MPV - metody počítačového vidění

Cíl předmětu

Předmět se zabývá vybranými problémy počítačového vidění: hledáním korespondencí mezi obrazy pomocí nalezení významných bodů a oblastí, jejich invariantního a robustního popisu a matchingu, dále slepováním obrazů, detekcí, rozpoznáváním a segmentací objektů v obrazech a ve videu, vyhledáváním obrázků ve velkých databázích a sledováním objektů ve video-sekvencích.

Nutné prerekvizity

Kurs předpokládá schopnost programování a samostatné práce v jazyku MATLAB. Součástí cvičení jsou programovací úlohy na řešení problematiky metod počítačového videní. Adept musí ovládat základy zpracování digitálního obrazu jako konvoluce, filtrace, transformace jasu, interpolace a základní geometrické transformace obrazu. Rovněž se predpokládají dobré základy z lineární algebry, teorie pravděpodobnosti a statistiky.

Prednášky: pondělí 11:00-12:30, KN:E-127 (K4)

Přednášející (Př.):JM Jiří Matas, TS Tomáš Svoboda, TW Tomáš Werner, OC Ondra Chum)

Datum	Př.	Zdroj	Téma
14.2.	OC	correspondence (s. 1-55)	Detekce bodů a oblasti zájmu: Harrisův operátor (detektor rohů), Laplacův operátor a jeho aproximace rozdílem Gaussiánů, afinně kovariantní verze, maximálně stabilní extremální oblasti (MSER).
21.2.	JM	correspondence (s.56-90)	Deskriptory oblasti zájmu: SIFT (scale invariant feature transform), LBP (local binary patterns), shape context. Metoda lokálních afinních rámců pro zajištění geometrické invariance popisu.
28.2.	JM	correspondence (s. 90-124)	Hledání korespondenci a rozpoznávání objektů pomoci lokálního invariantního popisu.
7.3.	JM	RANSAC	RANSAC, registrace obrazů
14.3.	JM	retrieval	Image Retrieval I: Vyhledávání ve velkých obrazových databázích: popisy obrazů
21.3.	JM	minHash	Image Retrieval II: Vyhledávání ve velkých obrazových databázích: indexace, geometrická konzistence
28.3.	TS	slides printout lecture notes	Sledování objektů (tracking) I. KLT tracker, sledování Harrisových bodů pomocí korelace
4.4.	TS	ms_slides ms_printout	Sledování objektů (tracking) II. Metoda Mean-shift
11.4.	TS	particles_slides particles_print motionsegm_slides motionsegm_print	Sledování objektů (tracking) III. Kondenzace (particle filtering), segmentace pohybu - oddělení pozadí od pohybujících se objektů
18.4.	JM	scanning w. detection	Detekce objektů pomocí scanning window (Viola-Jones metody)
25.4.	Velikonoční ponděli, přenáška odpadá
2.5.	JM	Hough Transform	Detekce geometrických primitiv (přímek, kružnic, elips, atd.). Houghova transformace a její porovnání s RANSACem (Random Sample Consensus).
9.5.	JM		AAM, ASM, Active Appearance Model, Active Shape Model
16.5.

Hodnocení

Práce v semestru 50%, písemná část zkoušky 40%, ústní 10%.

Zkouška

Zkouška bude 27.5.2011, písemka začíná v 9:00 v KN:E-128

Zkouškové otázky (aktualizováno 2010-06-03, ale jen opraveny překlepy a narazení některých zkratek slovy). Z nich bude vybráno cca 4-5 otázek. Po písemce bude následovat ústní část, vedena především debatou nad odpověďmi.

Informace

Další potřebné informace jsou uvedeny v jednotlivých oddílech této stránky, každou připomínku k její náplni a organizaci uvítáme na diskusním fóru předmětu.

Posluchačům MPV přejeme mnoho zdaru a odhodlání.

Prednášející

Jiří Matas	Tomáš Svoboda

Table of Contents