Введение в компьютерное зрение (2011)

Опубликовано Voxel в ср, 07/06/2011 - 13:13

В курсе рассматриваются теоретические и практические основы обработки изображений и компьютерного зрения. Курс был прочитан Антоном Конушиным весной 2011 года на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова. Видеоверсия курса подготовлена при поддержке гранта Microsoft Research.

Продолжение курса - "Доп. главы компьютерного зрения" .

Сайт курса в системе "Courses" лаборатории компьютерной графики и мультимедиа ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова.

Лекции

Тема Видео и слайды
1 Введение. История компьютерного зрения. Трудности и подсказки. Практическое применение. Обзор курса. Устройство оптической системы человека, фотокамеры. Цвет и свет. Цветовое постоянство. Часть 1 . Часть 2
2 Обработка изображений. Гистограммы. Линейная и нелинейная коррекция. Свёртка и фильтрация. Выравнивание освещённости. Введение в Matlab. Страница лекции
3 Простые методы анализа изображений. Сопоставление шаблонов, карты краёв. Геометрические инварианты. Бинаризация изображений, математическая морфология, связанные компоненты. Страница лекции
4 Модели изображений. Частотная фильтрация изображений, разложение Фурье. Алогоритм JPEG. Иерархическое представление. Фильтры Габора, вейвлеты. Разреженное представление и обучаемый словарь. Страница лекции
5 Локальные особенности. Понятие точечной особенности. Детектор углов Харриса, LOG, DOG, Harris-Laplacian. Детекторы областей (IBR, MSER). Дескрипторы особенностей, SIFT. Страница лекции
6 Оценка параметров моделей. Поиск линий на изображении, М-оценки. Стохастические алгоритмы. Построение панорамы. Методы голосования. Страница лекции
7 Машинное обучение и классификация изображений. Введение в машинное обучение. Метод опорных векторов. Подход «мешок слов». Страница лекции
8 Поиск и локализация объектов. Методы на основе «мешка слов». Гистограммы ориентированных градиентов. Поиск лиц – метод Viola-Jones. Бустинг. Каскады классификаторов. Страница лекции
9 Большие коллекции. Глобализация и составление коллекции. Задачи компьютерной графики на больших коллекциях. Дескриптор GIST. Определение места съёмки. Синтез коллажей. Страница лекции
10 Поиск изображений. Методы индексирования изображений. Методы на основе хэш-функций. Обучение метрик. Фильтры объектов для классификации и поиска изображений. Страница лекции
11 Основы видеонаблюдения. Методы вычитания фона. Методы отслеживания объектов. Комбинации методов. Страница лекции
12 Распознавание событий в видео. Постановка задачи. Оптический поток и его оценка. Локальные особенности, дескрипторы, распознавание событий. Тестовые базы. Страница лекции
13 Компьютерное зрение в реальном времени. Рандомизированный решающий лес. Отслеживание объектов, системы расширенной реальности. Классификация и сегментация объектов в реальном времени. Кинект, оценка позы человека. Применение Кинекта. Страница лекции