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CS 516 — Inhaltsbasierte Bild- und Videoanalyse
(engl. Content-based Image and Video Analysis)

Niveaustufe, Verpflichtungsgrad Vertiefungsmodul, Wahlpflichtmodul
Lehr- und Lernformen,
Arbeitsaufwand		 Vorlesung (2 SWS), Übung (2 SWS),
180 Stunden (60 Std. Präsenzzeit, 120 Std. Selbststudium)
Leistungspunkte,
Voraussetzungen zum Erwerb		 6 LP
Studienleistung(en): Erreichen von mindestens 50 Prozent der Punkte aus den wöchentlich zu bearbeitenden Übungsaufgaben und mündliche Präsentation der Lösung von mindestens zwei der Übungsaufgaben.
Prüfungsleistung: Mündliche Prüfung (Einzelprüfung) oder Klausur
Sprache,
Benotung		 Englisch,
Die Benotung erfolgt mit 0 bis 15 Punkten gemäß der Prüfungsordnung für den Studiengang M.Sc. Informatik.
Dauer des Moduls,
Häufigkeit		 Ein Semester,
Im Wechsel mit anderen Vertiefungsmodulen
Modulverantwortliche(r) Prof. Dr. Bernd Freisleben, Dr. Markus Mühling

Inhalt

Die Vorlesung beschäftigt sich mit Verfahren zur inhaltsbasierten Bild- und Videoanalyse. Folgende Themen werden behandelt:

  • Grundlagen der Bild- und Videoverarbeitung
  • Maschinelles Lernen
  • Grundlagen von tiefen neuronalen Netzen (CNN, LSTM)
  • Schnitterkennung
  • Bilderkennung
  • Ähnlichkeitssuche
  • Bildsegmentierung
  • Personenerkennung
  • Text Spotting

Qualifikationsziele

Die Studierenden

  • verstehen die notwendige Methoden der inhaltsbasierten Analyse von Bild- und Videodaten und können diese anwenden; hierzu zählen Methoden der Bild- und Bewegtbildverarbeitung und des maschinellen Lernens,
  • könnenSoftware-Systeme zur Bilderkennung konzipieren und basierend auf Deep Learning Bibliotheken (Caffe, Tensorflow, …) implementieren,
  • sind in der Lage, wissenschaftliche Arbeitsweisen beim eigenständigen Erkennen, Formulieren und Lösen von Problemen anzuwenden.

Voraussetzungen

Keine. Empfohlen werden die Kompetenzen, die in den Basismodulen zur Praktischen Informatik vermittelt werden. Darüber hinaus ist Programmiererfahrung in Python und C++ empfehlenswert und Grundkenntnisse in Linux sind hilfreich.


Verwendbarkeit

Importmodul aus dem M.Sc. Informatik.

Es kann im FB12 verwendet werden im Studiengang bzw. in den Studiengängen

  • B.Sc. Data Science
  • B.Sc. Informatik
  • M.Sc. Data Science
  • M.Sc. Informatik

Im Studiengang B.Sc. Data Science kann das Modul im Studienbereich Freie Wahlpflichtmodule absolviert werden.

Das Modul ist der Informatik zugeordnet. Weitere Informationen zur Wählbarkeit sind der Bereichsbeschreibung zu entnehmen.


Literatur

  • Wird in der Veranstaltung bekanntgegeben.



Bitte beachten Sie:

Diese Seite beschreibt ein Modul gemäß dem im Wintersemester 2023/24 aktuellsten gültigen Modulhandbuch. Die meisten für ein Modul gültigen Regeln werden nicht durch die Prüfungsordnung festgelegt, und können daher von Semester zu Semester aktualisiert werden. Folgende Versionen liegen im Online-Modulhandbuch vor:

Das Modulhandbuch enthält alle Module, unabhängig vom aktuellen Veranstaltungsangebot, vergleichen Sie dazu bitte das aktuelle Vorlesungsverzeichnis in Marvin.

Die Angaben im Online-Modulhandbuch wurden automatisch erstellt. Rechtsverbindlich sind die Angaben der Prüfungsordnung. Wenn Ihnen Unstimmigkeiten oder Fehler auffallen, sind wir für Hinweise dankbar.