Описание:Основу курса составляют математические методы распознавания образов, используемые для анализа и классификации изображений в системах компьютерного зрения. Отличительные особенности методов распознавания для этого класса задач определяются структурой исходных данных – цифровых изображений в виде матриц цвета и яркости точек. Эти особенности сказываются в основном на специфике генерации признаковых описаний объектов, а также специфике построения метрики в пространстве образов.
В первую часть курса входят вопросы преобразования изображений различного типа с целью генерации признаковых описаний. Вначале изучаются методы точечной, пространственной геометрической, алгебраической и межкадровой обработки изображений. Далее рассматриваются методы генерации признаков на основе разложения изображений по базисным функциям (преобразование Карунена-Лоева, дискретное преобразование Фурье, вейвлет-разложение), статистического анализа текстуры изображений, а также анализа формы изображений (построение границ, скелетов, преобразование Хафа).
Во второй части курса рассматриваются методы построения метрик для сравнения изображений (сравнение спектральных разложений, наложение и выравнивание образов).
В последнюю часть курса входят вопросы применения изученных методов в прикладных задачах компьютерного зрения. Рассматриваются задачи распознавания текстов в изображениях документов, задачи биометрической идентификации личности по текстуре радужной оболочки глаза, по форме ладони, отпечатка пальца, профиля лица. Далее изучаются применения к распознаванию динамических объектов в наблюдаемых сценах для распознавания поз и жестов.