TEK9030 – Maskinsyn
Beskrivelse av emnet
Kort om emnet
Maskinsyn er studien av hvordan et ubemannet system eller en annen form for maskin kan tolke og forstå verden rundt seg ved hjelp av bilder og video. Emnet gir en innføring i fagfeltet gjennom en grundig teoretisk gjennomgang av avbildningsprosessen, bildeprosessering og kamerageometri. Vi går igjennom flere av de viktigste verktøyene innen maskinsyn, som skalapyramider, interessepunkter og robust estimering av flerkamerageometri, og flere interessante anvendelser, som objektdeteksjon, bildestitching, 3D-rekonstruksjon og Visual SLAM.
Hva lærer du?
Etter å ha fullført TEK9030
- har du en grunnleggende oversikt over maskinsynsfaget
- kjenner du til og kan bruke grunnleggende metoder og verktøy innen fagfeltet
- forstår du hvordan noen viktige metoder og verktøy virker i detalj
- kan du implementere algoritmer som løser enkle maskinsynsproblemer
- kan du bruke programmeringsbiblioteket OpenCV til å lage maskinsynsapplikasjoner
- har du en dypere innsikt i metodene, og kan videreformidle dette til øvrige studenter
Opptak til emnet
Ph.d.-kandidater ved UiO søker plass på undervisningen og melder seg til eksamen i Studentweb.
Hvis emnet har begrenset kapasitet, vil ph.d.-kandidater som har emnet i sin utdanningsplan ved UiO bli prioritert. Noen nasjonale forskerskoler kan ha egne regler for rangering av søkere til emner med begrenset kapasitet.
Ph.d.-kandidater som har opptak ved andre utdanningsinstitusjoner, må innen angitt frist søke om hospitantplass.
Anbefalte forkunnskaper
Emnet bygger på grunnleggende kurs i bildebehandling og bildeanalyse. Gode kunnskaper i lineær algebra anbefales.
Overlappende emner
- 10 studiepoeng overlapp med TEK5030 – Maskinsyn.
- 10 studiepoeng overlapp med UNIK9690 – Maskinsyn (videreført).
- 10 studiepoeng overlapp med UNIK4690 – Maskinsyn (videreført).
Undervisning
3 timer undervisning og labøvelser hver uke gjennom hele semesteret. Det vil gjennom hele kurset gjennomføres praktiske eksperimenter og prosjektarbeid med utgangspunkt i programmeringsbiblioteket OpenCV og ulike kamerasystemer.
Emnet har prosjektarbeid med delinnleveringer i løpet av semesteret, som må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen.
Omvendt undervisning vil benyttes i undervisningen. Her kan du se videoforelesninger på egenhånd og til selvvalgte tidspunkter, før du møter til eksperimenter og veiledet prosjektarbeid i de oppsatte forelesningstidspunktene.
Emnet undervises på Institutt for teknologisystemer på Kjeller forskningspark. Se rutetabellen for instituttets egen studentbuss fra Blindern.
Eksamen
- Avsluttende skriftlig eksamen teller 100 % ved sensurering.
- Ved få kandidater kan eksamen gjennomføres som muntlig eksamen.
- Dette emnet har obligatoriske øvelser som må være godkjent før avsluttende eksamen.
Som eksamensforsøk i dette emnet teller også forsøk i følgende tilsvarende emner:
Hjelpemidler til eksamen
Ingen hjempemidler er tillatt.
Eksamensspråk
Dersom emnet undervises på engelsk, vil det bare tilbys eksamensoppgavetekst på engelsk. Du kan besvare eksamen på norsk, svensk, dansk eller engelsk.
Karakterskala
Emnet bruker karakterskala bestått/ikke bestått. Les mer om karakterskalaen.
Adgang til ny eller utsatt eksamen
Studenter som dokumenterer gyldig fravær fra ordinær eksamen, kan ta utsatt eksamen i starten av neste semester.
Det tilbys ikke ny eksamen til studenter som har trukket seg under ordinær eksamen, eller som ikke har bestått.
Mer om eksamen ved UiO
- Kildebruk og referanser
- Tilrettelegging på eksamen
- Trekk fra eksamen
- Syk på eksamen / utsatt eksamen
- Begrunnelse og klage
- Ta eksamen på nytt
- Fusk/forsøk på fusk
Andre veiledninger og ressurser finner du på fellessiden om eksamen ved UiO.