Human-Computer Interaction (Interactiune Om-Calculator)

Curs

C1 - Introducere in interactiunea om-calculator bazata pe metode perceptuale (C1.pdf , Fisa_disciplinei.pdf)

C2 - Procesarea imaginilor color: Modele de culoare. Segmentare imagini color (C2.pdf )

C3 - Aplicatii ale segmentarii bazate pe culoare: detectiea mainii si recunoasterea gesturilor (C3.pdf )

C4 - Metode de segmentare bazata pe discontinuitati. Detectie puncte de interes de tip colt (C4.pdf ).

C5 - Detectia msicarii (fluxul optic si campul de miscare). Detectia prezentei prin eliminarea fundalului (C5.pdf )

C6 - Potrivire si urmarire trasaturi in secvente de imagini (C6.pdf )

C7-8 - Detectia fetelor si a componentelor faciale (C7-8.pdf)

C9 - Interfete biometrice (C9.pdf)

C10 - Detectie prezenta. Detectie persoane. Aplicatii. (C10.pdf)

C11 - Aplicatii specifice pentru IOC: Whiteboard virtual (C11.pdf)

C12 - Prezentare senzori MS Kinect si Intel RealSense (C12.pdf)

C13 - Regasire imagini bazata be continut (CBIR). Aplicatii specifice IOC (C13.zip)

C14 - Prezentari proiecte. Rezolvari de probleme

 Lucrari practice: laborator si proiect

Imagini si secvente video de test , OpenCVApplication-VS2013_2413_basic_IOM.zip,

OpenCVApplication-VS2017_OCV3411_basic_IOM.zip , OpenCVApplication-VS2019_OCV3411_basic_IOM.zip

L1. Introducere in OpenCV. Framwork-ul OpenCVApplication L1.pdf, Indrumator_IP_Anexa2.pdf

L2. Segmentare imagini color (1): conversii intre modele de culoare si construirea histogramelor de culoare  L2.pdf, img.zip.

L3. Segmentare imagini color (2): crearea unor modele de culoare si clasificarea pixelilor pe baza modelului L3.pdf , Hue_skin_model.txt

L4.  Segmentare imagini color (3): segmentarea bazata pe regiuni L4.pdf

L5.  Detectia de colturi (L5.pdf, Img_corners.zip).  Proiect: stabilire specificati detaliate

L6. Segmentarea obiectelor in miscare prin eliminarea fundalului ("Background Subtraction") ( L6.pdf ). Proiect: studiu

L7. Estimarea fluxului optic si urmrairea de trasaturi in secvente de imagini ( L7.pdf). Proiect: design logic

L8. Analiza miscarii pe baza fluxului optic dens ( L8.pdf). Proiect: implementare

L9. Detectia fetelor si a componentelor faciale ( L9.pdf , models.zip) Proiect: implementare

L10. Validarea detectiei faciale si a componentelor faciale pe sevente de imagini ( L10.pdf ). Proiect: implementare

L11. Detectie de persoane (L11.pdf , body_models.zip) Proiect: testare / optimizare

L12. Proiect: validare

L13. Evaluare finala proiect.

L14. Evaluare finala proiect

Pt. laborator, se va evalua activitatea la sfarsitul fiecarei sedinte. Nota finala va fi media notelor de pe fiecare lucrare.

Teme proiect: Teme proiect (Resurse_aditionale)

Bibliografie

[1]. G. Medioni, S.B. Kang, Emerging Topics in Computer Vision, Prentice Hall 2004.

[2] Trucco E., Verri A, Introductory techniques for 3D Computer Vision, Prentice Hall, 1998.

[3] Skarbek, A. Koschan, Colour Image Segmentation: A Survey, Tchnical report 94-32, Technische Universitat Berlin, Fachbereich 13 Informatik Franklinstrasse 28/29, 10587 Berlin, Germany.

[4] A. Koschan, M. Abidi, Digital Color Image Processing, Wiley & Sons, 2008.

[5] B. Kisacanin, V. Pavlovic, T.S. Huang, Real-Time Vision for Human-Computer Interaction, Springer 2005.

[6] D. Maltoni, D. Maio, A.K. Jain, S. Prabhakar, Handbook of Fingerprint Recognition - Second Edition, Springer, London, 2009.

[7] A.K. Jain, A.A. Ross, K. Nandakumar, Introduction to Biometrics, Springer, 2011.

[8] Open CV - Online documentation/reference manual, OpenCV_downloads

[9] S. Nedevschi, T. Marita, R. Danescu, F. Oniga, R. Brehar, I. Giosan, S. Bota, A. Ciurte, A. Vatavu, „Image Processing - Laboratory Guide”, UTPress Edition, 2016,  http://biblioteca.utcluj.ro/carti-online.html, Appendix 2.