Анализ изображений и видео. Классификация изображений и распознавание объектов

Сегодня мы публикуем седьмую лекцию из курса «Анализ изображений и видео», прочитанного Натальей Васильевой в петербургском Computer Science Center, который создан по совместной инициативе Школы анализа данных Яндекса, JetBrains и CS-клуба.



Всего в программе девять лекций, из которых уже были опубликованы:

1. Введение в курс «Анализ изображений и видео»;
2. Основы пространственной и частотной обработки изображений;
3. Морфологическая обработка изображений;
4. Построение признаков и сравнение изображений: глобальные признаки;
5. Построение признаков и сравнение изображений: локальные признаки;
6. Поиск по подобию. Поиск нечетких дубликатов.

Под катом вы найдете план новой лекции и слайды.



Зачем сравнивать изображения:

• Что считать похожими объектами.
• Что есть распознанный объект.

Насколько сложна задача выделения объекта:

• Сложности: разные ракурсы/позы объекта.
• Сложности: разный масштаб.
• Сложности: изменение освещения.
• Сложности: фон.
• Cложности: перекрытия.
• Сложности: деформируемые объект.
• Сложности: внутривидовые различия.

Как выделить общие свойства объектов из одной категории:

• Общая схема решения.
• Какие признаки использовать.
• Как обучить классификатор.
• Различные варианты разметки обучающего множества.
• Модели: Generative vs. Discriminative.
• Discriminative methods.

Классификация для разных подзадач и типов объектов:

• Определение категории объекта.
• Определение категории: пример.
• Выделение объекта.
• Использование классификатора.
• Использование скользящего окна.
• Добавим информацию о пространственном расположении в модель «мешка слов».
• Можно использовать пирамиду.
• Jittering.

Детектор Violo-Jones:

• Part arrangement models.