画像処理と3次元幾何:コンピュータビジョン基礎2

Rating 3.85 out of 5 (276 ratings in Udemy)
What you'll 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
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 …
Duration 4 Hours 58 Minutes
Free
Self paced
Expert Level
Japanese
5375
Rating 3.85 out of 5 (276 ratings in Udemy)
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