- R. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2003.
- http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~deniss/
- http://www.cs.ucf.edu/courses/cap6412/fall2008
- http://www.cs.indiana.edu/mit.research.how.to.html