07

März 2018
Erster Workshop

Ziel dieses Workshops war es, eine gemeinsame Basis zwischen den unterschiedlichen Branchen zu schaffen und erste Visionen zu formulieren.

Zu den Ergebnissen

11

April 2018
Zweiter Workshop

Ziel des zweiten Workshops war es, eine ganzheitliche Betrachtung von Gamification im Life Science Kontext zu ermöglichen. Dafür wurde – aufbauend auf dem ersten Workshop – die User Experience (UX), d.h. die Nutzererfahrung, in den Mittelpunkt gerückt.

Zu den Ergebnissen

27

Juni 2018
Dritter Workshop

In einem eintägigen Simulations-Workshop werden wir gemeinsam ihre Gamification Konzepte in regulierten Arbeitswelten entwickeln. Vision trifft auf Wirklichkeit: Realitätsnah mit Argumentationshilfen gegenüber den Entscheidern.

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Unsere Idee:

Komplexität in hochregulierten Arbeitswelten
spielend beherrschbar machen.

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Veranstaltungsbeschreibung

253045b Computer Vision

Zuletzt geändert:10.03.2025 / Fuchs
EDV-Nr:253045b
Studiengänge: Audiovisual Media Creation and Technology, (Master, 3 Semester, Zulassung ab Wintersemester 2023/2024), Prüfungsleistung im Modul Data-Driven Graphics in Semester 1 2
Häufigkeit: nur SS
Computer Science and Media (Master), Prüfungsleistung im Modul Data-Driven Graphics in Semester 1 2
Häufigkeit: nur SS
Dozent: Prof. Dr.-Ing. Martin Fuchs
Link zur Veranstaltung / zum E-Learning-Kurs: https://moodle.hdm-stuttgart.de/course/view.php?id=21855
Sprache: Deutsch
Art: -
Umfang: 2 SWS
ECTS-Punkte: 2
Workload: Vorlesung:
15 Termine zu je 2 SWS = 22.5 Zeitstunden
Vor- und Nachbereitung:
15 Termine zu je 2 SWS = 22.5 Zeitstunden
Prüfungsvorbereitung:
9 Tage zu je 5 Zeitstunden = 45 Zeitstunden
Gesamter Zeitaufwand (Workload)=90 Zeitstunden
Inhaltliche Verbindung zu anderen Lehrveranstaltungen im Modul: Es ergeben sich Verbindungen zu Themen der Computergraphik, wie sie sich in den Vorlesungen "Modellierung und Simulation" finden lassen, aber auch zum Rendering bzw. den Methoden zur Bildberechnung.
Prüfungsform:
Beschreibung: Die Rekonstruktion von 3D Szenen aus Video-Aufnahmen beschreibt einen langgehegten Traum in der Computervision. Die Vorlesung behandelt ausgewählte Themen aus der Bildverarbeitung sowie die geometrischen Grundlagen, die für die Rekonstruktion von 3D-Szenen aus Bildern oder Bildsequenzen benötigt werden. U.a. werden folgende Themen behandelt:
  • Grundlagen der Bildverarbeitung
  • Feature extraktion
  • Corner detection
  • Korrelation und Matching
  • Stereo Vision
  • Geometrische Kamerakalibration
  • 3D-Rekonstruktion aus Bildern (passives und aktives Stereo)
  • 3D-Normalenrekonstruktion aus beleuchteten Bildern
English Title: Computer Vision
English Abstract: The class "Computer Vision" covers topics from computer vision, with an emphasis on technical aspects of early vision processing over pattern recognition. Contents include quantization, sampling and recontruction theory, structural image analysis (e.g. edge detection), image similarity measures, multi-view imaging, structured light scanning and shape-from-appearance techniques.
Literatur: M. Magnor, O. Grau, O. Sorkine-Hornung, C. Theobalt: Digital Representations of the Real World: How to Capture, Model, and Render Visual Reality, A K Peters, CRC-Press
R. Klette, K. Schlüns, A. Koschan: Computer Vision: Three-Dimensional Data from Images.
E. Trucco, A. Verri: Introductory Techniques for 3-D Computer Vision.
B. Jähne: Digitale Bildvearbeitung.


Weitere Literatur finden Sie in der HdM-Bibliothek.

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