CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.Anton Konushin
Курс "Введение в компьютерное зрение", читаемый на
ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова в весеннем семестре 2015 года. Лектор - Конушин Антон. Лекция 1. Темы - понятие о компьютерном зрение, сложности, связь с искусственным интеллектом. История и достижения компьютерного зрения. Свет и цвет, модели цвета, цифровое изображение.
Denis Perevalov -- Computer Vision with OpenCV 2Uralcsclub
The lectures are devoted to the basics of Computer Vision through some examples of using OpenCV library. The possibilities and limitations of applicability of the known algorithms to real projects are also considered. (IN RUSSIAN)
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.Anton Konushin
Курс "Введение в компьютерное зрение", читаемый на
ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова в весеннем семестре 2015 года. Лектор - Конушин Антон. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений. Рассматриваются методы бинаризации изображений, основы математической морфологии, медианная фильтрация, выделение связанных компонент, метод последовательного сканирования, метод К-средних, оценка характеристик сегментов.
CV2015. Лекция 1. Понятия и история компьютерного зрения. Свет и цвет.Anton Konushin
Курс "Введение в компьютерное зрение", читаемый на
ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова в весеннем семестре 2015 года. Лектор - Конушин Антон. Лекция 1. Темы - понятие о компьютерном зрение, сложности, связь с искусственным интеллектом. История и достижения компьютерного зрения. Свет и цвет, модели цвета, цифровое изображение.
Denis Perevalov -- Computer Vision with OpenCV 2Uralcsclub
The lectures are devoted to the basics of Computer Vision through some examples of using OpenCV library. The possibilities and limitations of applicability of the known algorithms to real projects are also considered. (IN RUSSIAN)
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.Anton Konushin
Курс "Введение в компьютерное зрение", читаемый на
ВМК МГУ имени М.В. Ломоносова в весеннем семестре 2015 года. Лектор - Конушин Антон. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений. Рассматриваются методы бинаризации изображений, основы математической морфологии, медианная фильтрация, выделение связанных компонент, метод последовательного сканирования, метод К-средних, оценка характеристик сегментов.
Доклад "Теории понятий и представление знаний в современных технических системах" на методологической школе в Юрмале. 19 августа 2012г.
Аудио: http://narod.ru/disk/59651696001.1b9de207403d4c7d7ebe84fc9f936c91/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%9B%D0%B5%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D1%87%D1%83%D0%BA%D0%B0_19.08.WMA.html
Доклад "Теории понятий и представление знаний в современных технических системах" на методологической школе в Юрмале. 19 августа 2012г.
Аудио: http://narod.ru/disk/59651696001.1b9de207403d4c7d7ebe84fc9f936c91/%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D0%9B%D0%B5%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D1%87%D1%83%D0%BA%D0%B0_19.08.WMA.html
Модельно-ориентированная инженерия в MATLAB и SimulinkAlexander Efremov
Презентация, показанная на семинаре по разработке симуляторов (стендов реального времени) в MATLAB и Simulink.
Подробности: http://aeshnik.livejournal.com/5211.html
Введение. История компьютерного зрения. Трудности и подсказки. Практическое применение. Обзор курса. Устройство оптической системы человека, фотокамеры. Цвет и свет.
Denis Perevalov -- Computer vision with OpenCV 1Uralcsclub
The lectures are devoted to the basics of Computer Vision through some examples of using OpenCV library. The possibilities and limitations of applicability of the known algorithms to real projects are also considered. (IN RUSSIAN)
SECR2013: Как научить ваших детей программироватьDmitri Soshnikov
В докладе дается обзор нескольких инструментов Microsoft, которые позволят показать вашему ребенку, что компьютер - это отличный инструмент для творчества! В частности, рассказывается про несколько способов научить ребенка программировать, начиная с 7-8 лет. Доклад вошел в число лучших приглашенных докадов на конференции SECR2013
MoITvation - презентация-размышление о роли IT в современном мире с конкретны...Dmitri Soshnikov
Эту презентацию я рассказывал участникам молодёжного форума Селигер-2010 (Зворыкинская смена). В ней рассказывается о роли IT в современном мире, о сдвигах вычислительной парадигмы в сторону облачных вычислений, а также о новых и интересных технологиях Майкрософт, которые могут помочь каждому быть более продуктивным.
11. Задача компьютерного зрения Понять, что запечатлено на изображении Мы видим Компьютер видит Source: S. Narasimhan
12. Задача компьютерного зрения «To see means to know what is where by looking» David Marr, Vision, 1982 Понять, что запечатлено на изображении Что это в действительности обозначает? Зрение - источник семантической информации о мире Зрение - источник метрической информации о трехмерном мире
22. Метрическая информация Моделирование по пользовательским снимкам Стерео реконструкция Структура из движения NASA Mars Rover Goesele et al. Pollefeys et al. Slide: Svetlana Lazebnik
24. Зрение… принятые названия Обработка изображений (Image processing) На входе и выходе изображение Анализ изображений (Image analysis) Фокусируется на работе с 2D изображениями Распознавание образов (Pattern recognition) Распознавание, обучение на абстрактных числовых величинах, полученных в том числе и из изображений Компьютерное зрение (Сomputer vision) Изначально воостановление 3д структуры по 2д изображениям, сейчас шире, как принятие решений о физических объектах, основываясь на их изображениях Фотограмметрия (Photogrammetry) Исторически измерение расстояний между объектами по 2D изображениям Машинное зрение (Мachine vision) Обычно понимается как решение промышленных, производственных задач (сложилось исторически)
25. Зачем? Полезно – много практических применений Интересно – наглядное применение массы математических методов Сложно 25+% мозга человека отвечает за зрение «ИИ-полная» задача – решение задачи зрения на уровне человека равносильно решению задачи искусственного интеллекта
46. Резюме Зрение изначально нечеткая задача Разные 3D сцены дают одно и то же 2D изображение Необходимы априорные знания о структуре и свойствах мира Image source: F. Durand
55. Whirlwind, MIT, 1951 Первый компьютер, отображающий текст и графику в реальном времени на мониторе Точками карту, значком самолёт. «Световое перо» для взаимодействия с экраном (запрос информации об объекте)
58. Зарождение компьютерного зрения L. G. Roberts, Machine Perception of Three Dimensional Solids, Ph.D. thesis, MIT Department of Electrical Engineering, 19601963.
60. SketchPad, MIT, 1963 Ivan Sutherland демонстрирует интерактивный графический редактор SketchPad
61. CAD, IBM + GM, 1964 Первая СAD-система, геометрические преобразования (поворот, вращение)
62. IBM 2250, Adage Первая отдельная графическая станция, быстрый дисплей (вращение без мерцания) 1024x1024 векторный дисплей, стыковался к IBM 360
63. Virtual Reality, Harvard, 1968 Ivan Sutherland перешел в Гарвард, где разработал первый Head Mounted Display (HMD) Виртуальная комната (wireframe), в которую можно войти
65. Freddy II, 1973 Университет Эдинбурга Один из первых роботов с системой машинного зрения 5 степеней свободы Умеет собирать машинки из кубиков, разбросанных по столу 384Кб RAM в управляющем компьютере
66. Давид Марр (1970е) «Primal sketch» Низкоуровневые («low-level») свойства изображения: направленные края, отрезки и т.д. «2.5D sketch» Упорядочивание по глубине (бинокулярное стерое), учёт текстуры и т.д. «3D model» Распознавание объектов и представление о 3х мерном мире
67. Решаемые задачи Изображения и видео повсюду Бурно растущая область Обработка – улучшение качества, ретушь, изменение размера и формы, композиция Интернет – поиск, аннотация, поиск дубликатов, распознавание объектов Видеонаблюдение – отслеживание, распознавание объектов, распознавание жестов и событий Промышленные системы – диагностика, контроль качества Спецэффекты в кино – композиция, монтаж фонов, захват движения
68. Personal photo albums Movies, news, sports Medical and scientific images Surveillance and security Распространение изображений
69. Распознавание текста Digit recognition, AT&T labs http://www.research.att.com/~yann/ License plate readers http://en.wikipedia.org/wiki/Automatic_number_plate_recognition Source: S. Seitz
70. Детектор лиц (2001) Алгоритм Viola-Jones – первый быстрый и надежный алгоритм поиска лиц. Демонстрация силы машинного обучения. Source: S. Seitz
71. Поиск улыбки Sony Cyber-shot® T70 Digital Still Camera Source: S. Seitz
73. Биометрия “How the Afghan Girl was Identified by Her Iris Patterns” Read the story Source: S. Seitz
74. Биометрия Face recognition systems now beginning to appear more widelyhttp://www.sensiblevision.com/ Fingerprint scanners on many new laptops, other devices Source: S. Seitz
96. Структура курса 13 лекций 4 домашних задания Оценки за задания (2...5) Оценка за курс по заданиям М.б. письменные упражнения Задания на Матлаб Удобнее и проще, чем на С++/С# Будет занятие по Матлабу! Вопросы: В форум – http://forum.graphicon.ru
Автор таинственно пропал с поезда. Брата застрелили после патентного суда с Эдиссоном
1909 - аэрофотосъемка
Low-level image processing algorithms are applied to 2D images to obtain the ``primal sketch”(directed edge segments, etc.), from which a 2.5 D sketch of the scene is obtained using binocularstereo. Finally, high-level (structural analysis, a priori knowledge) techniques are used to get 3Dmodel representations of the objects in the scene. This is probably the single most influential workin computer vision ever. Many researchers cried: ``From the paradigm created for us by Marr, noone can drive us out.”