О курсе

Основу курса составляют математические методы распознавания образов, используемые для анализа и классификации изображений в системах компьютерного зрения. Рассматриваются преобразования изображений с целью генерации признаковых описаний. Изучаются методы точечной, пространственной геометрической, алгебраической и межкадровой обработки изображений. Рассматриваются методы генерации признаков на основе разложения изображений по базисным функциям, статистического анализа текстуры изображений, а также анализа формы изображений. Рассматриваются методы построения метрик для сравнения изображений (сравнение спектральных разложений, наложение и выравнивание образов). А также вопросы применения изученных методов в прикладных задачах компьютерного зрения. Рассматриваются задачи распознавания текстов в изображениях документов, задачи биометрической идентификации личности по текстуре радужной оболочки глаза, по форме ладони, отпечатка пальца, профиля лица.

Тематический план

• Предмет и задачи обработки и распознавания цифровых изображений.
• Пространственные методы обработки изображений.
• Геометрические и алгебраические методы обработки изображений.
• Методы межкадровой обработки изображений.
• Анализ изображений на основе разложения по базисным функциям.
• Статистические методы анализа текстур.
• Методы анализа формы изображений.
• Метрики для измерения сходства изображений.
• Распознавание текстов по изображениям документов.
• Биометрическая идентификация на основе распознавания изображений.
• Распознавание динамических сцен.

Самостоятельная работа

Вычислительный практикум по обработке и классификации изображений.

Оценивание

Оценка выставляется по результатам лабораторных работ и устного экзамена.

Требуемые знания

Основы машинного обучения, линейная алгебра.