INSTITUT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Mustererkennung und Bildverarbeitung Prof. Dr.-Ing. Hans Burkhardt |
Georges-Köhler-Allee Geb.052, Zi 01-029 D-79110 Freiburg Tel. 0761 - 203 - 8260 |
Kapitel 0 - Vorbemerkungen |
01. Vorlesung, 15.10.2002, Teil 1 |
Kapitel 1 - Einleitung und Anwendungsgebiete
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01. Vorlesung, 15.10.2002, Teil 2 01. Vorlesung, 15.10.2002, Teil 3 01. Vorlesung, 15.10.2002, Teil 4 02. Vorlesung, 17.10.2002, Teil 1 03. Vorlesung, 22.10.2002, Teil 1 |
Kapitel 2 - Grundlagen der Mustererkennung
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03. Vorlesung, 22.10.2002, Teil 2 04. Vorlesung, 24.10.2002, Teil 1 04. Vorlesung, 24.10.2002, Teil 2 |
Kapitel 3 - Lageinvariante Graubilderkennung
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05. Vorlesung, 26.10.2002, Teil 1 06. Vorlesung, 31.10.2002, Teil 1 06. Vorlesung, 31.10.2002, Teil 2 07. Vorlesung, 05.11.2002, Teil 1 |
Kapitel 4 - Lageinvariante Konturbilderkennung
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07. Vorlesung, 05.11.2002, Teil 2 08. Vorlesung, 07.11.2002, Teil 1 08. Vorlesung, 07.11.2002, Teil 2 08. Vorlesung, 07.11.2002, Teil 3 08. Vorlesung, 07.11.2002, Teil 4 09. Vorlesung, 12.11.2002, Teil 1 09. Vorlesung, 12.11.2002, Teil 2 10. Vorlesung, 14.11.2002, Teil 1 |
Kapitel 5 - Allgemeine Ansätze zur Berechnung von Invarianten
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10. Vorlesung, 14.11.2002, Teil 2 11. Vorlesung, 19.11.2002, Teil 1 12. Vorlesung, 21.11.2002, Teil 1 12. Vorlesung, 21.11.2002, Teil 2 |
Kapitel 6 - Optimale Merkmalsselektion
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13. Vorlesung, 26.11.2002, Teil 1 14. Vorlesung, 28.11.2002, Teil 1 |
Kapitel 7 - Bayes- oder Optimalklassifikator
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14. Vorlesung, 28.11.2002, Teil 2 15. Vorlesung, 03.12.2002, Teil 1 15. Vorlesung, 03.12.2002, Teil 2 16. Vorlesung, 05.12.2002, Teil 1 16. Vorlesung, 05.12.2002, Teil 2 |
Kapitel 8 - Neuronales Netz
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16. Vorlesung, 05.12.2002, Teil 3 17. Vorlesung, 10.12.2002, Teil 1 18. Vorlesung, 12.12.2002, Teil 1 18. Vorlesung, 12.12.2002, Teil 2 19. Vorlesung, 17.12.2002, Teil 1 20. Vorlesung, 19.12.2002, Teil 1 |
Kapitel 9 - Polynomklassifikator
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21. Vorlesung, 07.01.2003, Teil 1 22. Vorlesung, 09.01.2003, Teil 1 |
Kapitel 10 - Support-Vektor-Maschine
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23. Vorlesung, 14.01.2003, Teil 1 24. Vorlesung, 16.01.2003, Teil 1 25. Vorlesung, 21.01.2003, Teil 1 |
Kapitel 11 - SVM-Anwendungen
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26. Vorlesung, 23.01.2003, Teil 1 27. Vorlesung, 30.01.2003, Teil 1 28. Vorlesung, 06.02.2003, Teil 1 |
Vorlesungsaufzeichnungen und Folien
20. Vorlesung, 19.12.2002 | Aufzeichnungen | Folien |
Teil 1: |
21. Vorlesung, 07.01.2003 | Aufzeichnungen | Folien |
Teil 1: |
22. Vorlesung, 09.01.2003 | Aufzeichnungen | Folien |
Teil 1: |
Windows-Anleitung: Die Aufzeichnungen sind im verlustfreien TSCC-Format erstellt, um ideale Qualität zu gewährleisten. Hierfür muss jedoch der entsprechende Codec zunächst installiert werden, indem die Datei tscc.exe ausgeführt wird. Beim Abspielen (mit jedem beliebigen Player) ist für einwandfreie Qualität darauf zu achten, dass die exakte Originalauflösung eingestellt ist. Der Camtasia Player gewährleistet dies automatisch.
Linux-Anleitung: Der TSCC Codec wird offiziell nicht für Linux angeboten. Es gibt jedoch trotzdem einige Möglichkeiten, die Dateien abzuspielen. Der neueste mplayer z.B. ist mit der entsprechenden Windows-dll des TSCC-Codecs hierzu in der Lage. Ansonsten erlauben Windows-Emulatoren, z.B. das (kostenpflichtige) CrossOver Office, direkte Installation des TSCC-Codecs und anschließendes Abspielen.
Als Alternative sind alle Aufzeichnungen im DivX-Format vorhanden. Um vergleichbare Dateigröße wie die TSCC-Aufzeichnungen zu erreichen wurden hier deutliche Abstriche in der Bildqualität gemacht.
Weiter steht eine Funktionensammlung Presto-Box ( presto-box.tgz, presto-box.zip ) für eigene Experimente zur Verfügung. Es handelt sich um eine Scilab Bibliothek, die Konzepte und Funktionen der Vorlesung von der Merkmalsextraktion bis zur Klassifikation enthält.