v2.6.4 (3793)

PA - C3B - INF573 : Image Analysis and Computer Vision

Domaine > Informatique.

Descriptif

The goal of Computer Vision is to compute properties of the world from digital images. Problems in this field include recovering 3D shapes, estimating motion and object recognition, all through analysis of images and video.  This course provides an introduction to image analysis and computer vision, including topics such as feature detection, motion estimation, image mosaics and 3D vision.

- Light, color and images

- Filtering, resampling, edges and corners

- Feature description and matching, Image Warping, Ransac, Panoramas

- 3D Vision : Stereo

- Deep Learning

- Dense Matching and MultiView Stereo

- Structure from Motion

- Image Based Rendering

- Graph Cut

These topics will be discussed in terms of algorithms and mathematical tools. The applications may be developed in python or C++.

Evaluation:  5 Labs + 1 project

Language: Lectures in English, Labs in English or French

 

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme M1 - Applied Mathematics and statistics

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C

      Pour les étudiants du diplôme M2 IGD - Interaction, Graphic and Design

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si note finale transposée >= C

          Pour les étudiants du diplôme M1 MPRI - Foudations of Computer Science

          Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
            L'UE est acquise si note finale transposée >= C
            • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

            Pour les étudiants du diplôme M1 Informatique - Voie Jacques Herbrand - X

            Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
              L'UE est acquise si note finale transposée >= C
              • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

              Pour les étudiants du diplôme M1 IGD - Interaction, Graphic and Design

              Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                L'UE est acquise si note finale transposée >= C

                  Pour les étudiants du diplôme M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence

                  Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                    Pour les étudiants du diplôme Innovation Technologique : ingénierie et entrepreneuriat

                    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                      La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

                      Pour les étudiants du diplôme Artificial Intelligence and Advanced Visual Computing

                      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                        L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                        • Crédits ECTS acquis : 4 ECTS

                        La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

                        Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI

                        Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                          L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                          • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                          Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur de l'Ecole polytechnique

                          Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                            L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                            • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                            La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

                            Veuillez patienter