Scheda insegnamento
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Docente Raffaele Cappelli
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Crediti formativi 6
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SSD ING-INF/05
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Modalità didattica Convenzionale - Lezioni in presenza
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Lingua di insegnamento Italiano
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Campus di Cesena
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Corso Laurea in Ingegneria e scienze informatiche (cod. 8615)
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Orario delle lezioni dal 23/02/2023 al 01/06/2023
SDGs
L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.
Anno Accademico 2022/2023
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso, lo studente conosce le principali aree applicative della visione artificiale e gli algoritmi di base per l’analisi di immagini e il riconoscimento di oggetti.
Contenuti
- Strumenti di base per l'elaborazione delle immagini (modelli di colore, convoluzione, topologia digitale e morfologia matematica)
- Tecniche per individuare e segmentare oggetti nelle immagini
- Metodi per il rilevamento e l'inseguimento di oggetti nei video
- Riconoscimento di oggetti da immagini e video
Testi/Bibliografia
Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed., 2022 (il PDF può essere richiesto qui)
Metodi didattici
- Lezioni frontali
- Esercitazioni guidate in laboratorio
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento avviene attraverso una prova scritta della durata di 90 minuti, durante la quale non è ammesso l'uso di libri, appunti, calcolatrici, o supporti elettronici. La prova d'esame mira a verificare il raggiungimento dei seguenti obiettivi didattici: 1) conoscenza approfondita degli algoritmi e delle tecniche illustrate durante il corso; 2) capacità di implementare tali algoritmi e di applicarli all'interno di programmi che elaborino immagini e video; 3) comprensione del funzionamento di base delle librerie software utilizzate durante le esercitazioni in laboratorio. A tale fine, la prova scritta si compone sia domande teoriche che di esercizi pratici, nei quali si chiede allo studente di implementare algoritmi o porzioni di algoritmi, sfruttando eventualmente alcune funzionalità delle librerie software utilizzate durante le esercitazioni in laboratorio.
Strumenti a supporto della didattica
Dispense a cura del docente
Orario di ricevimento
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