Sparse Representations in Signal and Image Processing: Fundamentals

Cours
en
Anglais
25 h
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Source
  • Sur www.edx.org
Conditions
  • À son rythme
  • Accès libre
  • Certificat payant
Plus d'informations
  • 5 séquences
  • Niveau Avancé

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Détails du cours

Déroulé

This program is composed from two separate parts:

1.Part 1: Sparse Representations in Signal and Image Processing: Fundamentals.

2.Part 2: Sparse Representations in Image Processing: From Theory to Practice.

While we recommend taking both courses, each of them can be taken independently of the other. The duration of each course is five weeks, and each part includes: (i) knowledge-check questions and discussions, (ii) series of quizzes, and (iii) Matlab programming projects. Each course will be graded separately, using the average grades of the questions/discussions [K] quizzes [Q], and projects [P], by Final-Grade = 0.1K + 0.5Q + 0.4P.

The following includes more details of the topics we will cover in the first course:

  • Overview of Sparseland, including mathematical warm-up and intro to L1-minimization.

  • Seeking sparse solutions: the L0 norm and P0 problem.

  • Theoretical analysis of the Two-Ortho case of P0, including definitions of Spark and Mutual-Coherence.

  • Theoretical analysis of the general case of the P0 problem.

  • Greedy pursuit algorithms including: Thresholding (THR), Orthogonal Matching Pursuit (OMP) and its variants.

  • Relaxation pursuit algorithms including Basis Pursuit (BP).

  • Theoretical guarantees of pursuit algorithms: THR, OMP and BP.

  • Practical tools to solve approximate problems, including exact solution of unitary case, Iterative Re-weighted Least Squares algorithm (IRLS) and Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM).

  • Theoretical guarantees to approximate solutions including definition of Restricted Isometry Property (RIP) and pursuit algorithms' stability.

Prérequis

Advanced knowledge on linear algebra and optimization; basic familiarity with signal and image processing.

Intervenants

Michael Elad
Professor of Computer Science, Technion
Israel Institute of Technology

Alona Golts
Lecturer
IsraelX

Plateforme

EdX est une plateforme d'apprentissage en ligne (dite FLOT ou MOOC). Elle héberge et met gratuitement à disposition des cours en ligne de niveau universitaire à travers le monde entier. Elle mène également des recherches sur l'apprentissage en ligne et la façon dont les utilisateurs utilisent celle-ci. Elle est à but non lucratif et la plateforme utilise un logiciel open source.

EdX a été fondée par le Massachusetts Institute of Technology et par l'université Harvard en mai 2012. En 2014, environ 50 écoles, associations et organisations internationales offrent ou projettent d'offrir des cours sur EdX. En juillet 2014, elle avait plus de 2,5 millions d'utilisateurs suivant plus de 200 cours en ligne.

Les deux universités américaines qui financent la plateforme ont investi 60 millions USD dans son développement. La plateforme France Université Numérique utilise la technologie openedX, supportée par Google.

Ce contenu est noté 4.5 sur 5
(aucun avis)
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