Practical Course Computer Vision for Human-Computer Interaction

  • Type: Praktikum (P)
  • Semester: SS 2019
  • Time: 2019-04-29
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003



    2019-05-06
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-05-13
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-05-20
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-05-27
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-06-03
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-06-17
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-06-24
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-07-01
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-07-08
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-07-15
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003


    2019-07-22
    14:00 - 15:30 wöchentlich
    07.08, R003



  • Lecturer:

    Prof. Dr.-Ing. Rainer Stiefelhagen

    Monica Haurilet

  • SWS: 2
  • Lv-No.: 24893
Prerequisites
  • Kenntnisse in den Grundlagen aus Computer Vision und Mensch-Maschine-Interaktion sind hilfreich
  • Es sollte mindestens eine Programmiersprache zur Umsetzung der eigenen Ideen ausreichend beherrscht werden (C/C++, Python, ...)
Description

Das Praktikum beschäftigt sich mit Methoden der Computer Vision und des maschinellen Lernens in praktischen Systemen zur visuellen Wahrnehmung von Menschen und deren Umgebung. Das generelle Thema ist "Computer Vision for the Visually Impaired", denn es bietet eine große Vielfalt an interessanten und anspruchsvollen Aufgaben. Wir werden einzelne Teilprojekte passend zu diesem Thema zur Bearbeitung in kleinen Gruppen gemeinsam entwickeln, die Verwirklichung eigener Ideen ist daher ein wesentlicher Bestandteil des Praktikums. Jede Gruppe soll dabei am Ende ihre Arbeit präsentieren und insbesondere ihre Erfahrungen bezüglich praktischer Probleme und deren Lösungen mit den anderen Praktikumsteilnehmern austauschen.

Content of teaching

Da in diesem Projektpraktikum praxistaugliche Systeme entwickelt werden sollen, setzen wir einen Fokus auf die Realisierung von echtzeitfähigen, interaktiven Systemen, die im Idealfall in realistischen Umgebungen getestet werden sollen. Da in diesem Kontext häufig Probleme auftreten, die in den Vorlesungen nicht vermittelt werden können, bildet die eigene Erfahrung im Umgang mit praktischen Problemen einen wichtigen Bestandteil der Veranstaltung.
Zur Realisierung können verschiedenste Sensoren benutzt werden, von der einfachen WebCam über GoPros bis hin zu tragbaren HMD Kameras. Diese ermöglichen es, mit Hilfe von Computer Vision Algorithmen die Umgebung wahrzunehmen und dem Träger z.B. in Mensch zu Mensch Interaktionen zu helfen oder sich in seiner Umgebung zurechtzufinden. Zur Übermittlung dieser Informationen an den Träger eines solchen Systems werden in der Regel akustische oder haptische Signale verwendet, auch dies ist im Rahmen des Praktikums erwünscht, jedoch nicht zwingend erforderlich.

Workload
  • wöchentliches Gruppentreffen mit den Betreuern (ca. 1-1,5h)
  • wöchentliche Vor-/Nachbereitung der Projektarbeit mit der Gruppe
  • Vorbereitung der Abschlusspräsentation
Aim

Die Studierenden erwerben praktische Erfahrungen in Methoden der Computer Vision im Anwendungsfeld Mensch-Maschine-Interaktion. Zu diesem Zweck sollen sie die grundlegenden Konzepte der Computer Vision verstehen und deren Anwendung erlernen, in Gruppenarbeit ein Computer Vision System aufbauen, Lösungen zu den entstehenden praktischen Problemen erarbeiten und am Schluss die entwickelten Komponenten evaluieren.
Darüber hinaus sollen die Studierenden erste Erfahrungen darin sammeln, den notwendigen Zeitaufwand der einzelnen Entwicklungsschritte einzuschätzen. Ferner soll durch die Arbeit in einer Gruppe und die abschließende Präsentation die Fähigkeit der Studierenden gefördert werden, die eigene Arbeit und die erzielten Ergebnisse der Gruppe zu präsentieren.

Schedule

29.04.2019: Intro [pdf]

06.05.2019: Themen- und Datensatzauswahl

13.05.2019: Einarbeitung in das Thema und konkreter Vorgehensplan

20.05.2019: Datensatz und verfügbaren Code verarbeiten

27.05.2019: Implementierung