Видеолекции курса Дополнительные главы компьютерного зрения.
Лектор: Антон Конушин.
Данный курс является продолжением курса "Введение в компьютерное зрение". В курсе рассматриваются ряд дополнительных вопросов из области анализа изображений и видео, даётся краткое введение в аппарат графических моделей, широко используемых в компьютерном зрении. Курс был прочитан Антоном Конушиным весной 2011 года на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ имени М.В. Ломоносова. Видеоверсия курса подготовлена при поддержке гранта Microsoft Research Сайт курса в системе "Courses" лаборатории компьютерной графики и мультимедиа ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова.Лекция 1. Сегментация изображений. Сегментация и текстура, текстоны, Pb-детектор. Эмпирические методы сегментации. Методы сегментации на графах. Кластеризация для сегментации – K-cредних, сдвиг среднего. Энергетические методы.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 2. Цифровой фотомонтаж, часть 1. Графические модели. Постановка задачи фотомонтажа и основные понятия. Волшебная палочка, умные ножницы, алгоритм интерактивных разрезов графов. Марковское случайное поле, теорема Хаммерсли-Клиффорда. Условное случайное поле. Методы вывода для Марковских случайных полей. Сшивка текстур с помощью разрезов графов.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 3. Цифровой фотомонтаж, часть 2. Сшивка изображений. Матирование границ. Пирамиды Лапласа для сшивки. Редактирование по Пуассону. Метод Drag, Drop Pasting. Основы реконструкции (inpainting) и определения ретуши изображений.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 4. Семантическая сегментация изображений и контекст. Понятие пространственной поддержки. Сегментация и распознавание. Понятие контекста. Использование контекста для распознавания и сегментации с помощью Марковских случайных полей.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 5. Графические модели и обработка видео. Контурные модели и отслеживание объектов. Использование Марковских случайных полей для сегментации объектов в видео. Схема голосования для отслеживания объектов.
Лекция 6. Геометрия камеры и структура из движения. Модель перспективной проекции, внутренняя и внешняя калибровки камеры. Калибровка камеры. Эпиполярная геометрия, моделирование и оценка. Последовательный подход к решению задачи структуры и движения. Моделирование города по пользовательским фотографиям из интернета.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 7. Бинокулярное стерео. Постановка задачи. Ректификация изображений и триангуляция. Локальные методы стерео. Глобальные методы, задание энергии. Использование деревьев для стерео. Методы на основе пересегментации.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 8. Многовидовое стерео. Алгоритмы на основе раскраски вокселей. Объединение карт глубины с помощью Марковских случайных полей. Многовидовое стерео на основе фрагментов.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 9. Реконструкция по одному изображению.Точки схода, их оценка и использование для реконструкции. Интерактивные методы реконструкции по одному изображению. Семантическая сегментация и трехмерная реконструкция. Подход на основе гипотез и их оценок. Реконструкция помещений. Блочный мир.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 10. Распознавание позы человека.Отслеживание и покадровая оценка. Иллюстрированные модели и методы на их основе. Многокамерные методы для оценки позы человека, использование трехмерной реконструкции.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 11. Распознавание и анализ изображений лиц человека. Тестовые коллекции. Признаки для анализа лиц, Local Binary Patterns. Распознавание атрибутов лица. Подход для основе множества классификаторов. Улучшение красоты лица. Синтез анимации лица.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Лекция 12. Распознавание черт лица и моделирование головы человека по изображению.Активные модели формы и внешности для распознавания черт лица. Трехмерные параметрические модели. Редактирование изображений с использованием моделей лиц.
Посмотреть видео на сайте Лекториума
Дополнительные материалы:
Курсы лаборатории компьютерной графики
Сайт курса
Видеолекции курса Введение в компьютерное зрение
Немає коментарів:
Дописати коментар