Курс познакомит слушателей с основными методами анализа изображений и видео. Будут рассматриваться различные практические задачи: сегментация изображений, обнаружение дубликатов, поиск по подобию, обнаружение текста, распознавание объектов, классификация и другие. В рамках курса у студентов будет возможность узнать и опробовать на практике классические алгоритмы; прочесть множество научных статьей; самостоятельно реализовать алгоритмы, описанные в статьях; поставить ряд экспериментов; предложить и реализовать свои собственные идеи по решению практических задач.
ЛИТЕРАТУРА
Цифровая обработка изображений, Техносфера, 2006, http://www.ozon.ru/context/detail/id/2423470/
Handbook of Image and Video Processing, Eds. Al Bovik, Academic Press, 2005 http://www.amazon.com/Handbook-Image-Video-Processing-Bovik/dp/0123885620, http://www.sciencedirect.com/science/book/9780121197926
Computer Vision: Algorithms and Applicationshttp://szeliski.org/Book/
Learning OpenCV: Computer Vision with the OpenCV Library, O'Reilly, 2008 (первое издание) или 2012 (второе издание) http://www.amazon.com/Learning-OpenCV-Computer-Vision-Library/dp/0596516134, http://www.amazon.com/Learning-OpenCV-Computer-Vision-Library/dp/1449314651/ref=dp_ob_title_bk
ФАКУЛЬТАТИВНОЕ ЧТЕНИЕ СТАТЕЙ
В рамках курса пройдет соревнование по чтению статей, за участие в котором можно получить дополнительные баллы, которые будут учитываться при выставлении оценки за курс. Заявившие о своем желании участвовать были разбиты на команды. Каждая пара команд получает тему, по которой ей предстоит искать и читать статьи. В конце семестра (ориентировочно 7 декабря) будет проведено очное соревнование команд. К соревнованию каждой команде необходимо подготовить вопросы по изученной теме, ответы на которые могут быть найдены в литературе. Во время соревнований команды, читавшие статьи на одну и ту же тему, будут задавать вопросы друг другу по этой теме. Выигрышные очки будут приносить вопросы, на которые команда-противник не смогла дать ответ, и вопросы противника, на которые команда смогла ответить.
Тема для команд 1 и 2: Обнаружение и распознавание лиц* Ключевые слова для поиска статей: face detection, face localization, face segmentation, face recognition, person identification, skin color detection, eyes location, facial feature, frontal facial image, non-frontal facial image, appearance-based face representation, viewpoint-invariant face recognition
Тема для команд 3 и 4: Автоматическое реферирование видео* Ключевые слова для поиска статей: video summarization, video summary generation, key frame extraction, content-based video analysis, video segmentation, user attention model, scene modelling, highlight detection
В случае, если интересующая вас статья была найдена в платной электронной библиотеке (ACM, IEEE, ScienceDirect), можно попробовать обратиться ко мне с просьбой скачать текст статьи.
