Il corso

Corso di Visione Artificiale

Samuel Rota Bulò

Contatti

● Docente: Samuel Rota Bulò● Ufficio: stanza 7 (lato fotocopiatrice)● Telefono: +39 041 2348442● Email: srotabul@dsi.unive.it ● Ricevimento: mandare una email● Sito web: http://www.dsi.unive.it/~srotabul/vision.html

Orari lezioni

Lunedì 10:30 – 12:15

Martedì 10:30 – 12:15

Aula D

Testi

di R. C. Gonzalez e R.E. WoodsPretience Hall

di D.A. Frosyth e J. PoncePearson Education

di E. Trucco e A. VerriPretience Hall

Modalità di esame

PROGETTO: da concordare

ORALE

+

Cos'è la Visione Artificiale?

● “Come capire, a partire da immagini, cosa c'è nel mondo, dove sono le cose, che eventi stanno avvenendo.” (Marr, 1982)

● “Determinare proprietà del mondo 3D da uno o più immagini.” (Trucco e Verri)

● “Prendere decisioni utili riguardo ad oggetti fisici reali e scene basandosi su immagini acquisite tramite sensori.” (Stockman e Shapiro)

● “La costruzione di descrizioni esplicite e significative di oggetti fisici a partire da immagini.” (Ballard e Brown)

● “Estrarre descrizioni del mondo da immagini e sequenze di immagini.” (Frosyth e Ponce)

Cos'è la Visione Artificiale?

Alcuni termini collegati● Elaborazione di immagini: studio di operatori

da trasformano un'immagine in un'altra immagine (buona parte del corso).

● Machine Vision: temine vecchio che ora si riferisce ad applicazioni di visione industriali con tipicamente una camera.

● Riconoscimento di pattern: riconoscimento di struttura in immagini (ma non solo).

● Fotogrammetria: la scienza della misurazione senza contatto mediante sensori.

Visione vs Grafica

Perché studiare Visione Artificiale?● Un immagine vale quanto 1000 parole

Perché studiare Visione Artificiale?● Immagini e video sono ovunque !● Una collezione sempre più larga di applicazioni utili:

● ricostruzioni 3D da immagini● video sorveglianza automatica● post-processing di video● rilevamento di volti● progetto Natal di Microsoft (video in rete)

● Miglior comprensione della visione umana● Obiettivo a lungo termine: sviluppare capacità

umane per computers e robots.

Riconoscimento della scena

Facile per noi ...

Facile per noi ...

Facile per noi ?

Fenomeni della percezione

Fenomeni della percezione

Fenomeni della percezione

Fenomeni della percezione

Fenomeni della percezioneSTESSO COLORE !

Fenomeni della percezione

Fenomeni della percezione

Fenomeni della percezione

Fenomeni della percezione

VIDEO in rete

Visione umana vs Visione artificiale● La visione è un'attività estremamente facile e naturale per gli

umani.

● La visione è un'attività, in generale, estremamente difficile per una macchina.

● Grandi passi avanti, ma molto lontani dall'obiettivo finale.

● Anche dal punto di vista biologico, non è ancora completamente noto il funzionamento del processo di visione umana.

● Materia in continua evoluzione, ancora priva di solide fondamenta teoriche.

● Intersezioni in molti altre discipline, tra cui l'intelligenza artificiale, biologia, fisica ...

● Raccolta di soluzioni che si focalizzano su diversi aspetti della visione, ma manca una teoria che integri tutto.

Modello per la visione

Visione artificiale

● Geometria

● Oggetti

● Moto

● Texture

● Illuminazione

● Attività

● ...

Visione di basso livello● Estrazione di segnali di basso livello

● bordi, angoli, texture, regioni, ...

Visione di medio livello● Recupero di entità fisiche

● forme 3D, moto, illuminazione ...

Visione di alto livello● Interpretazione di una scena

● identificazione di oggetti, persone, azioni, stili.

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento

Riconoscimento di volti

Riconoscimento di volti

Argomenti● Formazione di immagini

● Luce e colore

● Filtri spaziali, in frequenza e morfologici

● Modelli di rumore e restauro di immagini

● Texture

● Rilevamento di features (punti isolati, bordi, punti salienti)

● Segmentazione

● Geometria della camera

● Calibrazione della camera

● Visione stereo

● Moto

● Tracking

● Riconoscimento

Formazione di immagini

Luce e colore

Filtri

Restauro di immagini

Texture

Features

Segmentazione

Geometria della camera

Visione stereo

Matlab in Laboratorio

● MATLAB - MATrix LABoratory

● Ambiente di sviluppo ed esecuzione● Linguaggio di programmazione

(principalmente vettoriale)● Manipolazione dei dati in forma matriciale.

● Diffuso in ambiente accademico/scientifico.

● Largamente utilizzato per visione artificiale.

● MATLAB - MATrix LABoratory

● Ambiente di sviluppo ed esecuzione● Linguaggio di programmazione

(principalmente vettoriale)● Manipolazione dei dati in forma matriciale.

● Diffuso in ambiente accademico/scientifico.

● Largamente utilizzato per visione artificiale.