Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen?
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assignment Nível: Introdutório
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Informações principais

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Sobre o conteúdo

¿Te interesa la visión por computador? ¿Te gustaría saber cómo se puede reconocer el contenido visual de las imágenes y clasificarlas a partir de su contenido? En este curso aprenderás diferentes métodos de representación y clasificación de imágenes. El temario del curso te permitirá conocer el esquema básico de clasificación de imágenes conocido como Bag of Visual Words. A partir de este esquema básico aprenderás cómo utilizar varios descriptores locales de la imagen así como los métodos de clasificación más habituales. También describiremos diferentes extensiones del esquema básico que permiten combinar distintos descriptores, incluir información espacial o mejorar la representación final de la imagen. Finalizar el curso te permitirá: • Diseñar soluciones adaptadas para diferentes problemas de clasificación y reconocimiento de imágenes • Conocer las principales técnicas usadas para la descripción y clasificación de una imagen • Acceder a las herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones reales de clasificación de imágenes El curso está orientado tanto a estudiantes universitarios de algún grado relacionado con la informática, la ingeniería o las matemáticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programación, interesados en aprender cómo utilizar técnicas de visión por computador para extraer información de las imágenes.

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Programa de estudos

  • Week 1 - Introducción a la clasificación de imágenes
    En esta primera semana explicaremos los fundamentos de la clasificación de imágenes y presentaremos todos los pasos de un primer sistema de clasificación básico. Para ello, primero veremos algunos conceptos básicos sobre el procesamiento de una imagen que nos ...
  • Week 2 - Bag of Words (BoW)
    Esta semana introduciremos Bag of Words como método de representación básico que utilizaremos mayoritariamente a lo largo de todo el curso. Explicaremos todos los detalles necesarios para construir la representación BoW de una imagen, incluyendo la construcció...
  • Week 3 - Extracción de características
    En esta semana completaremos la explicación de métodos de extracción de características que iniciamos en la primera semana ofreciendo alternativas a la utilización de SIFT. En concreto veremos SURF como un nuevo método de detección y extracción más eficiente c...
  • Week 4 - Estrategias de fusión
    En esta semana veremos cómo podemos combinar diferentes descriptores que aportan diferente tipo de información en el esquema de representación BoW. Explicaremos los diferentes niveles a los que se puede hacer esta combinación: a nivel de descriptores locales (...
  • Week 5 - Incorporación de información espacial
    En esta semana abordaremos cómo podemos incorporar información espacial de los objetos de la imagen en la representación BoW. Para ello introduciremos el concepto de pirámide espacial y cómo se utiliza para modificar la representación básica del BoW de forma q...
  • Week 6 - Técnicas avanzadas
    En esta última semana veremos algunas técnicas avanzadas que pueden ser extensiones o alternativas al BoW cuando nos enfrentamos a problemas de clasificación complejos por el tipo o el número de imágenes. En primer lugar veremos los GMM como un método alternat...
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Instrutores

  • Jordi Gonzàlez Sabaté, Profesor Titular de Universidad
    Departamento de Ciencias de la Computación
  • Ramon Baldrich Caselles, Profesor titular
    Departamento de Ciencias de la Computación
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Criador do conteúdo

Universitat Autònoma de Barcelona
The Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) is a public university of an international outlook, fully integrated within its area, offering quality education in close association with research activity, the transfer of scientific, technological, cultural and educational knowledge, the promotion of the potential of its human capital and the responsible management of available resources. UAB’s current offer is composed of 81 degrees, 130 official Master Programs and 183 UAB Masters Degrees. In additition, we offer 174 lifelong learning programs and 65 Phd Programs, 27 of them awarded with the Excelence Mention for it’s quality.UAB has a total of over 3.500 teaching and research staff, over 2.000 administrative and over 40.000 students.
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A Coursera é uma empresa digital que oferece um curso on-line massivo e aberto, fundado pelos professores de computação Andrew Ng e Daphne Koller Stanford University, localizado em Mountain View, Califórnia.

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