חיפוש חדש  חזור
מידע אישי לתלמיד

שנה"ל תשע"ז

  נושאים מתקדמים בראיה ממוחשבת
  Advanced Topics in Computer Vision                                                                   
0510-7212-01
הנדסה | ביה"ס להנדסת חשמל
סמ'  א'1600-1800103לימודי הנדסה - כיתותשיעור פרופ אבידן שמואל
ש"ס:  2.0

סילבוס מקוצר
 
משקל:                     2          
דרישות קדם:         עיבוד ספרתי של תמונות - עקרונות
הקורס יתמקד במספר טכנולוגיות של ראיה ממוחשבת ובהם: יישומי תלת-מימד, זיהוי עצמים וכן עקיבה אחר עצמים בווידאו. בתחום יישומי תלת-מימד נלמד על גאומטריה פרוייקטיבית, המטריצה הבסיסית (Fundamental Matrix), שערוך נתוני מצלמות (Bundle Adjustment), זוגות סטראוסקופיים עם בסיס צר ורחב (Correspondence problem, SIFT features). בתחום זיהוי עצמים נלמד על זיהוי פנים, אנשים ואובייקטים כללים (Viola-Jones face detector, Dalal-Triggs Human Detection, Bag-of-words model). כמו כן נלמד על שיטות מהירות למציאת שכנים (LSH, kd-trees), קוונטיזציה (k-mean,mean-shift) ולמידה ממוחשבת (AdaBoost). לבסוף, נלמד על עקיבה אחר אובייקטים בווידאו (mean shift tracking, kalman and particle filtering).
 
 
Course description
The course will focus on a number of computer vision technologoies including: camera geometry, object detection and recognition, and object tracking in video. In each case we will discuss the potential applications and the underlying technology that makes it possible. In particular, we will study the geometry of cameras (projective geometry, the fundamental matrix and bundle adjustment). Stereo and wide-base-line stereo (correspondence problem, SIFT features). Object detection and recognition (including the Bag-of-words model for object recognition, the Viola-Jones method for face detection and the Dalal-Triggs method for human detection). In addition, we will discuss methods for fast approximate nearest neighbors (LSH,kd-trees), quantization (k-means and mean-shift) and learning (AdaBoost). Finally, we will learn about object tracking in video (including mean-shift tracking, kalman and particle filtering).
 
 
Grade is based on:
Homework assignments & Matlab projects (50%)
Exam (50%)
 

להצהרת הנגישות


אוניברסיטת ת