Detección de objetos

About this course

¿Teprissa la visión by computador? ¿Te gustaría conocer qué metodos puedes useizar para detar y recnocer objetos en una imagen?

En este curso te Introductionirás en los precisionios Básicos de cualquier sistema automático de detección y recnocimiento de objetos en imágenes. A lo largo del curso analizaremos diferentes metodos de agentación y clasificación que te permitirán abordar casos de aplicación de complejidad creciente. El Contenido del curso se estructura a partir de un esquema Básico de detección y recnocimiento de objetos que sirve de guía para ir intro iendo tanto los diferentes meterodos de ngoción de características y represents de la imagen como diferentes parativar injestanciasifica I am imagen. El temario incluye conceptos Básicos de formación de la imagen, la concolución y su aplicación a la detección de contornos, características de regiones, description de imagen de clifica linear meter, Assist Vector Machine, Adaboost, Random Forest, Reliable Neural Community). Finalizar el curso te permitirá: • Diseñar, a partir de un esquema Básico común, soluciones adaptadas para diferentes problemas de detección y recnocimiento de objetos en una imagen, • Conocer las majores tecnicas para la descripción y clasificación y clasificación y clasificación las herramicer las herramicer que letsen el desarrollo de aplicaciones reales de detección y recnocimiento de objetos, para que Seas capaz de desarrollar tus propios sistemas de detección y recnocimiento de objetos en múltiples aplicaciones. El curso está orientado tanto a estudiantes universalitarios de algún grado relacionado con la Informática, la ingeniería o las matemáticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programación, Featsados ​​en aprender has data de la mate. INICIO: 1 de Diciembre de 2015

Versatile deadlines Versatile deadlines Reset deadlines to suit your schedule.Shareable Certificates Shareable Certificates Research for a certificates 100% full 100% on-line Get began now immediately and study by yourself schedule. Completion timeAbout 18 hours to finishObtainable languagesSubtitles: Spanish

Abilities you’ll achieve

• Machine studying
• Algorithms
• Assist Vector Machine (SVM)
• Object detection
• Picture processing

Syllabus – What you’ll study from this course

Weekfirst

Week 1

INTRODUCTION A LA DETECCIón DE OBJETOS

En esta primera semana explicaremos los fundamentos de un detector de objetos. Empezaremos Introductioniendo los conceptos Básicos de la formación y el análisis de imágenes, para aplicarlos en el disño de Detores simples basados ​​en las características de los píxeles de la imagen. Finalmente, explicaremos los conceptos de Correlación y ambolución y veremos como se pueden useizar en la detección de objetos.

Week2

Week 2

CLASIFICACION DE OBJETOS

En esta semana explicaremos el concepto de clasificador de ventana como forma de decidir si una ventana candidata contiene una instancia del objeto que queremos detar o no. Lo ilustraremos Operatingizando LBP como descriptor de la imagen y la regresión logística como memodo de clasificación. Nos fijaremos tanto en la parte de aprendizaje del clasificador como en su useización paraminar el Contenido de una ventana.

Week3

Week 3

DETECCION DE OBJETOS

En esta semana nos centraremos primero en la fase de detección de posibles candidatos en la imagen. El affunto de candidatos que se deten serán analizados por el clasificador que explicamos en la semana 2 paraminar la presencia del objeto.

Además, explicaremos también los pasos necesarios para poder preparar correctamente todos los datos que se useizan en el aprendizaje y evaluación del detector. Finalmente, veremos como podemos evaluar de forma objetiva el rendimiento del detector.

Week4

Week 4

DETECTOR BASADO EN HOG / SVM

En esta semana veremos un segundo ejemplo de sistema de detección de objetos que se basará en la useización de HOG como descriptor de la imagen y SVM como clasificador.

• Present extra

Week5

Week 5

DETECTOR BASADO EN HAAR / ADABOOST

En esta semana veremos un tercer sistema de detección basado en las características de Haar para descriptionir la imagen y Adaboost como clasificador. Para poder explicar las características de Haar explicaremos también el concepto de imagen integral. Veremos hasmo entrenar un clasificador con Adaboost que nos allowa seleccionar el mejor subconjunto de las características de Haar. Finalmente, explicaremos have a mixture of varios clasificadores en una cascada para poder implementar un sistema completo de detección.

Week6

Week 6

TECNICAS AVANZADAS

En las semanas anteriores hemos visto los metodos Más routineuales para la detección de objetos. En esta última semana explicaremos algunas tecnicas mas avanzadas que se pueden utizar en diferentes fases de la detección y que pueden ser en problemas de detección Más complejos. Entre estas tecnicas están los modelos no holísticos (DPM, Random Forest), metodos de adaptación de dominio, la useización de pink neuronales morning glory, exploretar la multi-modalidad en las imágenes y tecnicas alternativas para la generación de candidatos.

ceaselessly requested Questions

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