Phelma Formation 2022

5PMSIVV3 : Image, Vidéo et Vision par Ordinateur - WPMTIVV3

  • Volumes horaires

    • CM 6.0
    • Projet 0
    • TD 6.0
    • Stage 0
    • TP 8.0

    Crédits ECTS

    Crédits ECTS 2.0

Objectif(s)

Ce cours constitue une introduction complète au traitement des images et des vidéos ainsi qu'à la vision par ordinateur. Les principaux sujets abordés sont la transformation et l'alignement des images, la compression des images, l'extraction et la description des caractéristiques à l'aide de descripteurs 2D et 3D, la reconnaissance des objets, la vision basée sur la géométrie et la physique et l'analyse vidéo.

Contact Dawood AL CHANTI

Contenu(s)

  • Sessions de CM :
    • Introduction au cours et à son contenu.
    • Évaluation.
    • 1er cours Détecteurs et descripteurs de caractéristiques pour la reconnaissance d'objets.
  • Sessions CTD :
    • 2h CTD : Estimation du flux optique
    • 2h CTD : Reconstruction 3D
    • 2h CTD : Suivi d'objets
    • 2h CTD : Compresion vidéo
  • Sessions BE :
    • 2h BE sur l'extraction de caractéristiques et la reconnaissance d'objets
    • 2h BE sur le flux optique
    • 2h BE sur la Reconstruction 3D
    • 2h BE sur le suivi d'objets en vidéo
    • 2h BE sur la Compression Vidéo


Prérequis
  • Ce cours requiert une certaine familiarité avec
    **l'algèbre linéaire
    ** le calcul
    ** les probabilités de base
    ** la programmation en Python

Contrôle des connaissances

  • Session 1 :
    ** QCMs: 3 QCMs, chacun pesant 10 %, donc au total 30 %.
    ** BE: Le rapport BE, nécessitera l'implémentation d'un algorithme de vision par ordinateur significatif : 50 %.
    ** Projet : basé sur le groupe (2 membres max), étudie et présente une méthode que nous ne couvrons pas en classe: 20%.
  • Session 2 :
    ** BE: Refaire tout le BE avec une analyse approfondie et un rapport complet : 50 %.
    ** EXAM: Examen écrit 50%.


  • N1=50%BE + 30%QCMs + 20%Project
  • N2=50%BE + 50%EXAM

Informations complémentaires

Cursus ingénieur->Double-Diplômes Ingénieur/Master->Semestre 9
Cursus ingénieur->Masters->Semestre 9

Bibliographie

  • Computer Vision: Algorithms and Applications, 2nd ed. Richard Szeliski