Vision par ordinateur 2D
Code UE : NSY218
- Cours + travaux pratiques
- 3 crédits
Responsable national
Marin FERECATU
Responsable opérationnel
Marin FERECATU
Public et conditions d'accès
Cet enseignement s'adresse aux étudiants ayant des bases en mathématiques ou des connaissances en traitement du signal, ainsi qu'une bonne pratique de l'Informatique. Pour les TPs, il est préférable de connaître un langage de programmation (idéalement C/C++ ou Java, ou Processing). Néanmoins, les étudiants non familiers avec la programmation peuvent faire un exposé à la place du TP.
Cet enseignement est indépendant du cours de Vision 3D NSY219. Néanmoins, suivre les deux unités d'enseignement donne une formation approfondie en Vision par Ordinateur.
Cet enseignement est indépendant du cours de Vision 3D NSY219. Néanmoins, suivre les deux unités d'enseignement donne une formation approfondie en Vision par Ordinateur.
Objectifs pédagogiques
L'objectif de ce cours est de présenter et d'explorer les méthodes et techniques de la Vision par Ordinateur existantes et celles qui font l'objet des recherches actuelles. Cette discipline aux nombreux problèmes non encore résolus se trouve au carrefour des mathématiques appliquées et de l'informatique. La Vision par Ordinateur est à la base de tout système de vision artificielle qui prend en entrée une ou plusieurs images numériques, et qui effectue des traitements sur ces images afin d'en extraire des informations relatives à la scène observée.
Le début du cours reprend les bases du traitement et de l'analyse d'image ainsi que les bases mathématiques nécessaires. Il est commun aux deux UEs NSY218 et NSY219. La deuxième partie du cours met l'accent sur les techniques actuelles d'analyse d'image, d'apprentissage et de reconnaissance des formes.
Le début du cours reprend les bases du traitement et de l'analyse d'image ainsi que les bases mathématiques nécessaires. Il est commun aux deux UEs NSY218 et NSY219. La deuxième partie du cours met l'accent sur les techniques actuelles d'analyse d'image, d'apprentissage et de reconnaissance des formes.
Contenu
- Introduction : qu'est-ce que la Vision par Ordinateur '
- Analyse et traitement des images
- Rappels - les bases de l'image (acquisition, représentation de la couleur)
- Filtrage (lissage, ajustement d'histogramme)
- Extraction de primitives (détection de contours, extraction de points d'intérêt, segmentation en régions)
- Eléments de géométrie
- Modélisation géométrique de la caméra (modèles et calibrage de caméra)
- Introduction aux invariants (les bases de la géométrie projective)
- Mise en correspondance d'images
- Caractérisations, mesures de similarité et algorithmes d'appariement
- Quelles primitives image pour quelles applications '
- Regroupement et classification de données
- Réduction des dimensions
- Principaux algorithmes (k-means, FCM, CA, SVM)
- Applications
- Recherche d'images par contenu visuel, détection de copies
- Détection, identification et reconnaissance d'objets
- Suivi d'objets dans les séquences vidéo
- Séminaires invités
Modalité d'évaluation
Les enseignements sont composés de cours, de séminaires invités ainsi que de travaux pratiques ou d'exposés réalisés par les étudiants. L'UE sera validée par une note qui sera fonction de celles obtenues à l'examen écrit, aux travaux pratiques ou aux exposés. L'examen consiste en la synthèse et la compréhension d'un article de recherche récent du domaine, à choisir parmi plusieurs articles.
Bibliographie
- R. Conzalez & R. Woods : Digital Image Processing, Pearson, 2007
- R. Horaud & O. Monga : Vision par Ordinateur - Outils fondamentaux, Ed. Hermès, 1995
- V. Gouet : Mise en correspondance d'images en couleur - Application à la synthèse de vues intermédiaires, Thèse de doctorat, Octobre 2000
- D. Forsyth & J. Ponce : Computer Vision - A modern approach, Prentice Hall, 2012
- CVonline : http://www.dai.ed.ac.uk/CVonline/
- The Computer Vision Homepage : http://www.cs.cmu.edu/~cil/vision.html
- R. Hartley & A. Zisserman : Multiple View Geometry, Computer Science News, Cambridge University Press, Edition juin 2000 ou mars 2004
- Jacques Aumont : L'image, A. Colin, 2011
- R. Belaroussi : Traitement de l'image et de la vidéo, Ellipses Marketing, Technosup 2010
- D. Lingrand : Introduction au traitement d'images, Vuibert, 2ème édition 2008
Contact
Département informatique
2D4P40, 31.1.13, 2 rue conté
75003 Paris
Tel :01 40 27 26 81
Meriem Bouabdellah
2D4P40, 31.1.13, 2 rue conté
75003 Paris
Tel :01 40 27 26 81
Meriem Bouabdellah
Voir les sites
Voir les dates et horaires, les lieux d'enseignement et les modes d'inscription sur les sites internet des centres régionaux qui proposent cette formation
Enseignement non programmé en 2017/2018
Code UE : NSY218
- Cours + travaux pratiques
- 3 crédits
Responsable national
Marin FERECATU
Responsable opérationnel
Marin FERECATU
Dans la même rubrique
- Accueil
- Comment se former ?
- Rechercher par discipline
-
Rechercher par métier
- > Action publique - Services aux collectivités
- > Action publique - Services aux institutions de santé
- > Actions juridiques
- > Analyse et mesure
- > Assurance - Banque - Finance
- > Bâtiment - Génie civil - Géotechnique
- > Biologie - biochimie appliquée à l'agroalimentaire
- > Commerce Marketing
- > Communication - Information - Diffusion de la culture
- > Comptabilité - contrôle - audit
- > Électronique - Automatisme
- > Électrotechnique
- > Énergies
- > Formation des adultes
- > Génie des procédés chimiques et pharmaceutiques
- > Gestion des ressources humaines
- > Hygiène et sécurité du travail
- > Industries chimiques, cosmétiques et pharmaceutiques
- > Informatique
- > Management et organisation du travail en entreprise
- > Matériaux
- > Mathématiques
- > Mécanique - Acoustique - Aérodynamique
- > Santé - Travail social et médiation
- > Transport - Logistique - Tourisme
- > Union européenne et relations internationales
- > Veille - Innovation - Prospective
- Rechercher par région
- Catalogue de l'alternance
- Catalogue de la formation à distance
- Catalogue des stages et formations en journée
- Valider ses acquis