MLU
INF.01074.07 - Angewandte Bildverarbeitung (Vollständige Modulbeschreibung)
Originalfassung Englisch
INF.01074.07 5 CP
Modulbezeichnung Angewandte Bildverarbeitung
Modulcode INF.01074.07
Semester der erstmaligen Durchführung
Fachbereich/Institut Institut für Informatik
Verwendet in Studiengängen / Semestern
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2009/10 - SS 2016) > Computergraphik, Bildverarbeitung
  • Bioinformatik (MA120 LP) (Master) > Bioinformatik BioinformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Bildanalyse und Maschinelles Lernen
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Primärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Sekundärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2006/07 - SS 2013) > Sekundärmodule
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2013/14 - SS 2016) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
  • Informatik (MA120 LP) (Master) > Informatik InformatikMA120, Akkreditierungsfassung (WS 2016/17 - WS 2022/23) > Vertiefende Module der Vertiefungsrichtung `Bildanalyse und Maschinelles Lernen`
Modulverantwortliche/r
Weitere verantwortliche Personen
Dr. Birigt Möller
Teilnahmevoraussetzungen
keine
Kompetenzziele
  • Die Studierenden können Bildanalysesysteme für eine konkrete Aufgabenstellung konzipieren und realisieren.
  • Sie evaluieren hierzu die Eignung verschiedener Methoden und Werkzeuge der Bildverarbeitung und Bildanalyse.
  • Sie bewerten existierende Bildanalysesysteme und Systemarchitekturen.
  • Sie kombinieren bzw. adaptieren die ausgewählten Methoden sowie Systemarchitekturen oder
-komponenten in geeigneter Weise für die betrachtete Aufgabenstellung.
Modulinhalte
  • 1. Techniken und Softwarebibliotheken zur Realisierung von Bildverarbeitungssystemen
  • 2. Praktische Umsetzung von Lösungsansätzen für abgegrenzte Problemstellungen der Bildverarbeitung und -analyse, z.B. Gesichterkennung, Tracking, Kalibirierung, Szenenerkundung und -rekonstruktion
  • 3. Dokumentation inklusive Evaluation und kritischer Diskussion 3. Dokumentation inklusive Evaluation und kritischer Diskussion eines Bildverarbeitungssystems.
Lehrveranstaltungsformen Kursus (1 SWS)
Kursus
Kursus (3 SWS)
Kursus
Unterrichtsprachen Deutsch, Englisch
Dauer in Semestern 1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul jedes Wintersemester
Aufnahmekapazität Modul unbegrenzt
Prüfungsebene
Credit-Points 5 CP
Modulabschlussnote LV 1: %; LV 2: %; LV 3: %; LV 4: %.
Faktor der Modulnote für die Endnote des Studiengangs 1
Hinweise
Vertiefendes Modul für die Vertiefungsrichtung "Bildanalyse und Maschinelles Lernen"
Modulveran­staltung Lehrveranstaltungs­form Veranstaltungs­titel SWS Workload Präsenz Workload Vor- / Nach­bereitung Workload selbstge­staltete Arbeit Workload Prüfung incl. Vorbereitung Workload Summe
LV 1 Kursus Seminar 1 0
LV 2 Kursus Selbststudium zur Vorlesung 0
LV 3 Kursus Übung 3 0
LV 4 Kursus Realisierung eines Bildverarbeitungssystems 0
Workload modulbezogen 150 150
Workload Modul insgesamt 150
Prüfung Prüfungsvorleistung Prüfungsform
LV 1
LV 2
LV 3
LV 4
Gesamtmodul
Fachlich kompetenter und didaktisch gut vorbereiteter Vortrag
schriftl. Bericht
Wiederholungsprüfung
Regularien Teilnahme­voraussetzungen Angebots­rhythmus Anwesenheits­pflicht Gewicht an Modulnote in %
LV 1 Wintersemester Nein %
LV 2 Wintersemester Nein %
LV 3 Wintersemester Nein %
LV 4 Wintersemester Nein %