Detección de objetos
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关于内容

¿Te interesa la visión por computador? ¿Te gustaría conocer qué métodos puedes utilizar para detectar y reconocer objetos en una imagen? En este curso te introducirás en los principios básicos de cualquier sistema automático de detección y reconocimiento de objetos en imágenes. A lo largo del curso analizaremos diferentes métodos de representación 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 reconocimiento de objetos que sirve de guía para ir introduciendo tanto los diferentes métodos de extracción de características y representación de la imagen como diferentes alternativas para clasificar una imagen y para localizar todas las instancias de un objeto en la imagen. El temario incluye conceptos básicos de formación de la imagen, la convolución y su aplicación a la detección de contornos, características de regiones, descriptores de imagen (Local Binary Pattern, Histogram of Oriented Gradients, características de Haar) y varios métodos de clasificación (clasificador lineal, Support Vector Machine, Adaboost, Random Forest, Convolutional Neural Network). Finalizar el curso te permitirá: • Diseñar, a partir de un esquema básico común, soluciones adaptadas para diferentes problemas de detección y reconocimiento de objetos en una imagen, • Conocer las principales técnicas para la descripción y clasificación de una imagen, • Conocer las herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones reales de detección y reconocimiento de objetos, para que seas capaz de desarrollar tus propios sistemas de detección y reconocimiento de objetos en múltiples aplicaciones. 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. INICIO: 1 de Diciembre de 2015

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课程大纲

  • Week 1 - INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS
    En esta primera semana explicaremos los fundamentos de un detector de objetos. Empezaremos introduciendo los conceptos básicos de la formación y el análisis de imágenes, para aplicarlos en el diseño de detectores simples basados en las características de los p...
  • Week 2 - CLASIFICACIÓN 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 detectar o no. Lo ilustraremos utilizando LBP como descriptor de la imagen y la regresión logística...
  • Week 3 - DETECCIÓN DE OBJETOS
    En esta semana nos centraremos primero en la fase de detección de posibles candidatos en la imagen. El conjunto de candidatos que se detecten serán analizados por el clasificador que explicamos en la semana 2 para determinar la presencia del objeto. Además, e...
  • 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 utilización de HOG como descriptor de la imagen y SVM como clasificador.
  • Week 5 - DETECTOR BASADO EN HAAR/ADABOOST
    En esta semana veremos un tercer sistema de detección basado en las características de Haar para describir la imagen y Adaboost como clasificador. Para poder explicar las características de Haar explicaremos también el concepto de imagen integral. Veremos cómo...
  • Week 6 - TÉCNICAS AVANZADAS
    En las semanas anteriores hemos visto los métodos más habituales para la detección de objetos. En esta última semana explicaremos algunas técnicas más avanzadas que se pueden utilizar en diferentes fases de la detección y que pueden ser útiles en problemas de ...
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教师

  • Antonio López Peña, Titular de Universidad
    Departamento de Ciencias de la Computación
  • Ernest Valveny, Catedrático Escuela Universitaria
    Departamento de Ciencias de la Computación
  • Maria Vanrell, Profesora Titular de Universidad
    Departamento de Ciencias de la Computación
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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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