Kurs 01698 – Interaktive Systeme I – Konzepte und Methoden des Computersehens

In unseren Kursen kombinieren wir die zeitnahe und persönliche Betreuung unserer Studierenden mit didaktischen Möglichkeiten, die der Einzug der Digitalisierung in die Lehre bietet. Die Kurse folgen von der Gestaltung der Lehrtexte über die Bereitstellung einer umfangreichen Datenbank von Online-Selbsttestaufgaben über die Lernplattform Moodle bis hin zur Prüfung einem abgestimmten Konzept. Dies bietet den Studierenden neben einer sinnvollen Prüfungsvorbereitung eine hohe Flexibilität beim Selbststudium und bei der Bearbeitung der obligatorischen Einsendeaufgaben.

* Gern würden wir auch die Freitextfeedbacks der Evaluation veröffentlichen. Dies ist jedoch aus Datenschutzgründen nicht möglich, da in diesen Kommentaren häufig direkte Vergleiche mit anderen, konkreten Lehrveranstaltungen gezogen werden.

Der gesamte Kurstext wird Ihnen zu Beginn des Semesters zur Verfügung gestellt. Daneben erfolgt weiterhin auch die Zusendung von Papierausdrucken.

Basierend auf den „Richtlinien für einen nicht-sexistischen Sprachgebrauch“ der UNESCO von 1993 und den Empfehlungen zur „Gleichbehandlung im Sprachgebrauch“ der Gesellschaft für Informatik von 1999 sind die Kurstexte durchgängig in geschlechtergerechter Sprache verfasst, bei der männliche und weibliche Sprachformen in einem ausgewogenen Verhältnis verwendet werden.

Über die Lernplattform Moodle steht Ihnen eine umfangreiche und intensiv genutzte Datenbank von über 500 Selbsttestaufgaben zur Verfügung, die es Ihnen rund um die Uhr ermöglicht, ein sofortiges Feedback zu Ihrem aktuellen Lernstand zu erhalten. Selbsttestaufgaben sind nach Kurseinheiten gruppierte, kurze Tests mit jeweils 10 zufällig ausgewählten Fragen oder Aufgaben, die Sie über das gesamte Semester hinweg zu allen Kurseinheiten beliebig häufig bearbeiten können.

Sie haben die Möglichkeit, die obligatorischen Einsendeaufgaben zu allen Kurseinheiten zu einem von Ihnen frei gewählten Zeitpunkt einzureichen und sind nicht an den üblichen 2-wöchigen Bearbeitungsrhythmus gebunden.

Neben dem sofortigen Feedback, das Sie zu Ihren bearbeiteten Aufgaben erhalten, können Sie auch ein Feeback an uns geben. Über die Moodle-Plattform haben Sie die Möglichkeit, die Verständlichkeit und Eindeutigkeit einer jeden gestellten Aufgaben zu bewerten und uns einen Kommentar zukommen zu lassen. Als ein für uns wertvolles Element der Qualitätssicherung werten wir Ihre Rückmeldungen kontinuierlich aus und können dadurch sowohl die Aufgaben als auch den Lehrtext stetig verbessern.

Über das Diskussionsforum der Moodle-Umgebung können Sie sowohl untereinander als auch mit uns in Kontakt treten. Sie werden das gesamte Semester über in Fragen zu allen Kurseinheiten und zur Kursorganisation zeitnah und persönlich betreut. Selbstverständlich können Sie auch über die "klassischen" Kanäle per E-Mail oder Telefon mit uns in Kontakt treten.

Zum Ende eines jeden Semesters wird eine Prüfung in Form einer Klausur angeboten, die regelmäßig zeitnah korrigiert wird. Die Klausur erstreckt sich über das gesamte Modul, das aus den beiden Kursen 01698 - Interaktive Systeme I - Konzepte und Methoden des Computersehens und 01699 - Interaktive Systeme II - Konzepte und Methoden bildbasierter 3D-Rekonstruktion besteht.

Der Kurs führt zunächst in Konzepte und Methoden der allgemeinen Signalverarbeitung und -interpretation ein. Darauf aufbauend werden wesentliche Konzepte und Methoden des Computersehens und weiterführender Signalverarbeitungskonzepte vermittelt. In der ersten Hälfte des Kurses werden die theoretischen Konzepte der Digitalisierung und Filterung von Signalen erläutert. In diesem Zusammenhang werden u.a. das Nyquist-Shannon-Abtasttheorem, die Eigenschaften linearer Systeme, das Konzept der Faltung und die Fourier-Transformation im Detail behandelt. Die zweite Hälfte des Kurses baut auf der zuvor gelegten theoretischen Basis auf und widmet sich der Signalverarbeitung im Anwendungskontext des Computersehens. Ausgehend von einer Beschreibung der grundlegenden Signaleigenschaften von Bildern, wie etwa verschiedener Farbmodelle, stellt der Kurs eine repräsentative Auswahl an Konzepten und Methoden des Computersehens vor. Hierzu zählen u.a. Methoden der Segmentierung und Verfahren der Merkmalsdetektion und -beschreibung. Im Anschluss werden weiterführende Methoden der Signalverarbeitung und -interpretation unter dem Aspekt des jeweils benötigten apriorischen Wissens eingeordnet und anhand einer Auswahl eingehend beschriebener Verfahren illustriert. Hierzu zählen u.a. Methoden des überwachten und unüberwachten Lernens, Clusteringverfahren sowie modellbasierte Methoden der Signalinterpretation.

Kurseinheit 1 - Grundlagen der Signalverarbeitung

In dieser Kurseinheit lernen Sie zunächst die grundlegenden Eigenschaften digitaler Signale im Kontext der Signalverarbeitung kennen. Im Anschluss wird erläutert, wie diese Signale durch lineare Systeme verändert und miteinander kombiniert werden können. Den Abschluss der Kurseinheit bildet eine Betrachtung der diskreten Faltung – einer mathematischen Operation, die die Kombination und Filterung von Signalen ermöglicht und im engen Zusammenhang mit den zuvor beschriebenen linearen Systemen steht. Da die in dieser Kurseinheit vorgestellten Konzepte und Methoden zu den wichtigsten Grundlagen der digitalen Signalverarbeitung zählen, werden diese besonders ausführlich behandelt, um eine solide Grundlage für das weitere Verständnis der folgenden Kurseinheiten zu legen.

Kurseinheit 2 - Fourier-Analyse

Diese Kurseinheit setzt sich intensiv mit der Fourier-Analyse von Signalen auseinander. Das Ziel dieser Kurseinheit besteht darin, Ihnen ein tiefgehendes Verständnis der Fourier-Analyse zu vermitteln, da diese zu den wichtigsten Methoden der Signalverarbeitung zählt. Der Schwerpunkt dieser Kurseinheit besteht dementsprechend darin, die zentralen Ideen und Konzepte der Fourier-Analyse in den Vordergrund zu stellen und mathematisch zu beschreiben, jedoch die zugehörigen mathematischen Beweise auszuklammern. Nach Abschluss dieser Kurseinheit werden Sie eine klare Vorstellung der Fourier-Analyse im Allgemeinen und detailreiche Kenntnis sowohl der real- als auch der komplexwertigen diskreten Fourier-Transformation, der schnellen Fourier-Transformation (FFT) und der zweidimensionalen Fourier-Transformation im Speziellen haben.

Kurseinheit 3 - Verarbeitung visueller Signale

Im Mittelpunkt dieser Kurseinheit steht die Verarbeitung visueller Signale. Da das Gebiet des Computersehens innerhalb der letzten Jahre sowohl an Vielfalt als auch an Tiefe enorm zugenommen hat, ist es nicht möglich, einen vollständigen Überblick über dieses interessante Forschungsgebiet innerhalb einer Kurseinheit zu geben. Stattdessen konzentriert sich der folgende Text zunächst auf eine solide Einführung in die grundlegenden Signaleigenschaften von Bildern, wie etwa verschiedener Farbmodelle. Im Anschluss wird eine repräsentative Auswahl weit verbreiteter und zentraler Konzepte und Methoden des Computersehens vorestellt, deren Verständnis unabdingbar für eine weiter- und tiefergehende Auseinandersetzung mit der Verarbeitung visueller Signale ist. Hierzu zählen u.a. Methoden der Segmentierung und Verfahren der Merkmalsdetektion und -beschreibung.

Kurseinheit 4 - Erweiterte Signalverarbeitung

In dieser Kurseinheit werden Ihnen verschiedene Formen der erweiterten Signal- bzw. Datenverarbeitung näher gebracht. Die Kurseinheit konzentriert sich auf drei Gebiete der erweiterten Signalverarbeitung und erläutert jeweils einzelne, repräsentative Verfahren aus diesen Gebieten. Der erste Abschnitt widmet sich Verfahren der Clusteranalyse, die eine einfache Klassifizierung von Daten ermöglichen, ohne größeres Vorwissen über diese Daten besitzen zu müssen. Der zweite Abschnitt beschäftigt sich mit Verfahren zur sogenannten Parameterschätzung. Diese ermöglicht es, die vorliegenden Daten unter Zuhilfenahme eines bekannten Datenmodells gemäß dieses Modells sehr exakt zu interpretieren. Der letzte Abschnitt vermittelt Ihnen die Grundlagen der probabilistischen Modellierung. Diese stellt ein mächtiges Werkzeug dar, um auch komplexe Systeme modellieren und vorhandene Daten gemäß dieser Modellierung interpretieren zu können.