Tesine per il corso visione e percezione: Struttura e temi.

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1 Tesine per il corso visione e percezione: Struttura e temi

2 Tesine Numero di studenti: max4, preferibilmente ciascun gruppo dovrebbe essere ben proporzionato in forze. La tesina può essere consegnata per chi non fa il corso di apprendimento, dopo le vacanze di Pasqua. La verbalizzazione avviene dopo la tesina. Gli esami sono orientativamente allinizio di Aprile.

3 Struttura Parte analitica: si spiega il problema e come si intende affrontarlo e i contributi dati. Preferibilmente usare uno degli articoli messi in bibliografia alle lezioni Parte implementativa: non fare tutto da capo, utilizzare risorse a disposizione (OpenCV, Matlab, altre risorse sul WEB), possibilmente introducendo varianti e miglioramenti. La parte implementativa va commentata (chiunque deve essere in grado di utilizzare il codice). Un giudizio va anche allorganizzazione e presentazione del software realizzato.

4 Struttura di una tesina sperimentale La tesina vale da 2 a 4 punti. Non deve essere più di 10 pagine, va scritta in html per essere pubblicata sul WEB nella pagina delle tesine del corso. Deve contenere un sommario (abstract) in Inglese. Il codice deve essere zippato e pronto per essere messo in rete, da cui si deve potere scaricare. Ciascuna tesina è un modulo che può essere scaricato e fatto girare (avendo le librerie opportune) che devono essere referenziate.

5 Tesina compilativa Un singolo può fare una tesina compilativa, su un argomento in cui affronta gli aspetti più significativi della letteratura. Es: il problema di analisi delle textures, cosa cè in letteratura, quali sono i problemi aperti, cosa occorrerebbe studiare. Una tesina compilativa va strutturata come una lezione: 35 slides corredate da un paragrafo di commento per ogni slide (circa 7 pagine).

6 Visione e Apprendimento Per chi intende fare una tesina congiunta Visione e Apprendimento, deve prendere un argomento da entrambi i corsi, fare sostanzialmente apprendimento rispetto alla percezione: Es: Filtri di Gabor + clusterizzazione Segmentazione con algoritmo EM (vedremo ad apprendimento)

7 Argomenti relativi al solo corso di visione e percezione Filtraggio: chiarire lobiettivo, es. per la segmentazione o per il rilevamento di contorni. Filtro che si adatta. Rilevamento di Contorni: partire dal filtro di Canny, quali sono i limiti, cosa si può aggiungere. Segmentazione: Fitting: cerchi, ellissi, linee.. Modelli: per questo corso solo la K-mean, possibilmente considerando una appartenenza non precisa.

8 Argomenti Fusione sensoriale: uso di sonar assieme alla telecamera, il filtro di Kalman. Analisi di textures: le piramidi orientate, distinguere n texture nellimmagine, costruendo anche un vettore di caratteristiche e calcolando la distanza. Gabor, Haar. Tracciamento del moto. Ricostruzione 3D. Inferenza geometrica e uso di primitive.