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Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Master of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Computational Visual Perception - Cheatsheet
Computational Visual Perception - Cheatsheet Grundlagen der digitalen Bilddarstellung Definition: Digitale Bilder werden durch diskrete Werte (Pixel) repräsentiert. Jeder Pixel enthält Farb- oder Helligkeitsinformationen und wird durch Koordinaten in einem Raster angeordnet. Details: Pixeldarstellung: Raster von Bildpunkten Farbräume: RGB, CMYK, YUV Bittiefe: Anzahl der Bits pro Pixel (z.B. 8 Bit,...

Computational Visual Perception - Cheatsheet

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Computational Visual Perception - Exam
Computational Visual Perception - Exam Aufgabe 1) Du arbeitest als Softwareentwickler in der Bildverarbeitung. Das Unternehmen, für das Du arbeitest, entwickelt eine Anwendung, die digitale Bilder analysiert und verarbeitet. Deine Aufgabe ist es, sicherzustellen, dass die Anwendung Bilder korrekt darstellt, verarbeitet und verschiedene Bildformate unterstützt. Die Anwendung muss auch in der Lage s...

Computational Visual Perception - Exam

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Wie werden digitale Bilder repräsentiert?

Was beschreibt die Bittiefe in der digitalen Bilddarstellung?

Welche der folgenden Aussagen trifft auf Bildkompression zu?

Was ist die Definition der Bildvorverarbeitungsmethoden wie Filterung und Normalisierung?

Was ist ein Beispiel für die Filterung in der Bildvorverarbeitung?

Wie wird die Normalisierung in der Bildverarbeitung mathematisch ausgedrückt?

Was ist die Definition von Feature-Extraktion und -Selektion?

Welche Techniken werden bei der Feature-Extraktion verwendet?

Nennen Sie Methoden der Feature-Selektion.

Was ist die Hauptidee hinter dem k-NN (k-Nearest Neighbors) Algorithmus?

Welche Technik verwendet SVM (Support Vector Machines) zur besseren Trennung der Klassen?

Was kennzeichnet ein neuronales Netz (NN) im Deep Learning?

Was versteht man unter Tiefenschätzung und 3D-Rekonstruktion?

Welche Grundformel wird für die Tiefenschätzung verwendet?

Nennen Sie einige typische Fehlerquellen in der Tiefenschätzung und 3D-Rekonstruktion.

Was versteht man unter mathematischer Morphologie in der Bildverarbeitung?

Was bewirkt die Dilatation in der mathematischen Morphologie?

Wie lautet die Formel für die Öffnung in der mathematischen Morphologie?

Was ist das Hauptziel der Modellierung der menschlichen visuellen Wahrnehmung?

Welche mathematische Modelle werden in der visuellen Wahrnehmungsforschung üblicherweise verwendet?

Welche Anwendungen ergeben sich aus der Modellierung der menschlichen visuellen Wahrnehmung?

Was sind die Aufgaben von Sensoren in der Informatik?

Welche physikalischen Größen können von Sensoren umgewandelt werden?

Was versteht man unter der Sensitivität eines Sensors?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Computational Visual Perception an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Einführung in die Bildverarbeitung

Die Studierenden lernen die Grundlagen der Bildverarbeitung kennen. Dies umfasst sowohl theoretische als auch praktische Aspekte.

  • Grundlagen der digitalen Bilddarstellung
  • Bildvorverarbeitungsmethoden wie Filterung und Normalisierung
  • Segmentierung und Kantenextraktion
  • Transformationen und geometrische Operationen
  • Anwendung von Bildverarbeitungsalgorithmen in verschiedenen Domänen
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Mustererkennung

Diese Einheit befasst sich mit den Prinzipien der Mustererkennung. Hierbei werden mathematische und algorithmische Methoden zur Klassifikation behandelt.

  • Prinzipien der Mustererkennung und Klassifikation
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Feature-Extraktion und -Selektion
  • Verwendung von Klassifikatoren wie k-NN, SVM und neuronalen Netzen
  • Evaluierung und Performancebewertung von Erkennungssystemen
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Maschinelles Sehen

Der Kurs gibt eine Einführung in die automatisierte Interpretation visueller Daten durch Maschinen. Dies umfasst sowohl hardwarenahe als auch algorithmische Aspekte.

  • Grundlagen der Kamerakalibrierung und Stereobilder
  • Tiefenschätzung und 3D-Rekonstruktion
  • Objekterkennung und -verfolgung
  • Anwendungen im Bereich Robotik und autonomes Fahren
  • Integration von Bildverarbeitungssystemen in Industrieszenarien
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Algorithmen für die Bildanalyse

In diesem Teil der Vorlesung werden verschiedene Algorithmen zur Bildanalyse behandelt. Der Fokus liegt auf der Funktionsweise und Anwendung der Algorithmen.

  • Grundlegende Bildanalysealgorithmen und ihre Arbeitsweise
  • Algorithmen für die Kantendetektion und Segmentierung
  • Mathematische Morphologie
  • Texturanalyse und Mustererkennung
  • Implementierung und Optimierung von Algorithmen für Echtzeitanwendungen
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Optische Muster und sensorische Wahrnehmung

Hier geht es um die optischen Phänomene und ihre Wahrnehmung durch Sensoren. Dies umfasst sowohl menschliche als auch maschinelle Sichtsysteme.

  • Grundlagen der optischen Phänomene und Lichtausbreitung
  • Modellierung der menschlichen visuellen Wahrnehmung
  • Sensoren und ihre Charakteristika
  • Bildakquisitionsmethoden und Hardwarekomponenten
  • Integration optischer Systeme in Anwendungen wie Medizintechnik und Überwachung
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Computational Visual Perception an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung 'Computational Visual Perception' an der Universität Erlangen-Nürnberg ist Teil des Studiengangs Informatik und bietet Dir einen umfassenden Einblick in das Gebiet der visuellen Wahrnehmung durch Computer. Im Rahmen dieser Vorlesung wirst Du die grundlegenden Konzepte und modernen Techniken der Bildverarbeitung und Mustererkennung kennenlernen und vertiefen. Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf den Algorithmen für die Bildanalyse und der optischen Muster- sowie sensorischen Wahrnehmung. Dieser Kurs kombiniert theoretische Grundlagen mit praktischen Übungen, um Dich bestens auf die Herausforderungen in diesem spannenden Bereich vorzubereiten.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus wöchentlichen Vorlesungen und Übungseinheiten, insgesamt 4 SWS (Semesterwochenstunden).

Studienleistungen: Die Leistungsbewertung erfolgt durch eine schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Diese Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Einführung in die Bildverarbeitung, Mustererkennung, Maschinelles Sehen, Algorithmen für die Bildanalyse, Optische Muster und sensorische Wahrnehmung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

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