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Dans cours

CS-442: Computer vision

Computer Vision aims at modeling the world from digital images acquired using video or infrared cameras, and other imaging sensors. We will focus on images acquired using digital cameras. We will introduce basic processing techniques and discuss their fie ...

Description

Cette séance de cours couvre des sujets liés à la vision stéréo, y compris la rectification, les occlusions, l'impact de la taille de la fenêtre sur la précision et le bruit, les concepts d'espace d'échelle, l'hypothèse fronto-parallèle, la stéréo multi-vue, la reconstruction dynamique de la forme, le flux de scène, le raffinage en utilisant la forme de l'ombrage, le compromis précision / baseline, les configurations multi-caméras.

Enseignant·e

Pascal Fua

Pascal Fua received an engineering degree from Ecole Polytechnique, Paris, in 1984 and the Ph.D. degree in Computer Science from the University of Orsay in 1989. He then worked at SRI International and INRIA Sophia-Antipolis as a Computer Scientist. He joined EPFL in 1996 where he is now a Professor in the School of Computer and Communication Science and heads the Computer Vision Laboratory. His research interests include shape modeling and motion recovery from images, analysis of microscopy images, and Augmented Reality. His research interests include shape modeling and motion recovery from images, analysis of microscopy images, and machine learning. He has (co)authored over 300 publications in refereed journals and conferences. He is an IEEE Fellow and has been an Associate Editor of IEEE journal Transactions for Pattern Analysis and Machine Intelligence. He often serves as program committee member, area chair, and program chair of major vision conferences and has cofounded three spinoff companies (Pix4D, PlayfulVision, and NeuralConcept).

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Intelligence artificielle: Vision par ordinateur

Concepts associés (32)

Stéréopsie

La stéréopsie, composé des mots grecs στερεός, qui signifie « ferme, dur » et ὄψις qui signifie « œil » ou « vision », est le processus permettant à un être humain ou un animal doué de vision binoculaire de percevoir son environnement en trois dimensions. Chez l'être humain, le test de stéréopsie permet à l'ophtalmologiste et à l'optométriste de détecter si le patient est doté d'une bonne perception visuelle du relief et de la profondeur.

Graph cuts in computer vision

As applied in the field of computer vision, graph cut optimization can be employed to efficiently solve a wide variety of low-level computer vision problems (early vision), such as , the stereo correspondence problem, , object co-segmentation, and many other computer vision problems that can be formulated in terms of energy minimization. Many of these energy minimization problems can be approximated by solving a maximum flow problem in a graph (and thus, by the max-flow min-cut theorem, define a minimal cut of the graph).

Mesure stéréoscopique

La stéréovision ou mesure stéréoscopique est une méthode de mesure qui consiste à se servir de la prise d'images (photographiques ou numériques) prises de différents points de vue, pour déterminer les dimensions, les formes ou les positions d'objets. Pour cela on utilise : soit des appareils photographiques étalonnés utilisant des films argentiques plans et stables dimensionnellement ou des détecteurs C.C.D à haute résolution pour des mesures statiques ; soit des caméras (film ou CCD) si des mesures dynamiques sont nécessaires (vidéogrammétrie).

Segmentation d'image

La segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation. Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures.

Espace d'échelle

La théorie de lEspace d'échelle () est un cadre pour la représentation du signal développé par les communautés de la vision artificielle, du , et du traitement du signal. C'est une théorie formelle pour manipuler les structures de l'image à différentes échelles, en représentant une image comme une famille d'images lissées à un paramètre, la représentation d'espace échelle, paramétrée par la taille d'un noyau lissant utilisé pour supprimer les structures dans les petites échelles. Soit un signal.

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Séances de cours associées (64)

Shape from Shading: Récupération d'informations 3D à partir d'images 2D

Couvre les techniques de récupération d'informations de forme 3D à partir d'images 2D à l'aide de modèles d'ombrage et d'approches modernes d'apprentissage profond.

Géométrique Stéréo: techniques de récupération de profondeur

Discute des principes stéréo géométriques et des techniques de récupération de profondeur en utilisant des méthodes de vision stéréo.

Réalité étendue : augmentée, virtuelle, mixte et métaverse

Couvre la réalité augmentée, la réalité virtuelle, la réalité mixte et le métaverse, explorant leurs applications et leur nature immersive.

Forme de Stéréo-1

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Imagerie immersive

Explore l'évolution de la technologie 3D, en discutant des défis et des concepts clés dans la fourniture d'expériences immersives aux utilisateurs.

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