IMN712 - Reconnaissance de formes et analyse d'images avancées

Cible(s) de formation

Acquérir les principaux concepts et techniques de l’analyse d’images avancée et de la reconnaissance de formes appliquée à l’imagerie; appliquer ces concepts et techniques à la résolution de problèmes tels que la segmentation d’images, l’analyse de la vidéo, la reconnaissance d’objets et la catégorisation d’images, apprendre à concevoir et implanter des systèmes de reconnaissance de formes.

Contenu

Concepts les plus fréquemment utilisés en reconnaissance de formes : caractéristiques (p. ex., histogrammes de gradients, sacs de mots, pyramides laplaciennes, etc.), détecteurs de points saillants (p. ex., SIFT, Harris, etc.), applications des algorithmes d’apprentissage et de classification supervisée (p. ex., reconnaissance de visages, localisation de silhouettes humaines, détection d’objets, classification d’images, etc.), théorie des graphes appliquée à l’imagerie (p. ex., segmentation spectrale, coupe de graphe, réseaux markoviens, etc.), diverses applications des algorithmes de classification non supervisée telles que les nuées dynamiques et E-M (p. ex., segmentation d’images, compression avec perte, création de dictionnaires, etc.), diverses méthodes de segmentation d’images et d’analyse de la vidéo (p. ex., superpixels, détection de mouvement, suivi d’objets, etc.), évaluation des résultats (p. ex., courbe ROC, précision, rappel, mesure F, etc.). Lectures scientifiques et projet de session.