PHD COLLOQUIA-3

Anno accademico
2024/2025 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
PHD COLLOQUIA-3
Codice insegnamento
PHD206-3 (AF:545150 AR:311534)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
2
Livello laurea
Corso di Dottorato (D.M.226/2021)
Settore scientifico disciplinare
INF/01
Periodo
Annuale
Anno corso
1
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
Il corso è offerto nell'ambito del programma di dottorato in Informatica, con l'obiettivo di fornire una panoramica sulla geometric computer vision.
Il corso introduce i concetti principali utilizzati nella ricostruzione 3D. In particolare, verranno trattati i fondamenti della geometria proiettiva, le tecniche classiche di ricostruzione 3D e le più recenti metodologie basate su NeRF.
Gli studenti saranno in grado di comprendere i concetti base di geometria proiettiva e le principali tecniche di ricostruzione 3D, valutando pregi e difetti di ognuna ed adattandoli a situazioni pratiche.
Conoscenza base di algebra, probabilità, analisi.
Titolo: "3D Reconstruction: from Classical Approaches to Neural Radiance Fields"

Contenuti del corso:
- Introduzione alla geometria proiettiva
- Modello di camera e geometria epipolare
- Ricostruzione 3D con tecniche classiche: fotometrica, a luce strutturata
- Ricostruzione 3D con approcci basati sui dati: campi di radianza neurali
Materiale ed articoli accademici forniti dal docente.

Hartley, Richard, and Andrew Zisserman. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge university press, 2003.
Forsyth, David A., and Jean Ponce. Computer vision: a modern approach. prentice hall professional technical reference, 2002.
Szeliski, Richard. Computer vision: algorithms and applications. Springer Nature, 2022.
Agli studenti sarà richiesto di studiare e presentare un articolo allo stato dell’arte che tratti argomenti affrontati durante il corso.
orale
La valutazione della presentazione orale sarà così suddivisa:
- Qualità delle slides preparate dallo studente (10 punti)
- Chiarezza dell'esposizione (10 punti)
- Capacità critica di valutazione delle caratteristiche del metodo analizzato (10 punti)
Lezioni frontali con slides di supporto.
Inglese
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 18/03/2025