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Cette séance de cours couvre la délimitation interactive à l'aide de gradients d'image, la transformée de Hough pour la détection de courbe, les schémas de vote, les algorithmes génériques pour la quantification des paramètres, la détection de l'iris et du cercle, l'orientation du gradient et la détection des ellipses. Il explore également Hough généralisée pour la recherche de forme, R-tables pour les vecteurs de déplacement, en temps réel Hough, et la transition de la délimitation à la détection. L'instructeur discute des processus de formation et de test, de la détection des piétons, des limites et de diverses techniques telles que la programmation dynamique et les modèles déformables. La séance de cours se penche sur la magnitude, l'orientation, la couverture minimale des arbres et la transformation de l'image en route. Les sujets optionnels incluent la classification des chemins, la recherche d'arbres et l'application de l'apprentissage profond dans la délimitation. La séance de cours se termine par un aperçu de l’importance de combiner des techniques basées sur les graphiques, l’apprentissage automatique et des outils semi-automatisés dans l’analyse d’images.