3. 강의목표
지능형 로봇 및 드론의 설계, 혹은 virtual/augmented reality의 자세 추정을 위해서는 우리가 살고 있는 세상인 3차원 공간의 효율적인 획득과 정확한 해석이 요구됩니다. 본 강의에서는 다양한 카메라 모델을 포함한 다시점 기하학의 핵심 개념 소개, 카메라 위치 추정 및 3차원 복원 기법, 3차원 데이터로부터 물체/장면 이해, 실내외 내비게이션 문제 등을 다룹니다.
We are living in the 3D world. Recovering and understanding 3D world is essential to various applications, such as intelligent robots, drones, and virtual/augmented reality products. This class will address the basic idea of multiview-geometry, 3D reconstruction techniques, 3D object/scene understanding, and indoor/outdoor navigation problems.
4. 강의선수/수강필수사항
권장선수과목:
261전산수학, 441컴퓨터비전개론, 442인공지능, 451컴퓨터그래픽스
5. 성적평가
The evaluation will be based on assignments (30%), term project presentation (60%), and etc (10%).
No exams.
8. 강의진도계획
week 1: Class Introduction
week 2~5: Multiview Geometry Basics
- camera model
- two view geometry
- pose estimation techniques
week 6~10: Understanding of 3D scenes
- sparse convolution
- object detection from depthmap/Lidar data
- part segmentation / classification techniques
- registration
week 11~15: Navigation
- simultaneous localization and mapping
- perceptual mapping
- sensory motor control
week 16: Term project presentation
11. 장애학생에 대한 학습지원 사항
- 수강 관련: 문자 통역(청각), 교과목 보조(발달), 노트필기(전 유형) 등
- 시험 관련: 시험시간 연장(필요시 전 유형), 시험지 확대 복사(시각) 등
- 기타 추가 요청사항 발생 시 장애학생지원센터(279-2434)로 요청