À propos de ce cours

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

Basic programming skills & experience; familiarity with basic linear algebra, calculus & probability, and 3D co-ordinate systems & transformations

Approx. 12 heures pour terminer

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

Anglais

Sous-titres : Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Develop 3D vision applications using a stereo imaging system

  • Check

    Understand epipolar geometry

  • Check

    Understand motion perception, motion field and optical flow

  • Check

    Discuss the techniques used to obtain the 3D structure of objects

Compétences que vous acquerrez

Computer ProgrammingStereopsisMatlab3D Vision

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Niveau intermédiaire

Basic programming skills & experience; familiarity with basic linear algebra, calculus & probability, and 3D co-ordinate systems & transformations

Approx. 12 heures pour terminer

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

Anglais

Sous-titres : Anglais

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
7 heures pour terminer

Stereo Vision

In this module, we will discuss the fundamentals and applications of stereo vision and multiple camera systems....
5 vidéos (Total 20 min), 2 lectures, 10 quiz
5 vidéos
Stereo Vision Fundamentals5 min
Epipolar Geometry2 min
Fundamental & Essential Matrices1 min
Multiple View Geometry1 min
2 lectures
Resources (Optional): Stereo Vision30 min
REQUIRED- MATLAB Resources10 min
5 exercices pour s'entraîner
Stereo Vision Fundamentals12 min
Epipolar Geometry2 min
Fundamental & Essential Matrices6 min
Multiple View Geometry2 min
Stereo Vision30 min
Semaine
2
1 heure pour terminer

Dense Motion & SFM

In this module, we will discuss motion perception, optical flow, applications of dense motion, and structure from motion....
4 vidéos (Total 5 min), 1 lecture, 1 quiz
4 vidéos
Optical Flow1 min
Dense Motion Applications13s
Structure from Motion (SFM)1 min
1 lecture
Resources (Optional): Dense Motion & SFM30 min
1 exercice pour s'entraîner
Optical Flow2 min
Semaine
3
1 heure pour terminer

Visual Tracking

This module provides information about visual tracking, including: object tracking, motion models, inferences used in tracking, and multi-object tracking....
5 vidéos (Total 8 min), 1 lecture, 1 quiz
5 vidéos
Motion Models & Tracking42s
Tracking as Inference1 min
Multi-Object Tracking2 min
Is Multi-Object Tracking Difficult?1 min
1 lecture
Resources (Optional): Visual Tracking30 min
1 exercice pour s'entraîner
Tracking as Inference2 min
Semaine
4
2 heures pour terminer

3D Vision

This module discusses the active methods used to develop 3D vision, as well as the applications of 3D vision....
7 vidéos (Total 14 min), 2 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Why is 3D Vision Important?33s
Shape from X1 min
Depth from Active Sensing56s
State-of-the-Art in Depth Sensing46s
Model-Based Reconstruction38s
Visual Odometry & SLAM3 min
2 lectures
Resources (Optional): 3D Vision30 min
Stereo Vision, Dense Motion & Tracking - Key Takeaways10 min

Enseignants

Avatar

Radhakrishna Dasari

Instructor
Department of Computer Science
Avatar

Junsong Yuan

Associate Professor and Director of Visual Computing Lab
Computer Science and Engineering

À propos de Université de Buffalo

The University at Buffalo (UB) is a premier, research-intensive public university and the largest, most comprehensive institution of the State University of New York (SUNY) system. UB offers more than 100 undergraduate degrees and nearly 300 graduate and professional programs....

À propos de Université d'État de New York

The State University of New York, with 64 unique institutions, is the largest comprehensive system of higher education in the United States. Educating nearly 468,000 students in more than 7,500 degree and certificate programs both on campus and online, SUNY has nearly 3 million alumni around the globe....

À propos de la Spécialisation Vision par ordinateur

This specialization provides a foundation in the rapidly expanding research field of computer vision, laying the groundwork necessary for designing sophisticated vision applications. Learners explore the integral elements that enable vision applications, ranging from editing images to reading traffic signs in self-driving cars to factory robots navigating around human co-workers. Content includes image processing and state-of-the-art vision techniques, augmented by insights from top leaders in the computer vision field. Learners gain hands-on experience writing computer vision programs through online labs using MATLAB and supporting toolboxes. The specialization is taught in MATLAB* using computer vision and supporting toolboxes. Learners should have basic programming skills and experience (understanding of for loops, if/else statements), specifically in MATLAB (Mathworks provides the basics here: https://www.mathworks.com/learn/tutorials/matlab-onramp.html). Learners should also be familiar with the following: basic linear algebra (matrix vector operations and notation), 3D co-ordinate systems and transformations, basic calculus (derivatives and integration) and basic probability (random variables). To learn more, check out a video overview at https://youtu.be/OfxVUSCPXd0. * A free license to install MATLAB for the duration of the course is available from MathWorks....
Vision par ordinateur

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.