Hauptseminar Bildanalyse Sommersemester 2017

Dieses Semester:

Mathematische und Physikalische Modelle in der Bildverarbeitung

Angeboten in den Modulen:

INF-AQUA, INF-BAS2, INF-BAS7, INF-D-940, INF-VERT2, INF-VERT7, IST-05-HS, MINF-04-HS

Sommersemester 2017

Termin

Montag, 3.DS, 11:10 - 12:40 Uhr, APB 2026

Beginn: Montag, 03. April 2017

Leitung

Prof. Carsten Rother, Holger Heidrich

Beschreibung

Im Seminar werden aktuelle Themen der Computer Vision Literatur behandelt, die im Arbeitsgebiet unsere Gruppe liegen. Es ist ein Vortrag zu halten (min. 60 min mit Discussion) und eine schriftliche Arbeit in der Form eines Reviews zu verfassen.
Der Zeitplan im Seminar ist:
  • Problemvorstellung (5 min.)
  • Diskussion (10min.)
  • Vorstellung der Lösung/Methodik des Artikels (30 min.)
  • Discussion (15min.)

  • Abgabe: Vortragsfolien und Review.
  • Bewertung: Vortrag (60%), Review (20%), Diskussion im Seminar (20%)
Ziele: Es ist eine Konsultation beim Betreuer zu vereinbaren, die spätestens eine Woche vor dem Vortrag liegen muss.
Not mandatory - but if you can please give your talk in English.

Einschreibung:

Einschreibung über jExam, Themenwahl über TUD-email an Holger.Heidrich
Terminvergabe zum ersten Seminar entsprechend der Einschreibreihenfolge.

Inhalt: Mathematische und Physikalische Modelle in der Bildverarbeitung

Themenangebot:
  1. Variational Methods
      Variational methods try to find a function that optimizes an integral criterion (functional).
    1. Nonrigid Point Set Registration: Coherent Point Drift, Extended Coherent Point Drift Bearbeiter: Jannik Michelfeit, Termin: 10.07.2017
    2. Mumford and Shah Model
    3. Fermat’s Principle for active contours, Fast marching method Bearbeiter: Peter Sossalla, Termin: 03.07.2017
    4. And a newer successor:
    5. Multi-region active contours with a single level set function Bearbeiter: Patrick Brösamle, Termin: 12.06.2017
  2. Using physical energy functions: Hamiltonian Models
      A Hamiltonian is the formular that describes the energy of a pyhsical model in terms of the variables of the system, like momentum dependend kinetic and location dependend potential energy.
    1. Hamiltonian Sampling (aka Hybrid-Monte-Carlo)
    2. Langevin Monte Carlo Filtering for Target Tracking Bearbeiter: Cedric Möller, Termin: 26.06.2017
    3. Spin models: In Computer Vision we sometimes want labels for each pixel as output. These labels can be modled as spins in a grid or graph. The interaction of these spins give us an energy and the minimum of this energy can serve as an optimal labeling. An example: For stereo it would be helpful to know the objects in an image. These cause depth jumps and occlusions. Generally we assume that homogenously textured regions belong to one and the same object. Still we have to specify what homogenously textured means (think of a picture of trees e.g.).
    4. Superpixels, Occlusion and Stereo Bearbeiter: Florian Blume, Termin: 15.05.2017
  3. Subspace Methods
      Subspaces can be used to generalize and/or approximate problems.
    1. Robust Estimation for Computer Vision using Grassmann Manifolds
  4. Stochastic Processes
      Uncertainties in images can be handeled by Stochastic Processes
    1. Probabilistic Diffeomorphic Registration: Representing Uncertainty Bearbeiter: Tobias Hänel, Termin: 08.05.2017
  5. more may come

Seminarplan Sommersemester 2017

THEMA TERMIN VORTRAGENDE, VORTRAGENDER
Einführung 03.04.2017 Holger Heidrich
Probabilistic Diffeomorphic Registration: Representing Uncertainty 08.05.2017 Tobias Hänel
Superpixels, Occlusion and Stereo 15.05.2017 Florian Blume
Prosem.: Polysemous codes 22.05.2017 Michaela Loumová
Nonrigid Point Set Registration: Coherent Point Drift 29.05.2017 Jannik Michelfeit
Multi-region active contours with a single level set function 12.06.2017 Patrick Brösamle
Prosem.: A Hamiltonian Particle Method for Diffeomorphic Image Registration 19.06.2017 Sebastian Benner
Prosem.: Statistical inverse formulation of optical flow with uncertainty quantification 19.06.2017 Christoph Ronald Starke
Langevin Monte Carlo Filtering for Target Tracking 26.06.2017 Cedric Möller
Fermat’s Principle for active contours, Fast marching method 03.07.2017 Peter Sossalla