Анализ изображений и видео, часть 2
Санкт-Петербург, весна 2014
Описание
Это вторая часть курса Анализ изображений и видео
.
В прошлом учебном году курс был семестровым, и его программу можно посмотреть здесь. С тем, что уже было прочитано осенью 2013, можно ознакомиться на странице по ссылке.
Преподаватели
Список лекций
Поиск по визуальному подобию, поиск нечетких дубликатов, методы многомерного индексирования (k-d-tree, метрические деревья, vp-tree, обратный индекс и мешок визуальных слов, Locality Sensitive Hashing), оценка методов поиска изображений.
Вадим, Лера и Алексей расскажут о своем опыте классификации изображений для ряда практических задач.
Что такое сегментация, применение сегментации, виды методов сегментации.
Простые
методы сегментации: region growth, split & merge, watershed
Методы, основанные на кластеризации: k-means, mean shift, probabilistic clustering
Методы на графах: MinCut, Normalized cut
Методы на решетках: CRF
Энергетические методы: active contours/snakes
Видеонаблюдение, вычитание фона, оптический поток, слежение за объектами, распознавание действий.