Timeplan, pensum og eksamensdato

Velg semester

Kort om emnet

Maskinsyn, "Computer Vision", er studien av hvordan et ubemannet system eller en annen form for maskin kan tolke og forstå verden rundt seg ved hjelp av bilder og video. Emnet gir en innføring i fagfeltet gjennom en grundig teoretisk gjennomgang av avbildningsprosessen, bildeprosessering og kamerageometri. Vi går igjennom flere av de viktigste verktøyene innen maskinsyn, som skalapyramider, interessepunkter og robust estimering av stereogeometri og flere interessante anvendelser, som deteksjon av ansikter og objekter, bildestitching og 3D rekonstruksjon.

Hva lærer du?

Etter å ha fullført TEK9030:

  • har du en grunnleggende oversikt over maskinsynsfaget
  • kjenner du til og kan bruke grunnleggende metoder og verktøy innen fagfeltet
  • forstår du hvordan noen viktige metoder og verktøy virker i detalj
  • kan du implementere algoritmer som løser enkle maskinssynsproblemer
  • kan du bruke programmeringsbiblioteket OpenCV til å lage maskinsynsapplikasjoner
  • har du en dypere innsikt i metodene, og kan videreformidle dette til øvrige studenter

Opptak til emnet

Ph.d.-kandidater ved UiO søker plass på undervisningen og melder seg til eksamen i Studentweb.

Hvis emnet har begrenset kapasitet, vil ph.d.-kandidater som har emnet i sin utdanningsplan ved UiO bli prioritert. Noen nasjonale forskerskoler kan ha egne regler for rangering av søkere til emner med begrenset kapasitet.

Ph.d.-kandidater som har opptak ved andre utdanningsinstitusjoner må innen angitt frist søke om hospitantplass.

Emnet bygger på grunnleggende kurs i bildebehandling og bildeanalyse. Gode kunnskaper i lineær algebra anbefales.

Overlappende emner

Undervisning

Det vil gjennom hele kurset gjennomføres praktiske eksperimenter og prosjektarbeid med utgangspunkt i programmeringsbiblioteket OpenCV og ulike kamerasystemer. OpenCV kan brukes sammen med Python, Matlab eller C++, og virker på både PC og mobiltelefoner. Prosjektarbeidet har delinnleveringer i løpet av semesteret, og prosjektet må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen.

Omvendt undervisning vil benyttes i undervisningen. Her kan du se videoforelesninger på egenhånd, og til selvvalgte tidspunkter, før du møter til eksperimenter og veiledet prosjektarbeid i de oppsatte forelesningstidspunktene.

Eksamen

Skriftlig eksamen i slutten av semesteret som teller 100%.

Hjelpemidler til eksamen

Ingen hjempemidler er tillatt. 

Eksamensspråk

Dersom emnet undervises på engelsk vil det bare tilbys eksamensoppgavetekst på engelsk. Du kan besvare eksamen på norsk, svensk, dansk eller engelsk.

Karakterskala

Emnet bruker karakterskala bestått/ikke bestått. Les mer om karakterskalaen.

Adgang til ny eller utsatt eksamen

Studenter som dokumenterer gyldig fravær fra ordinær eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.

Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordinær eksamen, eller som ikke har bestått.

Tilrettelagt eksamen, kildebruk, begrunnelse og klage

Se mer om eksamen ved UiO

Sist hentet fra Felles Studentsystem (FS) 19. feb. 2020 06:18:53

Fakta om emnet

Studiepoeng
10
Nivå
Ph.d.
Undervisning
Vår
Eksamen
Vår
Undervisningsspråk
Norsk (engelsk på forespørsel)