Dokument-Version: 4.001.03.2021pre

Fakultät Ingenieurwissenschaften

Masterstudiengang (EIM) - Elektrotechnik und Informationstechnik

Kamerabasierte Anwendungen

Kennzahl 9813

Dozententeam

Wahlpflichtmodul 9813

verantwortlich: Professur Computer Vision Computer Vision und Maschinelles Lernen
Regelsemester Wintersemester 3. Semester (jährlich)
Leistungspunkte *) 5   (Wichtung der LP =5)
Unterrichtssprache Deutsch
Arbeitsaufwand Vorlesung-Präsenz: 28 h; Vorlesung-Vorarbeit: 32 h; Übung-Präsenz: 14 h; Übung-Vorarbeit: 31 h; Praktikum-Präsenz: 14 h; Praktikum-Vorarbeit: 31 h;
Voraussetzungen für die Teilnahme Kenntnisse/Fähigkeiten: Computer Vision II; Kenntnisse zu den Grundlagen maschineller Lernverfahren auf Basis neuronaler Netze auf Bachelor-Niveau
Lernziel/ Kompetenz Ziel: Vermittlung von vertieftem Fachwissen zu kamerabasierten Messsystemen und Anwendungen mit Schwerpunkten in interdisziplinären wissenschaftlichen und industriellen Anwendungen, insbesondere zu Verfahren der Signal- und Parametergewinnung, u.a. auf dem Gebiet der Biosignalanalyse.

Fach- und methodische Kompetenz: Fähigkeiten zur Analyse interdisziplinärer, spezifischer Problemstellungen vor dem Hintergrund kamerabasierter Anwendungen, insbesondere Auswahl von Hardware und algorithmischer Komponenten und Erarbeitung von Lösungskonzepten sowie Bewertung von Analyseergebnissen; Anwendung des Wissens durch systematischen Entwurf und Realisierung von Anwendungsbeispielen mit geeigneten wissenschaftlich-technischen Werkzeugen.

Einbindung in die Berufsvorbereitung: Für die Entwicklung kamerabasierter Anwendung und Messsystemen in Industrie, Medizin und anderen technischen und wissenschaftlichen Bereichen ist eine ganzheitliche Betrachtung spezifischer Problemstellungen und die daraus abgeleitete Erarbeitung angepasster Lösungskonzepte erforderlich.
Inhalt Behandlung von Themengebieten zur kontaktlosen Vitalparametererfassung, u.a. Herz- und Atemfrequenz, zur Personen- und Skelettdatenerfassung sowie industrieller und wissenschaftlicher Anwendung und Mustererkennung, - verfolgung und Parameterbestimmung

Prüfungsvorleistungen (keine)
Studien- und Prüfungsleistungen
Lehreinheiten SWS Prüfungsleistung Wichtung
V Ü P
Kamerabasierte Anwendungen 2 1 1 PK 90 min 5
Medienformen Tafel, PC, Beamer, Literatur
Literatur : Fachartikel;

Najarian, K; Splinter, R.: Biomedical Signal and Image Processing,2nd Edition;

Goodfellow, I.; Begio, Y.; Courville, A.: Deep Learning,MIT Press;

Szeliski, R.: Computer Vision Algorithms and Applications,2nd Edition;

Paulsen, R.R.; Moeslund, T.: Introduction to Medical Image Analysis,Springer Verlag;

Verwendbarkeit Das Modul ist im Masterstudiengang Elektrotechnik und Informationstechnik verwendbar.