Аналіз зображень і відео. Класифікація зображень і розпізнавання об'єктів

Сьогодні ми публікуємо сьому лекцію з курсу «Аналіз зображень і відео, прочитаного Наталією Васильєвої в петербурзькому Computer Science Center, який створено за спільною ініціативою Школи аналізу даних Яндекса, JetBrains і CS-клубу.



Всього в програмі дев'ять лекцій, з яких вже були опубліковані:
  1. Введення в курс «Аналіз зображень і відео;
  2. Основи просторової і частотної обробки зображень;
  3. Морфологічна обробка зображень;
  4. Побудова ознак і порівняння зображень: глобальні ознаки;
  5. Побудова ознак і порівняння зображень: локальні ознаки;
  6. Пошук за подобою. Пошук нечітких дублікатів.
Під катом ви знайдете план нової лекції та слайди.



Навіщо порівнювати зображення:
  • Що вважати схожими об'єктами.
  • Що є такий об'єкт.
Наскільки складна задача виділення об'єкта:
  • Складності: різні ракурси/пози об'єкта.
  • Складності: різний масштаб.
  • Складності: зміна освітлення.
  • Складності: фон.
  • Складності: перекриття.
  • Складності: деформуються об'єкт.
  • Складності: внутрішньовидові відмінності.
Як виділити загальні властивості об'єктів з однієї категорії:
  • Загальна схема рішення.
  • Які ознаки використовувати.
  • Як навчити класифікатор.
  • Різні варіанти розмітки навчальної множини.
  • Моделі: Generative vs. Discriminative.
  • Discriminative methods.
Класифікація для різних завдань і типів об'єктів:
  • Визначення категорії об'єкта.
  • Визначення категорії: приклад.
  • Виділення об'єкта.
  • Використання класифікатора.
  • Використання ковзного вікна.
  • Додамо інформацію про просторовому розташуванні в модель «мішка слів».
  • Можна використовувати піраміду.
  • Jittering.
Детектор Violo-Jones:
  • Part arrangement models.

Джерело: Хабрахабр

0 коментарів

Тільки зареєстровані та авторизовані користувачі можуть залишати коментарі.