|
![]() |
![]() Учебные курсыРазработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPPВашему вниманию предлагается курс «Разработка мультимедийных приложений с использованием библиотек OpenCV и IPP». Разработано 2 версии курса – вводная и расширенная. Вводная версия курса предусматривает ознакомление с основными задачами, моделями и методами создания мультимедийных приложений с акцентом на задачи компьютерного зрения и машинного обучения. Содержит 5 лекций, 6 лабораторных работ. Расширенная версия курса полностью включает материалы вводной версии, дополняя ее рядом новых разделов. Содержит 7 лекций, 8 лабораторных работ. Наименования материалов, дополняющих вводный курс, выделены курсивом. Лекционная часть курса расширяет кругозор слушателей в части алгоритмов решения ряда ключевых задач предметной области, лабораторный практикум иллюстрирует теоретический материал, формирует навыки решения практических задач. Отличительной особенностью курса является ориентация на практическое применение. Для этого авторами подготовлены подробные текстовые описания не только лекционной части, но и лабораторных работ, иллюстрирующих применение библиотек OpenCV и IPP для решения задач компьютерного зрения. Материалы лабораторного практикума включают коды программ, процесс пошаговой разработки которых описан в методических указаниях. Первая редакция курса прошла апробацию в рамках научной школы «Робототехника, компьютерное зрение и машинное обучение» (форум «Суперкомпьютерные технологии в образовании, науке и промышленности»; Нижний Новгород, ННГУ, 20-28 ноября 2012г.). Желающие могут ознакомиться с записанными на школе видео-лекциями. Курс включен в сертификационную программу корпорации Intel. В ближайшее время любой желающий сможет сдать тест и получить сертификат корпорации Intel. Предварительные требования: предполагается, что слушатели курса владеют базовыми навыками программирования (основы алгоритмизации, алгоритмы и структуры данных, C/C++), а также знаниями математики в объеме первых двух курсов факультетов естественнонаучного профиля. Разработка курса выполнена при поддержке корпорации Intel специалистами факультета ВМК ННГУ и компании Itseez с использованием результатов, полученных в рамках НИР при поддержке Министерства образования и науки: ГК № 11.519.11.4015, ГК № 02.740.11.5131. Авторский коллектив: Бовырин А.В., Дружков П.Н., Ерухимов В.Л., Золотых Н.Ю., Кустикова В.Д., Лысенков И.Д., Мееров И.Б., Писаревский В.Н., Половинкин А.Н., Сысоев А.В. Внимание: представлена первая редакция курса. Предполагается ее обновление по результатам апробации и рецензирования, а также дальнейшее развитие. Авторы с благодарностью примут отзывы и пожелания (Nikolai dot Zolotykh at gmail dot com). Авторы благодарят Алексея Николаева, Игоря Одинцова и Виктора Самофалова (все – Intel) за внимание к работе.
Содержание курса - лекционная частьЛекция 1. Обзор задач и методов компьютерного зренияЛекция 2. Введение в машинное обучениеЛекция 3. Детекторы и дескрипторы ключевых точек. Алгоритмы классификации изображений. Задача детектирования объектов на изображениях и методы её решенияЛекция 4. Отслеживание движения и сопровождения объектов (доп)Лекция 5. Проективная геометрия в компьютерном зрении (доп)Лекция 6. Введение в OpenCVЛекция 7. Обзор библиотеки IPPСодержание курса - практикумЛабораторная работа 1. Сборка и установка библиотеки OpenCV. Использование библиотеки в среде разработки Microsoft Visual Studio(doc, ppt, исходные коды программ) Лабораторная работа 2. Базовые операции над изображениями(doc, ppt, исходные коды программ) Лабораторная работа 3. Машинное обучение в библиотеке OpenCV(doc, ppt, исходные коды программ) Лабораторная работа 4. Классификация изображений с использованием bag-of-words методов(doc, ppt, исходные коды программ) Лабораторная работа 5. Библиотека IPP и ее использование в среде разработки Microsoft Visual Studio(doc, ppt, исходные коды программ) Лабораторная работа 6. Сравнение производительности библиотек IPP и OpenCV(doc, ppt, исходные коды программ) Лабораторная работа 7. LatentSVM (доп)(doc, ppt, исходные коды программ) Лабораторная работа 8. Детектирование пешеходов (доп)(doc, ppt, исходные коды программ) Полезные ссылки
| ![]() |
Новости22.10.2012
04.09.2012
05.04.2012
06.03.2012
02.03.2012
|
![]() |
![]() |