Этот курс входит в специализацию ''Специализация First Principles of Computer Vision'

Shree Nayar

от партнера

Специализация First Principles of Computer VisionКолумбийский университет

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 5 751

This course focuses on the detection of features and boundaries in images. Feature and boundary detection is a critical preprocessing step for a variety of vision tasks including object detection, object recognition and metrology – the measurement of the physical dimensions and other properties of objects. The course presents a variety of methods for detecting features and boundaries and shows how features extracted from an image can be used to solve important vision tasks.
We begin with the detection of simple but important features such as edges and corners. We show that such features can be reliably detected using operators that are based on the first and second derivatives of images. Next, we explore the concept of an “interest point” – a unique and hence useful local appearance in an image. We describe how interest points can be robustly detected using the SIFT detector. Using this detector, we describe an end-to-end solution to the problem of stitching overlapping images of a scene to obtain a wide-angle panorama. Finally, we describe the important problem of finding faces in images and show several applications of face detection.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 5 в программе

Специализация First Principles of Computer Vision

Начальный уровень

Students should know the fundamentals of linear algebra and calculus. The knowledge of any programming language is beneficial, though not required.

Прибл. 10 часов на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

Learn how to detect edges and corners in images.

Develop active contours (snakes) to find complex object boundaries.

Learn about the Hough Transform for finding simple parametric shapes in images.

Learn about image transformations and how to estimate the homography between two images.

Приобретаемые навыки

Scale Space
Active Contours
Image Transformations
Edge and Corner Detection
SIFT Detector

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 2 из 5 в программе

Специализация First Principles of Computer Vision

Начальный уровень

Students should know the fundamentals of linear algebra and calculus. The knowledge of any programming language is beneficial, though not required.

Прибл. 10 часов на выполнение

Английский

Субтитры: Английский

Преподаватели

Shree Nayar

T. C. Chang Professor

Computer Science

1 208 учащихся

5 курсов

от партнера

Колумбийский университет

For more than 250 years, Columbia has been a leader in higher education in the nation and around the world. At the core of our wide range of academic inquiry is the commitment to attract and engage the best minds in pursuit of greater human understanding, pioneering new discoveries and service to society.

Программа курса: что вы изучите

Неделя

Неделя 1

2 ч. на завершение

Getting Started: Features and Boundaries

2 ч. на завершение

8 материалов для самостоятельного изучения

Неделя

Неделя 2

2 ч. на завершение

Edge Detection

2 ч. на завершение

Неделя

Неделя 3

2 ч. на завершение

Boundary Detection

2 ч. на завершение

Неделя

Неделя 4

2 ч. на завершение

SIFT Detector

2 ч. на завершение

Специализация First Principles of Computer Vision: общие сведения

This specialization presents the first comprehensive treatment of the foundations of computer vision. It focuses on the mathematical and physical underpinnings of vision and has been designed for learners, practitioners and researchers who have little or no knowledge of computer vision. The program includes a series of 5 courses. Any learner who completes this specialization has the potential to build a successful career in computer vision, a thriving field that is expected to increase in importance in the coming decades.

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Features and Boundaries