Компьютерное зрение: история и перспективы

Слайды: https://youtu.be/W7hGBngO9bo

Transcript

1. Компьютерное зрение: история и перспективы Миляев Сергей 03.10.2017 Слайды были взяты у многих ведущих ученых
2. Ведущий исследователь VisionLabs Окончил магистратуру и аспирантуру на физфаке ВГУ, тема исследований была связана сжатием изображений и видео. Начал заниматься компьютерным зрением в 2008. Работал в Лаборатории Компьютерной графики и Мультимедиа ВМК МГУ, где занимался задачами семантической сегментации изображений и распознавания текста. О докладчике Глубокий рефакторинг 3.10.2017
3. Что такое компьютерное зрение? Это алгоритмы, позволяющие компьютерам получать высокоуровневую информацию из изображений и видео, тем самым автоматизируя некоторые аспекты зрительного восприятия человека. Глубокий рефакторинг 3.10.2017
4. Средство измерений Глубокий рефакторинг 3.10.2017
5. Источник семантической информации Глубокий рефакторинг 3.10.2017
6. Почему это сложно? Из неупорядоченного набора пикселей мы должны получить информацию! Глубокий рефакторинг 3.10.2017
7. Точка наблюдения Глубокий рефакторинг 3.10.2017
8. Источник освещения Глубокий рефакторинг 3.10.2017
9. Разнообразие масштабов Глубокий рефакторинг 3.10.2017
10. Деформация объектов Глубокий рефакторинг 3.10.2017
11. Внутриклассовое разнообразие Глубокий рефакторинг 3.10.2017
12. Межклассовая схожесть Глубокий рефакторинг 3.10.2017
13. Перекрытия Глубокий рефакторинг 3.10.2017
14. Камуфляж Глубокий рефакторинг 3.10.2017
15. Особенности восприятия Глубокий рефакторинг 3.10.2017
16. Особенности восприятия Глубокий рефакторинг 3.10.2017
17. Почему это интересно? Глубокий рефакторинг 3.10.2017
18. Глубокий рефакторинг 3.10.2017
19. Почему это важно? Глубокий рефакторинг 3.10.2017
20. Первое появление президента РФ на телевидении Автономная навигация Инструктаж как приготовить пиццу Куда исчезла моя кошка? Видеонаблюдение Захват движения и дополненная реальность Глубокий рефакторинг 3.10.2017
21. Начало компьютерного зрения - 1966 Глубокий рефакторинг 3.10.2017
22. 70-e: наука Разработка низкоуровневых признаков изображений и интерпретация выбранных картинок Глубокий рефакторинг 3.10.2017
23. 1976 – Автоматическое распознавание автомобильных номеров 1974 – Первая покупка с использованием штрих-кода 70-e: индустрия Глубокий рефакторинг 3.10.2017
24. 80-e: наука Искусственные нейронные сети Определение формы объектов Оценка оптического потока Глубокий рефакторинг 3.10.2017
25. 80-e: индустрия Внедрениеалгоритмов обработкив медицину, производство, фотографию Глубокий рефакторинг 3.10.2017
26. 90-e: наука Статистическое обучение для распознавания лиц Получение карты глубины по паре изображений Алгоритмы выделения движения Глубокий рефакторинг 3.10.2017
27. 90-e: наука Сегментация изображений Активные контура Закрашивание изображения Глубокий рефакторинг 3.10.2017
28. 90-e: индустрия Глубокий рефакторинг 3.10.2017
29. 90-e: индустрия Инструменты выделенияв фоторедакторах Захват движения для кино и игр Глубокий рефакторинг 3.10.2017
30. 00-e: наука Различные способы описания областей изображенийи их агрегации Использование различных методов машинного обучения и поиска в больших данных Алгоритмы глобальной оптимизации Глубокий рефакторинг 3.10.2017
31. 00-e: наука Распознавание объектов различных классов Детектирование объектов различных классов Поиск изображений по содержанию Глубокий рефакторинг 3.10.2017
32. 00-e: наука Синтез текстуры Создание панорам Мульти-стерео Глубокий рефакторинг 3.10.2017
33. 00-e: индустрия Детектирование лиц в камерах и мобильных телефонах Интеллектуальное видеонаблюдение Глубокий рефакторинг 3.10.2017
34. 00-e: индустрия 3D карты Глубокий рефакторинг 3.10.2017
35. 00-e: индустрия Поиск изображений по содержанию Kinect Глубокий рефакторинг 3.10.2017
36. Небольшой взгляд назад Глубокий рефакторинг 3.10.2017
37. Глубокое обучение (2012-настоящее) ILSVRC12 Глубокий рефакторинг 3.10.2017
38. Как это работает? Глубокий рефакторинг 3.10.2017
39. Как это работает? Глубокий рефакторинг 3.10.2017
40. Прогресс нейронных сетей Глубокий рефакторинг 3.10.2017
41. Дополненная реальность Microsoft Hololens Face2Face Глубокий рефакторинг 3.10.2017
42. Описание происходящего Глубокий рефакторинг 3.10.2017
43. Автономный транспорт Глубокий рефакторинг 3.10.2017
44. Текущие задачи Существущие алгоритмы требуют значительное количество данных для обучения, что является их существенным ограничением. Поэтому основными направлениями исследований являются следующие пункты • Разработка методов обучения по неполной разметке • Разработка методов адаптации доменов • Синтез данных наиболее приближенных к реальности • Исследование других возможностей для обучения моделей Глубокий рефакторинг 3.10.2017
45. Спасибо за внимание!