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Allgemein

Prüfung wurde gegenüver vom Büro von Herrn Stamminger abgelegt, mit Beisitz. Allgemein eine sehr lockere Atmosphäre in die man einsteigt. Herr Riess steigt gerne mit einem Themenüberblick ein und steigt anschließend mit einem zufälligen Thema ein. Er springt gerne ohne großen Zusammenhang zwischen den Themen hin und her. Riess lässt einen eher erzählen und hackt nach, wenn er etwas genaues wissen will. Foliensatz 14 (Surface Reconstruction) wurde aufgrund einer Projektorfehlfunktion exkludiert.

Fragen

Riess: Was für Themen haben wir denn so behandelt?

Basics (Farben, Frequenzdomänen, Filtern), Edge & Corner Detectors, Camera & Calibration, Epipolar Geometry, Dense Motion Estimation, Active & Passive Stereo (Stereo Cameras & Structured Light).

Riess: Dense Motion Estimation, was ist das, worum geht es dabei?

Einstieg war SSD, relativ schnell zur Cross-Correlation gekommen. Dann die normalisierte Form davon und wofür sie gut ist/wieso man sie braucht.

Riess: Okay, was wenn wir jetzt noch zusätzlich Rotationen betrachten? (Kann auch sein, dass er einfach direkt nach Lucas Kanade gefragt hat, weiß es nicht mehr so genau)

Lucas Kanade grob erklärt, mit delta U und Subpixelbereich, Jacobi zur Annäherung der auch optimierbar ist, ist ein patch-based approach.

Riess: Machen wir weiter mit Canny Edge.

Canny Edge erklärt, also alle Schritte.

Riess: Okay, es gibt auch Corners. Da nehmen wir den Harris Ecken Detector (lol. Deutsch.)

Schritte erklärt, sehr ins Detail gegangen mit der resultierenden Ellipse, was man daraus ablesen kann, wieso wir den DoG statt LoG verwenden. Cornerness Formel hingeschrieben, wieso wir nur die Eigenwerte brauchen, det(M) + alpha * trace(M)^2. Was alpha ist erklärt.

Riess: Okay, wir haben jetzt zwei Kameras. Wir wollen einen 3D Punkt berechnen, was machen wir?

Epipolar Geometry. Bildchen gezeichnet, erklärt wie wir von hier auf die Essential Matrix kommen, also wie die Formeln dazu aufgestellt werden. Gesagt, dass es auch die F Matrix gibt, falls keine intrinsischen Matrizen vorhanden sind. → Punkt berechenbar.

[…] Hier kann es sein, dass ich irgendetwas vergessen habe… […] Riess: Gehen wir davon aus, dass wir keine intrinsischen und extrinsischen Matrizen haben. Wie kalibriere ich meine Kamera?

Aufstellung der Formeln für die Kameramatrizen verlangt, wie kommt man zur Matrix mit der man in den homogenen Koordinaten die Gleichung aufstellen kann.
Ich wusste hier an einem gewissen Punkt nicht mehr weiter, deshalb wollte er mir mit einer Frage helfen:

Riess: Wie kann ich anhand eines 3D Punktes meine Kamerakalibrierungen ableiten?

Die Frage hat auf darauf abgezielt, dass man die Kamera Kalibrierungsformel aus dem „Camera Calibration“ Foliensatz erklärte, also ein Model M anhand homogener Koordinaten aufbaut.

Vorbereitung

Man musste 50% der Übungen bestanden haben, um überhaupt die Möglichkeit zu haben, die Prüfung anerkannt zu bekommen. An sich war es gut, alle Übungen gemacht zu haben. Ansonsten alle Vorlesungen durchgegangen und zusammengefasst. Teilweise die Videos gesehen. In den Videos waren teilweise wesentlich bessere Erklärungen und man hat Schwerpunkt erkennen können. Basics wurden im Endeffekt nur überflogen.

Prüfung Allgemein & Bewertung

Eine sehr entspannte udn ruhige Atmosphäre während der Prüfung. Man fühlt sich überhaupt nicht unter Druck gesetzt. Herr Riess versucht zu helfen, falls man auf dem Schlauch steht. Man hat definitiv Zeit zu überlegen, bevor er hilft. An sich eine faire Prüfung mit fairer Bewertung.