Læringsutbytte

Etter fullført emne skal studenten ha tilegnet seg kunnskaper, ferdigheter og generell kompetanse knyttet til utvalgte emner innen visuell informasjonsbehandling.

Kunnskap: Studenten er i forkant av kunnskap om kjernespørsmål fra ulike underområder innen visuell informasjonsbehandlingsforskning, inkludert visuell informasjonssegmentering, visuell informasjonskoding, visuell informasjonsanalyser, multiview og multimodal visuell informasjon, 3D visuell informasjon, visuell informasjonsforbedring og vurdering av visuell informasjonskvalitet. Han ville ha oppnådd inngående kunnskap om et av disse kjerneområdene gjennom uavhengige studier. Han ville ha evnen til å diskutere (dvs. å beskrive, analysere, resonnere rundt og implementere) hvordan digital visuell informasjon kan representeres, behandlet, kodet og overført.

Ferdigheter: Gjøre riktig bruk av matematiske teknikker i visuell informasjonsbehandling og analyser. Demonstrere en usecase ved å implementere teknikker som DL-baserte adaptive algoritmer, skalerbare tilnærminger og sanntidsteknikker for å løse problemer i visuell informasjonsbehandling.

Generell kompetanse: Kunne gjennomgå vitenskapelige publikasjoner fra tverrfaglige områder relatert til visuell informasjonsbehandling og -analyser: f.eks. 3D og multi-view visuell informasjonsvisualisering, objektdeteksjon, multimålsporing, aktivitetsgjenkjenning, volumetrisk video og punktskyvisualisering, prosessering og interaksjon , og foreslå nye tilnærminger for slike bruksområder.

Kandidaten har evnen til å sette pris på virkningen av (dvs. å beskrive, analysere, resonnere rundt) nylig publisert forskning innen visuell informasjonsbehandling og dens bærekraftspotensial og bekymringer.

Læringsformer og aktiviteter

Vi vil ha seminarer med en blended learning-tilnærming med en blanding av konvensjonelle forelesninger holdt av kursansvarlig og inviterte eksperter i tillegg til studentpresentasjoner. Studentene skal arbeide individuelt eller i grupper med tildelte emner.

Alle forelesninger og studentpresentasjoner regnes som en del av kurset.

Mer om vurdering

Avsluttende prosjektrapport i tillegg til å holde 2 presentasjoner bestående av en innledende forelesning (20 min) og en hel forelesning (45 min). Den første på grunnlag av semesteroppgaven (litteraturgjennomgang og forskningsspørsmål) og den andre basert på den endelige prosjektrapporten. Delta på minst 80 % av forelesningene og seminarene.

Spesielle vilkår

Anbefalte forkunnskaper

Bakgrunnskunnskap innen visuell informasjonsbehandling og analyse. Som for eksempel kurs om bilde- og videobehandling, 3D-informasjonsrepresentasjon og -analyse, volumetrisk datavisualisering og interaksjon, etc.

Forkunnskapskrav

Grunnleggende om bildebehandling og programmering.

Kursmateriell

Nylige forskningsartikler, nettbasert opplæring/GitHub-koblinger og forelesningslysbilder. Forskningsoppgaver og annet relevant undervisningsmateriell som brukes i seminarene vil bli gjort tilgjengelig elektronisk.