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Introduit l'analyse de corrélation canonique pour trouver des caractéristiques communes dans des ensembles de données séparés, s'étendant aux données multimodales et aux caractéristiques non linéaires.
Explore la stéréo géométrique, la géométrie épipolaire, les méthodes de corrélation, les occlusions et les défis de mise en œuvre en temps réel dans les systèmes de vision stéréoscopique.
Explore Kernel Principal Component Analysis, une méthode non linéaire utilisant des noyaux pour la résolution linéaire de problèmes et la réduction des dimensions.
Explore la conception de la course solaire, les projections géométriques et l'impact du mouvement du soleil sur l'orientation du bâtiment et l'éclairage de la façade.
