Dieser Kurs konzentriert sich auf die Erkennung von Merkmalen und Grenzen in Bildern. Die Erkennung von Merkmalen und Grenzen ist ein entscheidender Vorverarbeitungsschritt für eine Vielzahl von Bildverarbeitungsaufgaben, einschließlich der Objektdetektion, der Objekterkennung und der Metrologie - der Messung der physikalischen Abmessungen und anderer Eigenschaften von Objekten. Der Kurs stellt eine Vielzahl von Methoden zur Erkennung von Merkmalen und Grenzen vor und zeigt, wie aus einem Bild extrahierte Merkmale zur Lösung wichtiger Bildverarbeitungsaufgaben verwendet werden können. Wir beginnen mit der Erkennung einfacher, aber wichtiger Merkmale wie Kanten und Ecken. Wir zeigen, dass solche Merkmale mit Hilfe von Operatoren, die auf den ersten und zweiten Ableitungen von Bildern beruhen, zuverlässig erkannt werden können. Als nächstes erforschen wir das Konzept eines "interessanten Punktes" - eine einzigartige und daher nützliche lokale Erscheinung in einem Bild. Wir beschreiben, wie Interessenpunkte mit Hilfe des SIFT-Detektors zuverlässig erkannt werden können. Mit Hilfe dieses Detektors beschreiben wir eine End-to-End-Lösung für das Problem des Zusammenfügens sich überlappender Bilder einer Szene, um ein Weitwinkelpanorama zu erhalten. Schließlich beschreiben wir das wichtige Problem der Erkennung von Gesichtern in Bildern und zeigen verschiedene Anwendungen der Gesichtserkennung.