Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen?
list 6个序列
assignment 等级:入门
chat_bubble_outline 语言 : 西班牙语
card_giftcard 288点
评论
-
starstarstarstarstar

关键信息

credit_card 免费进入
timer 总共36个小时

关于内容

¿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.

more_horiz 查看更多
more_horiz 收起
dns

课程大纲

  • 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...
record_voice_over

教师

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

内容设计师

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.
assistant

平台

Coursera

Coursera是一家数字公司,提供由位于加利福尼亚州山景城的计算机教师Andrew Ng和达芙妮科勒斯坦福大学创建的大型开放式在线课程。

Coursera与顶尖大学和组织合作,在线提供一些课程,并提供许多科目的课程,包括:物理,工程,人文,医学,生物学,社会科学,数学,商业,计算机科学,数字营销,数据科学 和其他科目。

你是这个MOOC的设计者?
您对这门课的评价是 ?
内容
0/5
平台
0/5
动画
0/5