Fachseminar im Wintersemester 2015/2016



Studiengang: Medieninformatik (B.Sc.)
LV-Art.: Seminar, selbstst. Arbeiten (2 SWS)
LV-Nr.: 5540
Credits: 5
Termine: Do. 14:15-15:45 (D17)
Prüfung: Referat & schriftliche Ausarbeiten
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Inhalt

  • Thema des Seminars ist die "Feature-Erkennung", also die Frage: "Welche Teile eines Bildes 'stechen hervor'?". Das Erkennen solcher hervorstechender Bereiche ist eine "Low-level" Bildverarbeitungsoperation. Es geschieht in der Regel als eine der ersten Operationen bei der Analyse von Bildern. Dabei wird jedes Pixel auf "Auffälligkeiten" untersucht. Diese "Auffälligkeiten" können zum Beispiel sein, dass das Pixel Teil einer Kante oder Ecke ist. Im Rahmen des Seminars werden unterschiedliche Verfahren zu Detektion und (eindeutigen) Beschreibung solcher "Auffälligkeiten" behandelt.

Voraussetzungen

  • Keine

    Termine und Seminarthemen

    • Mi. 21.10.2015, 11:45-12:45 (C-407), Einführung in die Literaturrecherche (Etzrodt)
    • Mo. 02.11.2015, 13:15-14:15 (D17), Einführung in LaTeX (Barth)
    • Do. 22.10.2015, Festlegung des persönlichen Seminarthemas
    • Mi. 11.11.2015, 13:15Uhr, elektronische Abgabe der ersten Gliederung
    • Do. 12.11.2015, PO Anmeldung
    • So. 24.01.2016, 23:59Uhr, elektronische Abgabe von Seminararbeit und Folienentwurf
    • Di. 02.02.2016 (14:00 - 18:00), Do. 04.02.2016 (14:00 - 16:00) Vorträge (jeweils 25min Vortrag + 5min Fragen):

    Literatur, Vortragsthemen und Bearbeiterin

    • Kick-off Folien
    • 2D
    • (SIFT) Jane Vanhnadak
      Lowe, David G.
      Object recognition from local scale-invariant features. Proceedings of the International Conference on Computer Vision 2, 1150–1157, 1999
    • (SURF) Meike Schwalbach
      H.Bay,T.Tuytelaars, and L.VanGool.
      SURF:Speeded up robust features. In ECCV, pages 404–417, 2006.
    • (FREAK) Dennis Allendörfer-Kralik
      A.Alahi, R.Ortiz, and P.Vandergheynst.
      FREAK: Fast retina keypoint. In CVPR, pages 510–517, 2012.
    • (BRIEF) Jerome Fickers
      M. Calonder, V. Lepetit, C. Strecha, and P. Fua.
      BRIEF: Binary robust independent elementary features. In ECCV, pages 778–792, 2010.
    • (BRISK) Tilman Bent Ginzel
      S. Leutenegger, M. Chli, and R. Y. Siegwart.
      BRISK: Binary robust invariant scalable keypoints. In ICCV, pages 2548–2555, 2011.
    • (FERNS) André Stury
      M.Ozuysal, M.Calonder, V.Lepetit, and P.Fua.
      Fast key point recognition using random ferns. IEEE PAMI, 32(3):448–461, 2010.
    • (ORB) Denis Drescher
      E.Rublee,V.Rabaud,K.Konolidge,and G.Bradski.
      ORB:An efficient alternative to SIFT or SURF. In ICCV, pages 2564–2571, 2011.
    • 3D
    • (SHOT) Sebastian Ehret
      F. Tombari, S. Salti, and L. Di Stefano,
      Unique signatures of histograms for local surface description,in Proc. 11th European Conf. Computer Vision (ECCV ’10), 2010, pp. 356–369.
    • (PFH) Felix König
      R. B. Rusu, N. Blodow, Z. C. Marton, and M. Beetz,
      Aligning point cloud views using persistent feature histograms,” in Proc 21st (IROS), Nice, France, Sept. 22–26, 2008, pp. 3384–3391.
    • (FPFH) Benedikt Ringlein
      R. B. Rusu, N. Blodow, and M. Beetz,
      Fast point feature histograms (FPFH) for 3-D registration,” in Proc. (ICRA), Kobe, Japan, 2009, pp. 3212–3217.
    • (VFH) Matthias Drews
      R. B. Rusu, G. Bradski, R. Thibaux, and J. Hsu,
      Fast 3-D recognition and pose using the viewpoint feature histogram,” in Proc. 23rd (IROS), Taipei, Taiwan, Oct. 2010, pp. 2155–2162.
    • (SC) Matthias Beusch
      A. Frome, D. Huber, R. Kolluri, T. Bülow, and J. Malik,
      Recognizing objects in range data using regional point descriptors, in Proc. 8th (ECCV 04), 2004, pp. 224–237.