Компьютерное зрение (4 курс, магистры)

Содержание курса (pdf)

Требования по отчетности

Для аттестации необходимо:

1. Сдать задания (по email для OpenCV/Python или C++, лично для других сред и языков)

Для магистров 1 и 2 года:

Только экзамен и задачи по части курса номер 3

Материалы лекций

Студентам: любые замечания и вопросы по слайдам просьба отправлять на alex_@_divisionlabs.com

0. Практикум (OpenCV/Python) (22.02.2013) (pdf)

1. Системы записи изображений (15.02.2012) (pdf)

2. Фильтрация в области изображений (15.02.2012) (pdf)

3. Фильтрация в частотной области (22.02.2012) (pdf)

4. Устранение шума на изображениях (pdf)

5. Сегментация изображений (pdf)

6. Сжатие изображений и видео

7. Детекция особенностей (pdf)

8. Проективная геометрия - 1 (pdf)

9. Проективная геометрия - 2 (pdf)

10. Проективная геометрия - 3

11. Машинное обучение (ppt)

12. Вероятностные основы машинного обучения (pdf)

13. VC размерность и ее применение (pdf)

14. Регуляризация при обучении. SVM (pdf)

Задания

1. Открытие изображения, применение фильтров, преобразование цветовых схем (pdf) (изображение)

2. Применение шумоподавляющих фильтров к изображению (pdf) (изображение)

3. Текстурная сегментация (pdf) (изображение)

4. Детекция и сопоставление особенностей (pdf) (изображение)

5. Вычисление гомографии (pdf)

6. Вычисление фундаментальной матрицы и триангуляция точек (pdf) (изображения)

Часть курса №3:

7. Линейная регрессия (pdf) (a.txt) (y.txt)

8. Распознавание лиц методом PCA (pdf)

9. Распознавание рукописных цифр с помощью SVM (pdf)

Литература

1. R. Szeliski Computer Vision: Algorithms and Applications (online)

2. Д. Сэломон Сжатие данных, изображений и звука

3. R. Gonzales, R. Woods Digital Image Processing

4. R. Hartley, A. Zisserman. Multiple View Geometry in Computer Vision

5. Y. Abu-Mostafa. Learning from Data: online course