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Comprensione Visual Matching in Computer Vision

In questo corso gratuito online, imparate i vari metodi di matching visivo nell'elaborazione delle immagini in visione del computer.

Publisher: NPTEL
Il rilevamento della funzione e la corrispondenza sono componenti essenziali di molte applicazioni di computer vision. La feature matching è un metodo efficace per rilevare un target specificato in una scena clicca. Questo corso online gratuito spiega il processo di selezione di una apposita strategia di matching della funzionalità per la determinazione delle corrispondenze e il metodo di ideazione di strutture e algoritmi dati efficienti per la corrispondenza delle funzioni.
Comprensione Visual Matching in Computer Vision
  • Durata

    1.5-3 Oras
  • Students

    35
  • Accreditation

    CPD

Descrizione

Modules

Risultato

Certificazione

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Description

Il corso introduce il processo di definizione delle corrispondenze preliminari tra due o più immagini. Questo include la selezione della strategia di matching appropriata per determinare quali corrispondenze vengono passate sulla fase successiva per un'ulteriore elaborazione e verificare se la serie di funzioni corrispondenti siano geometricamente coerenti. Accanto a questo si spiega la procedura per l'ideazione di strutture di dati efficienti e algoritmi per abbinare le funzioni attraverso diverse immagini. Poi viene descritto il processo di isolamento di caratteristiche di una particolare forma all'interno di un'immagine che utilizza l'algoritmo di trasformazione dell'impasto. Scoprirete la tecnica Hough Transform technique s significato per avere ogni punto di bordo voti per tutte le linee possibili che passeggiano attraverso di esso, e le linee corrispondenti agli elevati valori di accumulatore o di vassoio sono esaminate per le possibili linee di linea.

Prossimo, il corso spiega come il metodo di trasformazione dell'impasto viene utilizzato per raggruppare edgels in segmenti di linea, anche attraverso lacune e occlusioni in un'immagine. Ti verrà insegnato l'approccio di tipo bag - of - features che calcola la distribuzione delle parole visive trovate nell'immagine della query e confronta questa distribuzione a quelle trovate nelle immagini di allenamento. Questa spiegazione includerà il processo di rappresentazione di oggetti e immagini come raccolte disgiunte di descrittori di feature. Si discute il processo di corrispondenza di più immagini utilizzando le kermesse di corrispondenza selettiva. Ti verrà insegnato un kernel di match che prende il meglio delle tecniche esistenti combinando una procedura di aggregazione con un particolare kernel match.   Le varie metriche utilizzate per confrontare immagini in base ai propri descrittori locali per migliorare il riconoscimento visivo degli oggetti, delle location e delle scene saranno indagate. Oltre a questo, viene spiegato anche il processo di matching kernels per le piramidi di immagini.

Infine, esplorerai i metodi di mappatura delle feature set non ordinate di immagini agli istogrammi multi - risoluzione per trovare corrispondenze implicite in base alla più raffinata cella histogram. Questo includerà la procedura per la corrispondenza di due raccolte di funzioni in uno spazio di aspetto ad alto dimensionali. In seguito, scoprirete gli sviluppi significativi nel campo della visione informatica negli ultimi decenni. Infine, si evidenziano i principi fondamentali e le condotte comuni di visione informatica applicate alle reti neurali profonde. Capire Visual Matching in Computer Vision è un corso informativo, che interesserà coloro che studiano la scienza informatica o coloro che sono interessati a questi argomenti. Perché aspettare? Registrati oggi e inizia l'apprendimento di metodi di matching visivi nel trattamento delle immagini e dei metodi di generazione di tecniche di codebook visivi efficienti ed efficaci utilizzando i kermesse additive.

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