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Comprendre l'appariement visuel dans la vision de l'ordinateur

Dans ce cours en ligne gratuit, découvrez les différentes méthodes de rapprochement visuel dans le traitement des images en vision informatique.

IL
Gratuit
La détection et la mise en correspondance des fonctions sont des composants essentiels de nombreuses applications de vision informatique. La mise en correspondance des fonctions est une méthode efficace pour détecter une cible spécifiée dans une scène encombrés. Ce cours en ligne gratuit explique le processus de sélection d'une stratégie appropriée de mise en correspondance des fonctions pour déterminer les correspondances et la méthode de conception de structures de données et d'algorithmes efficaces pour la mise en correspondance des fonctions.
  • Durée

    1.5-3 Heures
  • Certification

    Yes
  • Réactif

    Yes
  • Publisher

    NPTEL
  • Accreditation

    CPD

Description

Modules

Résultats

Certification

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Description

Le cours présente le processus d'établissement de correspondances préliminaires entre deux images ou plus. Cela inclut la sélection de la stratégie de correspondance appropriée pour déterminer quelles correspondances sont transmises à l'étape suivante pour un traitement ultérieur et s'assurer que l'ensemble des fonctions correspondantes est géométriquement cohérent. La procédure d'élaboration de structures de données et d'algorithmes efficaces pour faire correspondre les caractéristiques des différentes images est expliquée en parallèle. On décrit ensuite le processus d'isolation des caractéristiques d'une forme particulière à l'intérieur d'une image à l'aide de l'algorithme de transformation Hough. Vous découvrirez l'importance de la technique de transformation Hough ’ pour avoir chaque point de bord des votes pour toutes les lignes possibles, et les lignes correspondant aux valeurs de l'accumulateur ou du casier sont examinées pour les alignements potentiels.

Ensuite, le cours explique comment la méthode de transformation Hough est utilisée pour regrouper les edgels en segments de ligne, même à travers les trouées et les occlusions dans une image. On vous enseignera l'approche du sachet de fonctions qui calcule la distribution des mots visuels trouvés dans l'image de la requête et compare cette distribution à celles trouvées dans les images de formation. Cette explication inclura le processus de représentation d'objets et d'images en tant que collections disjointes de descripteurs de fonctions. Le processus de mise en correspondance de plusieurs images à l'aide de noyaux de correspondances sélectifs est discuté. Vous serez enseigné à propos d'un noyau de correspondance qui prend le meilleur des techniques existantes en combinant une procédure d'agrégation avec un noyau de correspondance particulier.   Les différentes mesures utilisées pour comparer les images basées sur leurs descripteurs locaux pour améliorer la reconnaissance visuelle des objets, des emplacements et des scènes feront l'objet d'une enquête. En outre, le processus de mise en correspondance des noyaux pour les pyramides d'images est également expliqué.

Enfin, vous explorez les méthodes de mappage des jeux de fonctions non commandés d'images à des histogrammes multirésolution pour rechercher des correspondances implicites basées sur la cellule d'histogramme de résolution la plus fine. Cette procédure inclut la procédure de mise en correspondance de deux collections de fonctions dans un espace de présentation de dimension supérieure. Par la suite, vous découvrirez les développements significatifs dans le domaine de la vision informatique au cours des dernières décennies. Enfin, les principes fondamentaux et les pipelines communs de vision informatique appliqués aux réseaux neuronaux profonds sont mis en évidence. Comprendre l'appariement visuel dans la vision de l'ordinateur est un cours d'information qui intéressera ceux qui étudient l'informatique ou ceux qui s'intéressent à ces sujets. Pourquoi attendre? Inscrivez-vous dès aujourd'hui et commencez à vous informer sur les méthodes de rapprochement visuel dans le traitement des images et sur les méthodes de génération de code visuel efficace et efficace à l'aide de noyaux additifs.

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