mislo

Fakulteta za računalništvo in informatiko · Univerza v Ljubljani

Umetno zaznavanje

Za Umetno zaznavanje še ni zapiskov.

Imaš svoje zapiske? Objavi jih: ceno določiš ti, z naročnino ti ostane cela, DDV se doda kupcu.

Objavi zapiske

Čakaš na zapiske? Prijavi se in povej. Ko jih kdo objavi, dobiš sporočilo.

Želim zapiske

Kaj lahko narediš že danes

Naloži svoje gradivo za Umetno zaznavanje: Mai ga prebere in ti iz njega naredi kartice, kviz in razlago, ko ti kaj ni jasno. Če zapiske kasneje objaviš, jih prodajaš tukaj.

Naloži svoje gradivo

Učni načrt

Podatki so iz učnega načrta, ki ga objavlja Fakulteta za računalništvo in informatiko. Prebrano 7. 9. 2026. Poglej izvirnik

6 kreditnih točk

Obveznosti v urah

  • Predavanja45 ur
  • Seminarji10 ur
  • Vaje20 ur
  • Samostojno delo105 ur

Vsebina

  1. Pregled področja umetnega zaznavanja, aplikacijski doseg in znanstveni izzivi
  2. Procesiranje slik
  3. Nastanek slike v kameri
  4. Binarizacija, morfološke operacije, segmentacija
  5. Barvni prostori in zaznavanje
  6. Linearni in nelinearni filtri
  7. Odvodi slike in zaznavanje robov
  8. Zaznavanje robov z odvodi
  9. Robovi za zaznavanje objektov
  10. Zaznavanje parametričnih oblik
  11. Prileganje modelov
  12. Normalne enačbe
  13. Homogeni sistemi
  14. Robustne metode
  15. Lokalne značilnice
  16. Detektorji kotov
  17. Lokalni opisniki z izbiro merila in afino adaptacijo
  18. Stereoskopija in zaznavanje globine
  19. Nekalibrirani in kalibrirani sistemi ter rekonstrukcija
  20. Razpoznavanje objektov
  21. Podprostorske metode (PCA,LDA)
  22. Razpoznavanje z lokalnimi značilnicami
  23. Detekcija objektov
  24. Zapis vizualnih lastnosti in postopki za detekcijo
  25. Zaznavanje gibanja
  26. Lokalno gibanje in metode za sledenje objektov

Ocenjevanje

Sprotno preverjanje (domače naloge in laboratorijske vaje) 50 %, Končno preverjanje (pisni in ustni izpit) 50 %

Literatura

  • Obvezna:
  • D. Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A modern approach, Prentice Hall 2011.
  • R. Szeliski,Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, 2011
  • Dopolnilna:
  • H. R. Schiffman: Sensation and Perception, An Integrated Approach, John Wilez & Sons 2001.
  • Izbrani članki iz revij IEEE PAMI, CVIU, IJCV, Pattern Recognition (dostopno na spletu)

Kako deluje

  1. Zapiske kupiš enkrat in ostanejo tvoji.
  2. V aplikaciji iz njih dobiš kartice, kvize in Mai, ki pozna gradivo.
  3. Ceno določi avtor. Prodajalec je Mislo AI, račun dobiš od nas.