Predator, a software that learns from its mistakes - Zdenek Kalal

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Predator, a software that learns from its mistakes - Zdenek Kalal

  1. 1. PREDATO R Zdenek Kalal, Jiri Matas, Krystian Mikolajczykvenerdì 29 luglio 2011
  2. 2. Enable machines to “see”venerdì 29 luglio 2011
  3. 3. Enable machines to “see”venerdì 29 luglio 2011
  4. 4. Enable machines to “see”venerdì 29 luglio 2011
  5. 5. Enable machines to “see”venerdì 29 luglio 2011
  6. 6. Enable machines to “see”venerdì 29 luglio 2011
  7. 7. Enable machines to “see”venerdì 29 luglio 2011
  8. 8. venerdì 29 luglio 2011
  9. 9. venerdì 29 luglio 2011
  10. 10. venerdì 29 luglio 2011
  11. 11. Object tracking Autonomous robot navigation Surveillance Human-Computer Interfa Games Augmented Reality Motion Capturevenerdì 29 luglio 2011
  12. 12. Predatorvenerdì 29 luglio 2011
  13. 13. Predatorvenerdì 29 luglio 2011
  14. 14. Predatorvenerdì 29 luglio 2011
  15. 15. Control theoryvenerdì 29 luglio 2011
  16. 16. Ball and beamvenerdì 29 luglio 2011
  17. 17. Ball and beamvenerdì 29 luglio 2011
  18. 18. Ball and beamvenerdì 29 luglio 2011
  19. 19. Ball and platevenerdì 29 luglio 2011
  20. 20. Ball and platevenerdì 29 luglio 2011
  21. 21. Ball and platevenerdì 29 luglio 2011
  22. 22. Feedback 1. Define the goal 2. Measure error 3. React on the error Norbert Wiener Cybernetics 1948venerdì 29 luglio 2011
  23. 23. Realization of feedbackvenerdì 29 luglio 2011
  24. 24. Realization of feedback Goalvenerdì 29 luglio 2011
  25. 25. Realization of feedback Goal Detectionvenerdì 29 luglio 2011
  26. 26. Realization of feedback Goal Error Detectionvenerdì 29 luglio 2011
  27. 27. Face detectionvenerdì 29 luglio 2011
  28. 28. Scanning windowvenerdì 29 luglio 2011
  29. 29. Scanning windowvenerdì 29 luglio 2011
  30. 30. Scanning windowvenerdì 29 luglio 2011
  31. 31. Scanning windowvenerdì 29 luglio 2011
  32. 32. Scanning windowvenerdì 29 luglio 2011
  33. 33. Scanning windowvenerdì 29 luglio 2011
  34. 34. Scanning windowvenerdì 29 luglio 2011
  35. 35. Scanning windowvenerdì 29 luglio 2011
  36. 36. Scanning window Requires a face modelvenerdì 29 luglio 2011
  37. 37. Object model several parameter millions of parametersvenerdì 29 luglio 2011
  38. 38. Offline learning [+] [-] Training examplesvenerdì 29 luglio 2011
  39. 39. Offline learning [+] [-] Training examples Modelvenerdì 29 luglio 2011
  40. 40. venerdì 29 luglio 2011
  41. 41. venerdì 29 luglio 2011
  42. 42. •Increasing interactivity Offline Online learning learning • Millions of • Single examples examplevenerdì 29 luglio 2011
  43. 43. venerdì 29 luglio 2011
  44. 44. venerdì 29 luglio 2011
  45. 45. venerdì 29 luglio 2011
  46. 46. venerdì 29 luglio 2011
  47. 47. Change of philosophy Errors are Errors will bad happen • Try to • Learn from avoid errors errors asvenerdì 29 luglio 2011
  48. 48. Define the goalvenerdì 29 luglio 2011
  49. 49. Define the goalvenerdì 29 luglio 2011
  50. 50. Measure errorsvenerdì 29 luglio 2011
  51. 51. Remember the errorsvenerdì 29 luglio 2011
  52. 52. Formalization • Discrete dynamical systemvenerdì 29 luglio 2011
  53. 53. Stabilityvenerdì 29 luglio 2011
  54. 54. Learning Tracking Detectionvenerdì 29 luglio 2011
  55. 55. venerdì 29 luglio 2011
  56. 56. venerdì 29 luglio 2011
  57. 57. venerdì 29 luglio 2011
  58. 58. venerdì 29 luglio 2011
  59. 59. venerdì 29 luglio 2011
  60. 60. venerdì 29 luglio 2011
  61. 61. venerdì 29 luglio 2011
  62. 62. venerdì 29 luglio 2011
  63. 63. venerdì 29 luglio 2011
  64. 64. venerdì 29 luglio 2011
  65. 65. Responses …venerdì 29 luglio 2011
  66. 66. Open source • GPL licence v3.0 • Currently over 1000 membersvenerdì 29 luglio 2011
  67. 67. Open source • GPL licence v3.0 • Currently over 1000 membersvenerdì 29 luglio 2011
  68. 68. venerdì 29 luglio 2011
  69. 69. venerdì 29 luglio 2011
  70. 70. Thank you!venerdì 29 luglio 2011

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