À propos de ce cours
21,973

Cours 4 sur 6 dans le

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 29 heures pour terminer

Recommandé : 4 weeks of study, 3-5 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Computer VisionEstimationRandom Sample Consensus (Ransac)Geometry

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
7 heures pour terminer

Geometry of Image Formation

Welcome to Robotics: Perception! We will begin this course with a tutorial on the standard camera models used in computer vision. These models allow us to understand, in a geometric fashion, how light from a scene enters a camera and projects onto a 2D image. By defining these models mathematically, we will be able understand exactly how a point in 3D corresponds to a point in the image and how an image will change as we move a camera in a 3D environment. In the later modules, we will be able to use this information to perform complex perception tasks such as reconstructing 3D scenes from video....
15 vidéos (Total 180 min), 1 lecture, 9 quiz
15 vidéos
Camera Modeling10 min
Single View Geometry14 min
More on Perspective Projection8 min
Glimpse on Vanishing Points10 min
Perspective Projection I14 min
Perspective Projection II14 min
Point-Line Duality8 min
Rotations and Translations18 min
Pinhole Camera Model10 min
Focal Length and Dolly Zoom Effect8 min
Intrinsic Camera Parameter13 min
3D World to First Person Transformation13 min
How to Compute Intrinsics from Vanishing Points12 min
Camera Calibration11 min
1 lecture
Setting up MATLAB10 min
8 exercices pour s'entraîner
Introduction14 min
Vanishing Points10 min
Perspective Projection10 min
Rotations and Translations14 min
Dolly Zoom4 min
Feeling of Camera Motion6 min
How to Compute Intrinsics from Vanishing Points4 min
Camera Calibration6 min
Semaine
2
5 heures pour terminer

Projective Transformations

Now that we have a good camera model, we will explore the geometry of perspective projections in depth. We will find that this projection is the cause of the main challenge in perception, as we lose a dimension that we can no longer directly observe. In this module, we will learn about several properties of projective transformations in depth, such as vanishing points, which allow us to infer complex information beyond our basic camera model....
5 vidéos (Total 69 min), 5 quiz
5 vidéos
Compute Projective Transformations13 min
Projective Transformations and Vanishing Points6 min
Cross Ratios and Single View Metrology13 min
Two View Soccer Metrology11 min
4 exercices pour s'entraîner
Homogeneous Coordinates10 min
Projective Transformations8 min
Vanishing Points8 min
Cross Ratios and Single View Metrology8 min
Semaine
3
6 heures pour terminer

Pose Estimation

In this module we will be learning about feature extraction and pose estimation from two images. We will learn how to find the most salient parts of an image and track them across multiple frames (i.e. in a video sequence). We will then learn how to use features to find the position of the camera with respect to another reference frame on a plane using Homographies. We will also learn about how to make these techniques more robust, using least squares to hand noisy feature points or RANSAC to remove completely erroneous feature points....
8 vidéos (Total 126 min), 6 quiz
8 vidéos
Singular Value Decomposition30 min
RANSAC: Random Sample Consensus I13 min
Where am I? Part 116 min
Where am I? Part 213 min
Pose from 3D Point Correspondences: The Procrustes Problem9 min
Pose from Projective Transformations8 min
Pose from Point Correspondences P3P10 min
5 exercices pour s'entraîner
Visual Features12 min
Singular Value Decomposition16 min
RANSAC6 min
3D-3D Pose2 min
Pose Estimation8 min
Semaine
4
8 heures pour terminer

Multi-View Geometry

Now we will use what we learned from two view geometry and extend it to sequences of images, such as a video. We will explain the fundamental geometric constraints between point features in images, the Epipolar constraint, and learn how to use it to extract the relative poses between multiple frames. We will finish by combining all this information together for the application of Structure from Motion, where we will compute the trajectory of a camera and a map throughout many frames and refine our estimates using Bundle adjustment....
14 vidéos (Total 221 min), 5 quiz
14 vidéos
Epipolar Geometry II14 min
Epipolar Geometry III24 min
RANSAC: Random Sample Consensus II6 min
Nonlinear Least Squares I3 min
Nonlinear Least Squares II6 min
Nonlinear Least Squares III13 min
Optical Flow: 2D Point Correspondences19 min
3D Velocities from Optical Flow16 min
3D Motion and Structure from Multiple Views18 min
Visual Odometry19 min
Bundle Adjustment I17 min
Bundle Adjustment II18 min
Bundle Adjustment III17 min
4 exercices pour s'entraîner
Epipolar Geometry24 min
Nonlinear Least Squares12 min
3D Velocities from Optical Flow6 min
Bundle Adjustment10 min
4.4
118 avisChevron Right

38%

a commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ces cours

33%

a bénéficié d'un avantage concret dans sa carrière grâce à ce cours

10%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis

par SKApr 1st 2018

Outstanding Course! I could always count on Prof.Jianbo to crunch some of the most complex and confusing parts of the course into a much easier understandable language.

par LRJan 1st 2019

This is quite challenging course. So far, this is the course with the largest amount of material, I wish the class will be split into two courses.

Enseignants

Avatar

Kostas Daniilidis

Professor of Computer and Information Science
School of Engineering and Applied Science
Avatar

Jianbo Shi

Professor of Computer and Information Science
School of Engineering and Applied Science

À propos de Université de Pennsylvanie

The University of Pennsylvania (commonly referred to as Penn) is a private university, located in Philadelphia, Pennsylvania, United States. A member of the Ivy League, Penn is the fourth-oldest institution of higher education in the United States, and considers itself to be the first university in the United States with both undergraduate and graduate studies. ...

À propos de la Spécialisation Robotique

The Introduction to Robotics Specialization introduces you to the concepts of robot flight and movement, how robots perceive their environment, and how they adjust their movements to avoid obstacles, navigate difficult terrains and accomplish complex tasks such as construction and disaster recovery. You will be exposed to real world examples of how robots have been applied in disaster situations, how they have made advances in human health care and what their future capabilities will be. The courses build towards a capstone in which you will learn how to program a robot to perform a variety of movements such as flying and grasping objects....
Robotique

Foire Aux Questions

  • 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.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors 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.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.