UNIK9690 – Maskinsyn
Beskrivelse av emnet
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 UNIK9690:
- 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 og adgangsregulering
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.
Forkunnskaper
Anbefalte forkunnskaper
Emnet bygger på grunnleggende kurs i bildebehandling og bildeanalyse. Gode kunnskaper i lineær algebra anbefales.
Overlappende emner
10 studiepoeng overlapp mot UNIK4690 – Maskinsyn (videreført)
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 kan ha delinnleveringer som må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen. Karakteren på det ferdige prosjektet vil også inngå i den endelige karakteren.
Omvendt undervisning (flipped classroom) 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
Vurdering gjøres på bakgrunn av innlevert ferdig prosjekt (60 %) og muntlig eksaminasjon (40 %) i slutten av semesteret.
Karakterskala
Emnet bruker karakterskala bestått/ikke bestått. Les mer om karakterskalaen.
Begrunnelse og klage
Adgang til ny eller utsatt eksamen
Dette emnet tilbyr både utsatt og ny eksamen. Les mer:
Tilrettelagt eksamen
Søknadskjema, krav og frist for tilrettelagt eksamen.