El objetivo del curso es que el alumno pueda comprender la modelación geométrica del mundo tridimensional a través de vistas bidimensionales. Con esta modelación el alumno podrá ser capaz de elaborar algoritmos que i) realicen una reconstrucción del espacio tridimensional a partir de sus vistas, ii) sigan de objetos en secuencias de imágenes y iii) que establezcan correspondencia entre distintas imágenes de la misma escena. Asimismo, es posible llevar a cabo una simulación de una proyección bidimensional de una escena tridimensional en la posición deseada.
Avisos:
- El martes 09/08/11 por motivos de fuerza mayor no habrá clases.
- Las clases comienzan el jueves 04/08/11.
Calendario
LECTURA DE ARTÍCULOS
- Ju. 18/08/11 (8:00am): Lowe, D.G. (2004): Distinctive Image features from Scale-Invariant Keypoints, International Journal of Computer Vision, 60(2):91-110. [PDF]
- Ma. 27/09/11 (8:00am): Sivic, J. & Zisserman, A. (2009): Efficient Visual Search of Videos Cast as Text Retrieval, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 31(4):591-605. [PDF]
- Ju. 06/10/11 (8:00am): Dalal, N. & Triggs, B. (2005): Histograms of oriented gradients for human detection, Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Vol. 1, 886-893. [PDF]
TAREAS
- Ju. 01/09/11 (11:30am) Construcción de fotos panorámicas.
- Ju. 27/10/11 (11:30am) Sistema de múltiples vistas.
PROYECTO (Tema libre usando hardware señalado en clases)
- Ju. 13/10/11 (11:00am) Estado del Arte
- Ju. 20/10/11 (11:00am) Definición del proyecto (sin estado del arte)
- Ju. 03/11/11 (11:30am) Presentación de avances
- Ju. 17/11/11 (11:30am) Presentación Final
- Ma. 29/11/11 (11:00am) Paper