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 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 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.
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
Человеческий глаз — уникальный, исключительно сложный оптический прибор. Окружающий мир человек видит ясно, когда все отделы глаза работают гармонично. Если в каком-либо звене происходит сбой, зрение ухудшается.
Тема доклада является логическим продолжением выступления Александра Бакулина в области робототехники и посвящена актуальной на сегодняшний момент проблеме технического зрения
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
Человеческий глаз — уникальный, исключительно сложный оптический прибор. Окружающий мир человек видит ясно, когда все отделы глаза работают гармонично. Если в каком-либо звене происходит сбой, зрение ухудшается.
Тема доклада является логическим продолжением выступления Александра Бакулина в области робототехники и посвящена актуальной на сегодняшний момент проблеме технического зрения
Разработка системы "Попутчик". Технология распознавания дорожных знаков в реа...RSATU-UMNIK
Разработка адаптированной к российским условиям и относительно недорогой технологии распознавания дорожных знаков (TSR), применяемой в российских автомобилях и в автомобилях российской сборки
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)
"Научный хакатон" (англ. hackathon, от hack (см. хакер) и marathon — марафон) — формат, в котором разработчики и специалисты из разных областей вместе работают над решением какой-либо задачи, в результате чего создается концепт или прототип продукта.
Формат Хакатона: http://bit.ly/2lLgjmp
Научные Задачи: http://bit.ly/2mBfLgC
Презентация задач:
#1 https://youtu.be/7EMN0ED1LWw
#2 https://youtu.be/cH8BoWRs5lM
#3 https://youtu.be/i1cPCJiuPYw
Регистрация: http://bit.ly/2mkd4AM
Сайт: http://sciencehit.by/hackathon
Группа в fb: https://www.facebook.com/groups/scihackathon/
Научные митапы: каждый четверг на площадке ПВТ, Купревича 1/5, обсуждаем задачи, презентуем команды
Группа в vk: https://vk.com/event141357156
Для эффективной борьбы с большими данными одних технологий недостаточно. Необходим правильный настрой по отношению к ним, позволяющий видеть перспективы и особенности их использования. В данном рассказе предлагается точка зрения на совокупность проблем больших данных и их возможные пути разрешения. Рассказ построен на конкретных примерах из личной практики.
Целевая аудитория доклада, ее примерный уровень: аналитики, менеджеры ИТ, CTO.
The presentation contains description of NEC IT solutions for public safety including NeoFace solution for facial recognition, videoanalytics for behaviour recognition and some others
1. Компьютерное Зрение
Станислав @Cfr Серебряков
Cfr.ssv@gmail.com
7 июня 2011 г.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 License.
2. Содержание
1 Обзор Компьютерного Зрения
Общее
Направления и Смежные Науки
Приложения
2 Примеры
Дополненная реальность
Примеры
3 Где узнать больше?
3. Обзор Компьютерного Зрения
1 Обзор Компьютерного Зрения
Общее
Направления и Смежные Науки
Приложения
2 Примеры
3 Где узнать больше?
4. Могут ли Машины Видеть?
Цель систем компьютерного зрения
Извлечение полезной информации из изображений.
Источники Изображений
ПЗС-камеры.
Рентген, ЯМР.
Дальномеры.
5. Могут ли Машины Видеть?
Цель систем компьютерного зрения
Извлечение полезной информации из изображений.
Источники Изображений
ПЗС-камеры.
Рентген, ЯМР.
Дальномеры.
6. Почему изучаем?
Компьютерное зрение появилось как кратковременный проект в
MIT в 50-х.
Наука
Восприятие: как мы видим?
Вычислительный аналог биологического зрения
Инженерия
Как построить систему, способную воспринимать мир?
Решение задач
7. Общее
Мозг появился одновременно со зрением.
Зрение позволяет планировать действия заранее.
Большая часть процессов зрительного восприятия
человека – бессознательные.
Огромный поток информации.
Компьютерное зрение – задача обратная рендерингу!
13. Направления
2D-зрение
Сегментация
Фильтрация
Трекинг
3D-зрение
Реконструкция
Измерения
3D-Трекинг
Распознавание и Детектирование
Распознавание объектов/лиц
Поиск объектов/изображений
14. Обработка
трёх-
мерных
данных
Обработка Физиология Биологи-
Обработка и Когнитив- ческое
изобра-
жений
сигналов ные науки зрение
Теория
цвета
Компьютерное Зрение
Физика АСУ
зрение роботов
Оптика
Робототех-
Классифи- ника
кация
Оптимиза-
Машинное ция
Математика
обучение
Алгебра
Распозна-
вание
образов
Статистика
Кластери- Геометрия
зация
15. Этапы обработки
Низкий уровень
Фильтрация
Выделение краёв
Сегментация
Высокий уровень
Извлечение пространственной информации
Распознавание объектов
16. Низкий уровень
1 Сглаживание
2 Выделение краёв
3 Сегментация
17. Низкий уровень
1 Сглаживание
2 Выделение краёв
3 Сегментация
18. Низкий уровень
1 Сглаживание
2 Выделение краёв
3 Сегментация
20. Высокий уровень
1 Извлечение пространственной информации
2 Распознавание объектов
21. Приложения
Системы слежения
Человеко-машинные интерфейсы
Игры
Идентификация
Управление
Информация
Компьютерная графика
Рендеринг на основе изображений
Реконструкция
Анимация
Робототехника
Медицина
22. Проблемы
Нет общих подходов
Небольшое количество алгоритмов реального времени,
плохая масштабируемость
Нечестные базы данных
23. Примеры
1 Обзор Компьютерного Зрения
2 Примеры
Дополненная реальность
Примеры
3 Где узнать больше?
25. Смешанная реальность
Дополненная реальность (Augumented Reality)
В видео в реальном времени рендерятся объекты.
Информация
Игры
Интерфейсы
Дополненная виртуальность
Дополнительное предыдущему.
26.
27.
28.
29. Где узнать больше?
1 Обзор Компьютерного Зрения
2 Примеры
3 Где узнать больше?
30. Интернет
cgm.graphicon.ru
CVonline
FaceRec
Веб-сайты лабораторий
31. Литература
На русском
Шапиро, Стокман “Компьютероное зрение”
Рассел, Норвиг “Искуственный Интеллект: Современный
подход”
“Компьютерное Зрение: Современный подход”
Грегори “Разумный глаз”
На английском
Survey/Tutorials
Hartley, Zisserman “Multi-view geometry in computer vision”