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 |