Анализ изображений и видео. Классификация изображений и распознавание объектов
сегодня в 13:15
Сегодня мы публикуем седьмую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:
Введение в курс «Анализ изображений и видео»; Основы пространственной и частотной обработки изображений; Морфологическая обработка изображений; Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки; Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки; Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов. Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.Зачем сравнивать изображения:
Что считать похожими объектами. Что есть распознанный объект. Насколько сложна задача выделения объекта: Сложности: разные ракурсы/позы объекта. Сложности: разный масштаб. Сложности: изменение освещения. Сложности: фон. Cложности: перекрытия. Сложности: деформируемые объект. Сложности: внутривидовые различия. Как выделить общие свойства объектов из одной категории: Общая схема решения. Какие признаки использовать. Как обучить классификатор. Различные варианты разметки обучающего множества. Модели: Generative vs. Discriminative. Discriminative methods. Классификация для разных подзадач и типов объектов: Определение категории объекта. Определение категории: пример. Выделение объекта. Использование классификатора. Использование скользящего окна. Добавим информацию о пространственном расположении в модель «мешка слов». Можно использовать пирамиду. Jittering. Детектор Violo-Jones: Part arrangement models.
Только зарегистрированные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.
