画像処理と3次元幾何:コンピュータビジョン基礎2
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画像処理と3次元幾何:コンピュータビジョン基礎2

Learn the essence of "Computer Vision: Models, Learning, and Inference", part 2
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Instead of using a simple lifetime average, Udemy calculates a course's star rating by considering a number of different factors such as the number of ratings, the age of ratings, and the likelihood of fraudulent ratings.
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Created by Toru Tamaki
Last updated 2/2017
Japanese
Price: Free
Includes:
  • 4 hours on-demand video
  • 1 Article
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
What Will I Learn?
  • 代表的な画像処理・前処理(画素値変換,フィルタリング,検出器,記述子,次元削減,PCA)の理解
  • 同時座標の理解とピンホールカメラモデル,外部・内部パラメータ推定(キャリブレーション),三角測量に基づく3次元復元
  • 代表的な変換(剛体変換,相似変換,アフィン変換,射影変換・ホモグラフィ),パラメータ推定手法,平面シーンでのキャリブレーション方法,ホモグラフィの性質,ホモグラフィロバスト推定と応用例
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Requirements
  • 線形代数(スカラ,ベクトル,行列,転置,内積,逆行列,固有値,特異値分解)
  • 確率(平均,分散,共分散行列,多変数確率分布,期待値)
  • 微分(1変数関数の極値計算・多変数関数の微分)
  • 積分(多変数関数の積分,重積分)
  • 推定手法(最尤推定,最小2乗法)
Description

このオンラインレクチャーでは,画像処理や3次元コンピュータビジョンの基礎を学ぶことができます.資料は,"Computer vision: models, learning and inference"の著者Simon Princeがwebで公開しているスライドを用いています.話題はコンピュータビジョン,画像認識が主ですが,確率モデルや最尤推定,ベイズ推定を用いた推論手法も扱っていますので,パターン認識や機械学習がどのように応用されるかを理解することができます.

スライドを動画で説明した後,復習クイズを出題しています(一部のセクションのみ).ぜひ挑戦してください(iPad/Androidアプリ版ではクイズが表示されないようですので,webで見てください).

このオンラインレクチャーでは,書籍のPart IV(Chapter 13--15)からの画像処理,カメラモデルの基礎を扱います.(Chapter 12以前のレクチャーは「ベイズ推定とグラフィカルモデル:コンピュータビジョン基礎1」です)(Chapter 16以降は含まれていません)

Computer vision: models, learning and inference

The slide is copyrighted by Simon J. D. Prince, the author of the book "Computer vision: models, learning and inference", and is available at the book website.

The use of the slide for this online lecture is approved by Simon J. D. Prince and recognized by a contact person of the book publisher. The lecturer thanks them for their kind agreement.

Who is the target audience?
  • 統計的機械学習の応用を学びたい人
  • コンピュータビジョンを勉強したい人
  • 画像認識を勉強したい人
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はじめに
3 Lectures 01:15
はじめに
00:28

まえがき:基礎1と基礎2の違い
00:00

Computer vision applications: part 2
00:47
+
Preprocessing 画像の前処理
24 Lectures 01:32:54
Preprocessing 前処理とは
01:33

前処理とは
1 question

Normalization / Histogram Equalization 輝度の正規化とヒストグラム平坦化
04:22

ヒストグラム平坦化
1 question

Convolution 1 たたみ込み1
04:53

畳み込み
1 question

Convolution 2 たたみ込み2
04:34

畳み込み2
1 question

Haar Filter ハールフィルタ
06:39

Haarフィルタ
1 question

LBP
02:59

LBP
1 question

texton テクストン
04:13

texton
1 question

Canny edge detector キャニーのエッジ検出
06:37

Canny edge detector
2 questions

Corner コーナー検出
03:10

コーナー検出
1 question

Harris Corner 1 ハリスコーナー検出1
03:39

ハリスコーナー検出1
2 questions

Harris Corner 2 ハリスコーナー検出2
09:02

ハリスコーナー検出2
1 question

SIFT detector SIFT検出器
05:22

SIFT検出器
4 questions

Descriptor 記述子・特徴量
01:57

記述子
1 question

SIFT descriptor SIFT特徴量
02:16

SIFT記述子
1 question

HoG descriptor HOG特徴量
02:22

HOG
1 question

BoVW descriptor BoVWヒストグラム
02:43

BoVW
1 question

Shape context シェイプコンテキスト
02:01

シェイプコンテキスト
1 question

Demensionality reduction 次元削減
03:27

次元削減
3 questions

Line fitting 1 直線近似1
04:33

直線近似1
3 questions

Line fitting 2 直線近似2
06:05

直線近似2
2 questions

PCA 主成分分析
02:29

PCA
1 question

dual PCA 双対PCA
03:40

dual PCA
1 question

K-means K-平均
03:53

K平均
1 question

Chapter 13 summary まとめ
00:25
+
Pinhole camera model ピンホールカメラモデル
18 Lectures 01:22:56
Pinhole camera model ピンホールカメラモデル
01:00

Projection to screen スクリーンへの投影
04:51

スクリーンへの投影
2 questions

Perspective as Similar triangles 透視投影は相似三角形
05:08

透視投影
2 questions

Focal length and offset 焦点距離と画像中心
03:27

焦点距離と画像中心
2 questions

Projection by pinhole camera ピンホールカメラモデルの透視投影
05:43

ピンホールカメラモデルの透視投影
2 questions

Radial distortion 歪曲収差
02:08

歪曲収差
2 questions

Three geometric problems 3つの幾何問題
06:31

3つの幾何問題
4 questions

Algebraic and geometric errors 代数的誤差と幾何的誤差
03:42

代数的誤差と幾何的誤差
2 questions

Homogenous coordinate 同次座標
05:57

同次座標
2 questions

Projection with homogeneous coordinate 同次座標による透視投影
06:11

同次座標による透視投影
2 questions

Extrinsic camera parameter calibration カメラ外部パラメータ推定
04:32

カメラ外部パラメータ推定
1 question

Solving Ab=0 を解く
10:06

Ab=0を解く
2 questions

Finding closest rotation matrix 最も近い回転行列を求める
09:19

最も近い回転行列を求める
2 questions

Orthogonal Procrustes 直交プロクルステス
02:49

直交プロクルステス
1 question

Intrinsic camera parameter calibration カメラ内部パラメータ推定
04:46

カメラ内部パラメータ推定
2 questions

Stereo reconstruction ステレオ復元
03:21

ステレオ復元
2 questions

Applications 応用
02:30

Chapter 14 Summary まとめ
00:55
+
Models of transformations 変換のモデル
23 Lectures 01:14:38
Models of transformations 変換のモデル
01:19

AR application 拡張現実の例
01:01

Euclidean transformation 剛体変換(ユークリッド変換)
06:55

demo of Euclidean transformation 剛体変換のデモ
00:54

Similarity transformation 相似変換
04:35

demo of Similarity transformation 相似変換のデモ
00:48

Affine transformation アフィン変換
02:12

Projective transformation / Homography 射影変換・ホモグラフィ
05:00

demo of Projective trans / Homography 射影変換・ホモグラフィのデモ
01:08

Learning transformations 変換パラメータの推定
04:46

Learning Euclidean transformation 剛体変換パラメータの推定
04:54

Learning similarity transformation 相似変換パラメータの推定
05:14

Learning Affine transformation アフィン変換のパラメータ推定
02:29

Learning Homography ホモグラフィのパラメータ推定
06:41

Inference of transformation 推定したパラメータによる変換
02:07

Extrinsic calibration of planar scene 平面シーンの外部パラメータ推定
05:13

Intrinsic calibration of planar scene 平面シーンの内部パラメータ推定
01:59

Reconstruction of planar scene 平面シーンの3次元復元
01:19

Properties of Homography ホモグラフィの性質
05:26

RANSAC
04:24

RANSAC for multiple homographies 複数ホモグラフィのRANSAC
02:38

Applications 応用
03:06

Chapter 15 Summary まとめ
00:30
About the Instructor
Toru Tamaki
4.5 Average rating
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コンピュータビジョン,画像認識,機械学習などの研究者

広島大学准教授.専門:コンピュータビジョン,画像認識,パターン認識,動画像処理,医用画像処理.電子情報通信学会和文誌D編集委員,PRMU委員,MI委員.情報処理学会CVIM委員, GCAD委員など歴任.翻訳書に「コンピュータビジョン ―アルゴリズムと応用―」「統計的学習の基礎」「スパースモデリング」(共立出版).電子情報通信学会シニア会員.情報処理学会,IEEE,IEEE Computer Society等会員.