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Comprender la coincidencia visual en la visión del sistema

En este curso gratuito en línea, aprenda sobre los diversos métodos de comparación visual en el procesamiento de imágenes en la visión de la computadora.

Publisher: NPTEL
La detección de características y la coincidencia son componentes esenciales de muchas aplicaciones de visión de sistema. La coincidencia de características es un método eficaz para detectar un destino especificado en una escena abarrotada. Este curso en línea gratuito explica el proceso de selección de una estrategia de coincidencia de características apropiada para determinar las correspondencias y el método de diseñar estructuras de datos eficientes y algoritmos para hacer coincidir las características.
Comprender la coincidencia visual en la visión del sistema
  • Duración

    1.5-3 Horas
  • Students

    90
  • Accreditation

    CPD

Descripción

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Resultados

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Description

El curso presenta el proceso de establecer coincidencias de características preliminares entre dos o más imágenes. Esto incluye seleccionar la estrategia de coincidencia apropiada para determinar qué correspondencias se pasan a la siguiente etapa para su posterior procesamiento y asegurar si el conjunto de características coincidentes son geométricamente consistentes. Junto a esto se explica el procedimiento para diseñar estructuras de datos eficientes y algoritmos que coincidan con las características a través de diferentes imágenes. Entonces se describe el proceso de aislamiento de características de una forma particular dentro de una imagen utilizando el algoritmo de transformación de Hough. Descubrirá la importancia de la técnica de la transformación Hough Transform para tener cada punto de borde votos para todas las líneas posibles que pasan a través de él, y se examinan las líneas correspondientes a los valores de acumulador o de bandeja altos para posibles ajustes de línea.

A continuación, el curso explica cómo se utiliza el método de transformación de Hough para agrupar los edgels en segmentos de línea, incluso a través de huecos y oclusiones en una imagen. Se le enseñará sobre el enfoque de la bolsa de características que calcula la distribución de las palabras visuales encontradas en la imagen de consulta y compara esta distribución con las que se encuentran en las imágenes de entrenamiento. Esta explicación incluirá el proceso de representación de objetos e imágenes como colecciones desarticuladas de descriptores de características. Se describe el proceso de coincidencia de varias imágenes utilizando kernels de coincidencia selectiva. Se le enseñará acerca de un kernel de coincidencia que toma lo mejor de las técnicas existentes combinando un procedimiento de agregación con un kernel de coincidencia en particular.   Se investigarán las diversas métricas utilizadas para comparar imágenes basadas en sus descriptores locales para mejorar el reconocimiento visual de objetos, ubicaciones y escenas. Además de esto, también se explica el proceso de emparejar núcleos para pirámides de imágenes.

Por último, explorará los métodos de correlación de conjuntos de características no ordenados de imágenes a histogramas de múltiples resoluciones para encontrar correspondencias implícitas basadas en la celda de histograma de resolución más fina. Esto incluirá el procedimiento para la coincidencia de dos colecciones de características en un espacio de aspecto de alta dimensión. Después de esto, usted descubrirá los desarrollos significativos en el campo de la visión de la computadora en las últimas décadas. Por último, se destacan los principios fundamentales y los conductos comunes de visión informática que se aplican a las redes neuronales profundas. Understanding Visual Matching in Computer Vision es un curso informativo, que interesará a los que estudian informática o a los interesados en estos temas. ¿Por qué esperar? Inscríbase hoy mismo y empiece a aprender sobre los métodos de comparación visual en el procesamiento de imágenes y los métodos de generación de técnicas de libro de códigos visuales eficientes y eficaces utilizando kernels de aditivos.

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