• Moritz Schauer

• Moritz Schauer

Keine

Kamera und Beleuchtungstechnik, Bildtransformationen, Bildverarbeitungsfilter, Segmentierung, morphologische Filter. Statistische Mustererkennung: Zusammenhangsanalyse, Merkmalsbestimmung.

• Hardware: Kamera und Beleuchtungstechnik
• Bildtransformationen
• Fortgeschrittene Bildverarbeitungsfilter
• Segmentierung
• Morphologische Operationen
• Einführung in statistische Mustererkennung: Zusammenhangsanalyse, Merkmalsbestimmung, Überblick über statistische Entscheidungstheorie
• Ausgewählte Themen der Mustererkennung

Fachkompetenzen

• Die Studierenden können Grundlagen und Konzepte der Bildverarbeitung sowie Anforderungen an Mustererkennungsalgorithmen unterschiedlicher Art erklären.
• Sie können geeignete Instrumente zur Problemlösung auswählen.

Methodenkompetenzen (fachlich & überfachlich)

• Sie können vorhandenes Wissen auf neue / spezifische Problemstellungen anwenden.
• Die Studierenden können gängige Methoden und Tools/Sprachen für die Lösung von Aufgabenstellungen einsetzen.

Sozialkompetenzen

• Die Studierenden können sich gegenseitig mit ihrem individuellen Vorwissen unterstützen und die ihnen gestellten Aufgaben in konstruktiver Zusammenarbeit lösen. Dabei können sie über Lösungswege diskutieren und gemeinsam ihre jeweiligen Fragestellungen unter Zuhilfenahme der Lehrmaterialien klären.
• Die Studierenden können bei der Lösung der Übungsaufgaben mit ihren Kommilitoninnen und Kommilitonen kooperieren.

Selbstkompetenzen

• Sie können ihren Lernprozess den individuellen Ressourcen entsprechend sinnvoll planen und strukturieren und sich die Lerninhalte selbstständig erarbeiten.
• Sie können sich eigenverantwortlich und selbständig die Bedienung bzw. weitere Funktionen einer Software bzw. eines Anwendungssystems erschließen.

• 6 CrP
• Arbeitsaufwand 180 Std.
• Präsenzzeit 60 Std.
• Selbststudium 120 Std.

• 4 SWS
• Seminaristischer Unterricht 2 SWS
• Praktikum 2 SWS

• Bioinformatik (B.Sc. 2012)
• Informatik (B.Sc. 2010)
• Ingenieur-Informatik (B.Sc. 2010)

Ja

Bonuspunkte werden gemäß § 9 (4) der Allgemeinen Bestimmungen vergeben. Art und Weise der Zusatzleistungen wird den Studierenden zu Veranstaltungsbeginn rechtzeitig und in geeigneter Art und Weise mitgeteilt.

Prüfungsvorleistung: Übungsaufgaben (Anzahl der Übungsaufgaben wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben.)

Prüfungsleistung: Klausur oder mündliche Prüfung (Art des Leistungsnachweises wird den Studierenden rechtzeitig und in geeigneter Weise bekannt gegeben)

• Priese, L.: Computer Vision. Einführung in die Verarbeitung und Analyse digitaler Bilder. Springer.
• Burger, W.; Burge, M. J.: Digitale Bildverarbeitung. Eine algorithmische Einführung mit Java und ImageJ. Springer.