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Übersicht
Veranstaltungsart: Seminar (Bachelor)
Credits: 2 SWS, 4 LP
Turnus: Jedes Wintersemester
Empfohlenes Semester:
ab 5. Semester
Prüfung: Schriftliche Seminararbeit + Präsentation
Sprache: Deutsch

Themen

Die Seminarthemen werden jedes Jahr angepasst und bei der Erstbesprechnung vorgestellt.

 

Themen der letzten Jahre:

  • Scale-invariant Feature Transform (SIFT)
  • Efficient Feature Matching with K-d Trees
  • Model fitting with RANSAC
  • Image Stitching
  • Superpixels with SLIC
  • Image Segmentation with Mean Shift
  • Shape Detection with Canny and Hough-Transform
  • Face Detection with AdaBoost
  • Bag of Visual Words for Image Retrieval
  • Image Retrieval with Fisher Vectors
  • High Dynamic Range (HDR) Imaging
  • Camera Calibration

 

Prüfungsleistung

  • Schriftliche Seminararbeit
  • Mündliche Präsentation
  • Die Anwesenheit bei den Präsentationen ist Pflicht!

 

Weitere Informationen

  • Die schriftliche Ausarbeitung kann in Englisch oder Deutsch verfasst werden.
  • Es wird eine passende LaTeX Vorlage zur Verfügung gestellt.
  • Es werden keine Programmierkenntnisse vorausgesetzt. Kurze Demos für die Präsentationen sind jedoch gerne gesehen.

 

 

 

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