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Automatic Image Analysis
Die Studierenden erwerben schrittweise Kompetenz für die Entwicklung von Bildverstehensverfahren. Aufbauend auf der Merkmalsextraktion werden entsprechend dem Computer Vision Paradigma wissensbasierte Bildanalyseverfahren eingesetzt. Die erlernten Fähigkeiten können in vielfältigen Anwendungsgebieten für das automatische Bildverstehen und Mustererkennung genutzt werden.
| Titel | Turnus | SWS | Typ | Raum | Dozent |
|---|---|---|---|---|---|
| Automatic Image Analysis | SS | 2 | VL | EB 301 | Hellwich |
| Automatic Image Analysis | SS | 2 | UE | online | Matern |
| Diese Veranstaltung gehört zum Modul Nr. 40345. | |||||
| Datum | Information |
|---|---|
25.03.2022 | Die erste Vorlesung findet am 19.04.2022 um 10:00 Uhr im Raum EB 301 statt. Die erste Übung am 20.04.2022 um 12:00 Uhr online. Alle weiteren Informationen finden Sie auf ISIS. |
Literaturliste
| Autor | Titel | Ausgabe | Verlag | Jahr |
|---|---|---|---|---|
| D.H. Ballard & C.D. Brown | Computer Vision (Online) | Prentice-Hall | 1982 | |
| Duda, Hart, Stork | Pattern Classification | 2. | Springer Verlag | 2001 |
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Olaf Hellwich
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