Bienvenue sur le site des Premiers principes de vision par ordinateur - https://fpcv.cs.columbia.edu/about. Ce site est une ressource supplémentaire pour cette spécialisation. Vous y trouverez des informations supplémentaires sur l'équipe de professeurs, les recherches en cours et les ressources académiques de cette spécialisation. Ce que vous pouvez explorer : ● À propos : En savoir plus sur le corps professoral et le personnel à l'origine de la spécialisation. ● Recherche : Le Columbia Imaging and Vision Laboratory (CAVE) de l'université de Columbia se consacre au développement de systèmes de vision avancés. ● Monographies et conférences : Jetez un coup d'œil aux notes de cours à l'avance.
Spécialisation Premiers principes de la vision par ordinateur
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Spécialisation Premiers principes de la vision par ordinateur
Maîtriser les premiers principes de la vision par ordinateur. Faire progresser les algorithmes mathématiques et physiques permettant la vision par ordinateur
Instructeur : Shree Nayar
10 518 déjà inscrits
Inclus avec 
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(204 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
7 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Maîtriser les principes de fonctionnement d'un appareil photo numérique et apprendre les bases du traitement de l'image
Créer une théorie de la détection des caractéristiques et développer des algorithmes pour extraire les caractéristiques des images
Explorer de nouvelles méthodes d'utilisation des indices visuels (ombrage, défocalisation, etc.) pour récupérer la forme 3D d'un objet à partir de plusieurs images ou points de vue
Initiez-vous à des tâches de perception fondamentales telles que la segmentation d'images, le suivi d'objets et la reconnaissance d'objets
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Dimensionality Reduction
- 3D Modeling
- Unsupervised Learning
- Mathematical Modeling
- Automation Engineering
- Medical Imaging
- Visualization (Computer Graphics)
- Image Analysis
- Virtual Reality
- Algorithms
- Electronic Components
- Photography
- Computer Graphics
- Color Theory
- Artificial Neural Networks
- Estimation
- Graph Theory
- Computer Vision
- Image Quality
- Machine Learning Algorithms
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
143 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de Columbia University
Spécialisation - série de 5 cours
Ce que vous apprendrez
Apprendre le fonctionnement d'un appareil photo et la formation d'une image à l'aide d'un objectif
Comprendre le fonctionnement d'un capteur d'images et ses principales caractéristiques
Concevoir des caméras qui capturent une gamme dynamique élevée et des images grand angle
Apprenez à créer des images binaires et à les utiliser pour construire un système simple de reconnaissance d'objets
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Mathématiques avancées
Catégorie : Mathématiques appliquées
Catégorie : Théorie des couleurs
Catégorie : Semi-conducteurs
Catégorie : Composants électroniques
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Visualisation (infographie)
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Qualité de l'image
Catégorie : Infographie
Catégorie : Photographie
Ce que vous apprendrez
Apprenez à détecter les bords et les coins des images.
Développez des contours actifs (serpents) pour trouver les limites d'objets complexes.
Découvrez la transformation de Hough pour trouver des formes paramétriques simples dans les images
Apprenez à transformer des images et à estimer l'homographie entre deux images
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Algèbre linéaire
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Modélisation mathématique
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Infographie
Ce que vous apprendrez
Apprenez les concepts radiométriques liés à la lumière et à son interaction avec les scènes.
Comprendre les modèles de réflectance et les différents mécanismes physiques qui déterminent l'apparence d'une surface
Développez une méthode pour récupérer la forme d'une surface à partir de son ombrage.
Comprendre le principe de la stéréo photométrique, qui permet d'obtenir une carte dense des normales de surface de la scène en faisant varier la direction de l'éclairage
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : modélisation 3D
Catégorie : Visualisation (infographie)
Catégorie : Imagerie médicale
Catégorie : Ingénierie de l'automatisation
Catégorie : Infographie
Catégorie : Modélisation mathématique
Ce que vous apprendrez
Développez un modèle complet d'une caméra et apprenez à calibrer une caméra en estimant ses paramètres.
Développez un système stéréo simple qui utilise deux caméras de configuration connue pour estimer la structure 3D d'une scène.
Concevoir un algorithme permettant de récupérer la structure de la scène et le mouvement de la caméra à partir d'une vidéo.
Développer des algorithmes de flux optique pour estimer le mouvement des points dans une séquence vidéo
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Algèbre linéaire
Catégorie : Infographie
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Réalité virtuelle
Ce que vous apprendrez
Concevoir des algorithmes pour détecter les changements significatifs dans une scène
Développer des méthodes de suivi d'objets dans une vidéo lorsque l'objet subit des changements de pose et d'éclairage
Apprenez plusieurs approches pour segmenter une image en régions significatives
Créer un pipeline de bout en bout pour l'apprentissage et la reconnaissance d'objets sur la base de leur apparence visuelle
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Analyse d'images
Catégorie : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Vision par ordinateur
Catégorie : Deep learning
Catégorie : Algèbre linéaire
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Théorie des graphes
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Foire Aux Questions
3 - 5 mois.
Il est recommandé d'avoir des notions d'algèbre linéaire et de calcul. Aucun langage de programmation n'est requis.
Non.
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