6
коммент.
Начинает свою работу страница курса-факультатива "Компьютерное зрение" специальности "Радиотехника".
В настоящем разделе размещена информация, затрагивающая литературу, ссылки, лекционный материал по тематике курса и задания к практическим работам.
Место и время проведения
Физический факультет (2-ой учебный корпус), к. 113, каждую неделю по понедельникам, с 12.00 до 13.35.
Темы лекционных занятий
- Введение и обзор материала курса (презентация .pptx). Tiny images - "крошки картинки" (ссылка). Awesome Terminator 2 Scenes - "сцены из потрясающего фильма Терминатор 2" (ссылка). Microsoft Kinect - "гаджет для Xbox 360" (ссылка).
- Формирование изображений. Камера и ее основные характеристики (презентация .pptx). Awareness Test - "тест на внимательность" (ссылка).
- Обработка цифровых изображений в среде Matlab (презентация .pptx). Seam Carving Algorithm - "контурное вырезание по шву" (описание, презентация .pptx, пример реализации .rar).
- Фильтрация и улучшение изображений. Часть 1 (презентация .pptx). Hybrid Images - "гибридные изображения" (описание).
- Фильтрация и улучшение изображений. Часть 2 (презентация .pptx).
- Анализ бинарных изображений. Первое понятие о распознавании объектов (презентация .pptx, m-файлы .rar).
- Алгоритмические и математические принципы систем автоматического распознавания номерных знаков (ссылка, презентация .pptx). Интересный алгоритм детектирования номерных знаков (ссылка).
- Сегментация изображений и обнаружение контуров. Часть 1 (презентация .ppt).
- Сегментация изображений и обнаружение контуров. Часть 2 (презентация .ppt).
- Основные понятия распознавания образов (презентация .ppt).
- Нейронные сети. В основу занятия положен материал, позаимствованный из лекции № 8 онлайн курса Ng A. Machine Learning, 2011. Stanford University (ссылка).
- Оптическое распознавание символов. В основу занятия положен материал, позаимствованный из лекции № 18 онлайн курса Ng A. Machine Learning, 2011. Stanford University (ссылка).
- Детектирование лиц на основе алгоритма Виола / Джонса.
- Анализ главных компонент. Распознавание лиц.
Практические задания
- Простой алгоритм распознавания номерных знаков (описание .pdf, тестовые изображения .rar, изображения эталонов цифр .rar).
Дополнительные материалы
- Szelicki R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer, 2010 (ссылка).
- Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2009 (ссылка).
- Конушин А. и др. Курс "Введение в компьютерное зрение", 2010. Лаборатория компьютерной графики при ВМК МГУ (ссылка).
- Конушин А. и др. Курс "Введение в компьютерное зрение", 2011. Лаборатория компьютерной графики при ВМК МГУ (ссылка).
- Конушин А. и др. Курс "Введение в компьютерное зрение", 2012. Лаборатория компьютерной графики при ВМК МГУ (ссылка).
- Kemelmacher I., Rao R., Seitz S., Shapiro L. Computer Vision (CSE 455), 2003 - 2010. University of Washington (ссылка).
- Lazebnik S. Computer Vision (COMP 776), 2008 - 2011. The University of North Carolina at Chapel Hill (ссылка).
- Thrun S. Computer Vision / Introduction to Computer Vision (CS 223b), 2004 - 2009. Stanford University (ссылка).
- Darrell T. Computer Vision (CS 280), 2009. University of California, Berkeley (ссылка).
- Duraiswami R. Fundamentals of Computer Vision (CMSC 828d), 2000 / Computer Vision (CMSC 426), 2005. UMIACS (ссылка).
- Torralba A. Advances in Computer Vision (6.869), 2010. Massachusetts Institute of Technology (ссылка).
- Ng A. Machine Learning (CS229), 2009. Stanford University (ссылка).
- Конушин A. Семантическая классификация изображений, 2010. Сomputer Science клуб при ПОМИ РАН (ссылка).
- Ерухимов В. Компьютерное зрение и библиотека OpenCV, 2011. Сomputer Science клуб при ПОМИ РАН (ссылка).
- Сетевой журнал "Компьютерная графика и мультимедиа" (ссылка).
- Efros A. Learning-Based Methods in Vision (16-721), 2009. Carnegie Mellon University (ссылка).
- Efros A. Computational Photography (15-463 / 15-862), 2010. Carnegie Mellon University (ссылка).
Online курсы
В отдельный пункт решил вынести информацию по online курсам. Напоминаю, что с прошлого года ряд западных университетов начал практику создания online курсов по различным дисциплинам. Например, "Искусственный интеллект", "Машинное обучение" и т.д. Общая ссылка на эти курсы вот. Более конкретные ссылки близкие к настоящему курсу представлены чуть ниже. Для ознакомления с материалами курсов (видеолекциями, практическими заданиями и т.д.) нужна регистрация!
- Ng A. Machine Learning, 2011. Stanford University (ссылка).
- Ng A. Machine Learning, 2012. Stanford University (ссылка).
- Malik J. Computer Vision, 2012. Berkeley University of California (ссылка).
- Savarese S., Li F.-F. Computer Vision: From 3D Reconstraction to Visual Recognition. Stanford University and University of Michigan, 2012 (ссылка).
Руководитель курса: асс. каф. ДЭС Волохов В.А.