Lehrveranstaltungen

Mensch-Maschine-Kommunikation 2

Vortragende/r (Mitwirkende/r)
Nummer820008441
Art
Umfang3 SWS
SemesterSommersemester 2022
UnterrichtsspracheDeutsch
Stellung in StudienplänenSiehe TUMonline
TermineSiehe TUMonline

Termine

  • 28.04.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 05.05.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 12.05.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 19.05.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 02.06.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 09.06.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 23.06.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 30.06.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 07.07.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 14.07.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 21.07.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.
  • 28.07.2022 11:30-13:00 Online: Videokonferenz / Zoom etc.

Teilnahmekriterien

Lernziele

Nach der Teilnahme an der Veranstaltungen hat der Studierende einen umfassenden Überblick über die visuelle Mensch-Maschine- Interaktion und beherrscht die wichtigsten Grundlagen der Bildverarbeitung, wie z.B. Abtastung, Spektraldarstellung und Filterung im zweidimensionalen Bereich. Er kennt Verfahren zur Detektion von Gesichtern in Bildern und beherrscht die statistische Modellierung von Objekten mit Form- und Texturmodellen, sowie die Objektverfolgung mit Partikelfiltern.

Beschreibung

Funktionskomponenten informationsverarbeitender Systeme, Leistungsfähigkeit, Funktionalität; Interaktionsmodelle; Wissensdarstellung, Lernalgorithmen; Bild- und Sprachinterpretation; natürlichsprachlicher Dialog, Dialog mit Bildern, Multimediadialog; Architekturen für die Bild- und Sprachinterpretation.

Inhaltliche Voraussetzungen

Grundlegende Transformationen: FT, DFT, ZT; grundlegende statistische Kenntnisse, Grundlagen der Signalverarbeitung, Grundkenntnisse der Mensch-Maschine-Kommunikation. Folgende Module sollten vor der Teilnahme bereits erfolgreich absolviert sein: - Signaltheorie - Stochastische Signale

Lehr- und Lernmethoden

Folgende Medienformen finden Verwendung: - Präsentationen mit Tablet-PC - Software-Demonstrationen - Skript - Übungsaufgaben mit Lösungen als Download im Internet

Studien-, Prüfungsleistung

schriftliche Prüfung, 75 Min.

Empfohlene Literatur

Folgende Literatur wird empfohlen: - K.-F. Kraiss (Ed.), Advanced Man-Machine Interaction, Springer Verlag Berlin Heidelberg New York, 2006 - J.C. Russ, The Image Processing Handbook, 2007

Links