Lehrveranstaltungshandbuch Projekt Bildverarbeitung Mustererkennung

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Verantwortlich: Prof. Dr. rer. nat. Dietmar Kunz

Lehrveranstaltung

Befriedigt Modul (MID)

• aktuelle
  • Ba MT2012 BV3

Organisation

Version erstellt 2011-11_09 VID 1 gültig ab WS 2012/13 gültig bis

Bezeichnung Lang Projekt Bildverarbeitung Mustererkennung LVID F07_BV3 LVPID (Prüfungsnummer)

Semesterplan (SWS) Vorlesung Übung (ganzer Kurs) Übung (geteilter Kurs) Praktikum Projekt 2 Seminar Tutorium (freiwillig)

Präsenzzeiten Vorlesung Übung (ganzer Kurs) Übung (geteilter Kurs) Praktikum Projekt 30 Seminar Tutorium (freiwillig)

max. Teilnehmerzahl Übung (ganzer Kurs) Übung (geteilter Kurs) Praktikum Projekt 18 Seminar

Gesamtaufwand: 180

Unterrichtssprache

• Deutsch

Niveau

• Bachelor

Notwendige Voraussetzungen

• Modul Bildverarbeitung
• Modul Bildanalyse

Literatur

• Burger/Burge: Digitale Bildverarbeitung
• Gonzales/Woods: Digital Image Processing

Dozenten

• Prof. Dr. rer. nat. Dietmar Kunz
• Prof. Dr. Lothar Thieling

Wissenschaftliche Mitarbeiter

• tba

Zeugnistext

Bildverarbeitung Projekt

Kompetenznachweis

Form
sMB	Präsentation der Projektergebnisse

Aufwand [h]
sMB	10

Intervall: 1/Jahr

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Lehrveranstaltungselemente

Projekt

Lernziele

Lerninhalte (Kenntnisse)

• Problemspezifische Verfahren die sich aus der Modellierung des Gesamtsystems in Verbindung mit einer Literatur-Recherche ergeben

Fertigkeiten

• zielgerichtetes Handhaben der Software-Entwicklungsumgebung
• zielgerichtetes Handhaben der Entwicklungsumgebung für die Bildverarbeitung und Bildanalyse
• zielgerichtetes Handhaben der Entwicklungsumgebung zur Erstellung und zum Training neuronaler Netze
• Erfassen und Verstehen von wissenschaftlichen Texten auf Englisch
• Präsentation von Projektergebnissen auf Englisch

Handlungskompetenz demonstrieren

• komplexe Aufgaben im Team bewältigen
  • einfache Projekte planen und steuern
  • Absprachen und Termine einhalten
  • Reviews planen und durchführen
• Projektergebnisse darstellen
• Erarbeitung von komplexen Problemlösungen die sich mittels Bildverarbeitung und Bildanalyse implementieren lassen
  • komplexe Problemstellungen verstehen und analysieren
    • Systemverhalten aus spezifizierenden Texten herleiten
    • System strukturiert analysieren
      • sinnvolle Teilsysteme erkennen
      • Schnittstellen zwischen Teilsystemen erfassen
  • Gesamtsystem auf Basis von Teilsystemes modellieren
    • Recherche (für den Studirenden neuer) geeigneter Verfahren
    • Auswahl geeigneter bekannter Verfahren
    • Modifikation bekannter Verfahren
    • Kombination geeigneter Vefahren
  • Teilsysteme modellieren, implementieren, testen
    • Teilsysteme soweit möglich auf zur Vefürgung stehende Komponenten (BV-Module) abbilden, d.h. Modulauswahl und Parametrierung.
    • Nicht zur Verfügung stehende aber benötigte BV-Module mittels Software-Entwicklungsumgebung in C oder Java implementieren und testen
      • Compilieren (Finden syntaktischer Fehler und deren Behebung)
      • Debuggen (Finden semantischer Fehler und deren Behebung)
  • Gesamtsystem (Problemlösung) implementieren testen und validieren
    • Erstellung der Problemlösung als "Algorithmenkette" auf Basis von BV-Modulen
    • Parametrierung der BV-Module
    • Testen und Bewerten (Validieren) der Problemlösung
    • Auf Basis der Validierungsergebnisse in Iterationszyklen
      • die Algorithmenkette anpassen
      • die Parametrierung der BV-Module anpassen
      • BV-Module modifizieren
      • weitere geeignete Verfahren recherchieren (Literatur-Recherche)
      • neue BV-Module implementieren

Begleitmaterial

• elektronische Software-C-Entwicklungsumgebung zum Compilieren, Linken, Debuggen (Visual-Studio, Eclipse)
• elektronisches Entwicklungsumgebungen für die Bildverarbeitung und Bildanalyse (ImageJ, IBV-Studio)
• elektronische Sammlung von Beispiel-Programmen und Beispielanwendungen
• elektronisches Entwicklungsumgebung zur Erstellung und zum Training neuronaler Netze (JavaNNS)
• elektronische Tutorials für Selbststudium
  • Handhabung der Software-Entwicklungsumgebungen
  • Handhabung der Entwicklungsumgebungen für die Bildverarbeitung und Bildanalyse
  • Handhabung der Entwicklungsumgebung für Neuronale Netze

Besondere Voraussetzungen

• keine

Besondere Literatur

• keine

Besonderer Kompetenznachweis

Form
bPA	Projektaufgabe und regelmäßige Projekttreffen. Präsentation und Überprüfung von Meilensteinen
bSB	Schriftlicher Ergebnisbericht, Software bzw. Anwendung

Beitrag zum LV-Ergebnis
bPA	Meilensteinpräsentationen benotet (0 .. 10% der Endnote)
bSB	Schriftlicher Ergebnisbericht, Software- bzw Anwendung: benotet (> 50% der Endnote)

Intervall: 1/Jahr