¿Te interesa la visión por computador? ¿Te gustaría saber cómo se puede reconocer el contenido visual de las imágenes y clasificarlas a partir de su contenido? En este curso aprenderás diferentes métodos de representación y clasificación de imágenes. El temario del curso te permitirá conocer el esquema básico de clasificación de imágenes conocido como Bag of Visual Words. A partir de este esquema básico aprenderás cómo utilizar varios descriptores locales de la imagen así como los métodos de clasificación más habituales. También describiremos diferentes extensiones del esquema básico que permiten combinar distintos descriptores, incluir información espacial o mejorar la representación final de la imagen. Finalizar el curso te permitirá: • Diseñar soluciones adaptadas para diferentes problemas de clasificación y reconocimiento de imágenes • Conocer las principales técnicas usadas para la descripción y clasificación de una imagen • Acceder a las herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones reales de clasificación de imágenes El curso está orientado tanto a estudiantes universitarios de algún grado relacionado con la informática, la ingeniería o las matemáticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programación, interesados en aprender cómo utilizar técnicas de visión por computador para extraer información de las imágenes.
Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen?
Offert par
Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen?
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Introducción a la clasificación de imágenes
En esta primera semana explicaremos los fundamentos de la clasificación de imágenes y presentaremos todos los pasos de un primer sistema de clasificación básico. Para ello, primero veremos algunos conceptos básicos sobre el procesamiento de una imagen que nos servirán para introducir un primer método para detectar y describir características locales (SIFT) en una imagen. Luego veremos cómo podemos agrupar estas características locales para representar toda la imagen y explicaremos un primer clasificador simple, k-NN. Finalmente comentaremos los aspectos básicos de la evaluación del rendimiento de un sistema de clasificación de imágenes.
Bag of Words (BoW)
Esta semana introduciremos Bag of Words como método de representación básico que utilizaremos mayoritariamente a lo largo de todo el curso. Explicaremos todos los detalles necesarios para construir la representación BoW de una imagen, incluyendo la construcción del vocabulario utilizando K-Means y cómo agregar la información de las características locales en la representación final en forma de histograma. En la segunda parte de la semana explicaremos Support Vector Machines (SVM) como método de clasificación, tanto los conceptos fundamentales como su formulación matemática y los detalles para entrenar y utilizar un clasificador basado en SVM. Finalmente, completaremos la explicación de la evaluación del rendimiento que introducimos en la primera semana.
Extracción de características
En esta semana completaremos la explicación de métodos de extracción de características que iniciamos en la primera semana ofreciendo alternativas a la utilización de SIFT. En concreto veremos SURF como un nuevo método de detección y extracción más eficiente computacionalmente que SIFT. Para aumentar la capacidad descriptiva de las características analizaremos otras estrategias para la detección de características locales e introduciremos descriptores que nos permitan tener en cuenta la información del color en la imagen. Veremos también como podemos también mejorar la eficiencia computacional reduciendo la dimensión de los descriptores de carácterísticas locales.
Estrategias de fusión
En esta semana veremos cómo podemos combinar diferentes descriptores que aportan diferente tipo de información en el esquema de representación BoW. Explicaremos los diferentes niveles a los que se puede hacer esta combinación: a nivel de descriptores locales (early fusion), a nivel de construcción del vocabulario (intemediate fusion) o a nivel de clasificador (late fusion)
Meilleurs avis pour Clasificación de imágenes: ¿cómo reconocer el contenido de una imagen?
Estupendo curso! Estoy haciendo un TFG de un clasificador automático de sonidos y el curso me ha ayudado mucho a consolidar conceptos! 100% recomendable!!
Muy buen curso se aprende mucho y varias maneras para realisarlo a demás que se entiende de manera fácil
Enseignants
Ernest Valveny
Catedrático Escuela Universitaria
Jordi Gonzàlez Sabaté
Profesor Titular de Universidad
Ramon Baldrich Caselles
Profesor titularÀ propos de Université autonome de Barcelone
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.
À quoi ai-je droit si j'achète le Certificat ?
Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Quelle est la politique de remboursement ?
Une aide financière est-elle possible ?
¿Puedo solicitar el certificado en cualquier momento?
Sí, puedes solicitar el certificado antes, durante, o al finalizar el curso.
¿Qué información incluye el certificado?
Aunque el curso esté diseñado e impartido por la Universidad Autónoma de Barcelona, el certificado lo emite Coursera.
¿Qué información incluye?
· el título del curso
· la firma del (o de los) instructor(es)
· el logo de la UAB
· una url de verificación que permite a terceras personas comprobar la autenticidad del certificado
¿Qué información no incluye el certificado?
· créditos académicos de la UAB
· la calificación final obtenida en el curso
· tu foto del documento de identidad
· las horas dedicadas al curso
Recuerda que el certificado no se envía por correo postal o correo electrónico, sino que se trata de un PDF que puedes descargar e imprimir. También puedes compartirlo electrónicamente.
Lamentablemente Coursera no puede emitir un certificado de curso con más información de la que ya incluye. Si deseas más información al respeto, por favor consulta las páginas de ayuda de Coursera.
¿El certificado ofrece reconocimiento oficial de créditos de la UAB?
No. El certificado confirma que el alumno ha superado el curso, pero no es un título oficial de la Universidad Autónoma de Barcelona.
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
