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              【快班】计算机视觉与深度学习实战
              此课程所属 【人工智能职业方向】专业,报名专业套餐,可享受0元学习特惠!点击了解详情
              随报随学 共12课 ★★☆
              开课时间 课程周期 难易度
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              基础 计算机 深度学习 案例 MATLAB 图像处理
              课程介绍

              在当今的信息化社会,图像是人类赖以获取信息的最重要来源之一。随着计算机技术的迅猛发展,图像技术与计算机技术不断融合,产生了一系列图像处理软件如 MATLAB 等,这些软件的广泛应用为图像技术的发展提供了强大的支持。MATLAB已成为国际公认的最优秀的科技应用软件之一,具有编程简单、数据可视化功能强、可操作性强等特点,而且配有功能强大、专业函数丰富的图像处理工具箱,是进行图像处理必备的软件工具。现有的 MATLAB 图像处理著作多是讲解图像处理中的经典理论与算法,鲜有解决实际问题的案例。在本课程中,老师将自己在多年的实践中积累的案例与学生分享,其中关于图像去雾、图像去噪、图像识别等方面的相关内容都紧跟图像研究热点,对于刚开始接触相关领域的研究者来说,是很好的入门教程。

              bitfinex www.ymfjz.cn 本课程的一大特点是对于每个案例都有详细的理论基础介绍,并配备了实例代码和注释,不仅可以让初学者很快学习到代码编写方面的知识,还可以让读者在动手实践的过程中深入理解所研究的相关问题。本课程将代码讲解融入实际的案例中,相比其他基础书籍更加生动形象,解决了读者在实践过程中遇到的具体、实际的技术难点,为学生提供了直接的技术支持。


              本课程共11节课,分为三大部分,在实际中将覆盖如下案例。

              课程大纲
              一. 计算机视觉基础案例
              第1课 图像增强基础案例
              课程引入——白金还是蓝黑?生物视觉模拟解密应用
              基于直方图优化的图像去雾技术
              基于形态学的权重自适应图像去噪

              第2课 图像分割基础案例
              课程引入——自定义动画文本生成应用
              基于多尺度形态学提取眼前节组织
              基于K-means聚类算法的图像区域分割
              基于 Hough 变化的答题卡识别
              基于阈值分割的车牌定位识别

              第3课 视频处理基础案例
              课程引入——大话西游牌匾制作
              视频处理基础工具
              搭建基础的视频处理框架
              基于模型的人脸识别基础以及网络图片爬虫
              基于CNN的影视明星人脸检测与识别应用

              二. 计算机视觉进阶案例
              第4课 医学影像应用案例
              课程引入——某鸡蛋生产线定位及统计
              基于分水岭分割进行肺癌诊断
              基于最小误差法的胸片分割
              基于区域生长的肝脏影像分割系统

              第5课 模式识别应用案例
              课程引入——腾讯二维码解析
              基于主成分分析的人脸二维码识别
              基于知识库的手写体数字识别
              基于特征匹配的英文印刷字符识别
              基于不变矩的数字验证码识别

              第6课 图像融合应用案例
              基于小波技术进行图像融合
              基于块匹配的全景图像拼接

              第7课 图像压缩应用案例
              基于霍夫曼图像压缩重建
              基于主成分分析的图像压缩和重建
              基于小波的图像压缩技术

              第8课 图像特征应用案例
              课程引入——模拟色盲检测的应用
              基于Hu不变矩的图像检索技术
              基于Harris的角点特征检测
              基于K聚类的彩色图像自动汇聚技术
              基于Sift特征点的人民币区域检测

              第9课 图像控制应用案例
              课程引入——图像特效控制应用
              基于语音识别的信号灯图像模拟控制技术
              基于小波变换的数字水印技术
              基于齿轮转动声音的故障诊断系统
              基于压缩感知的目标跟踪应用

              三. 计算机视觉系统案例
              第10课 图像综合应用案例
              课程引入——红色咖啡杯的跟踪
              基于Camshift的人脸跟踪应用
              基于Camshift的手部跟踪应用
              基于帧间差法进行视频目标检测
              路面裂缝检测识别系统设计
              基于AlexNet的迁移学习应用

              第11课 深度学习应用案例
              基于AlexNet的烟叶成熟度鉴别应用
              基于AlexNet的昆虫鉴别应用
              基于AlexNet及SVM的多维学习应用
              基于深度学习的字符识别应用
              基于DNN的图像去噪应用
              基于GoogLeNet的场景识别应用
              基于AlexNet的隐层可视化研究

              第12课 实践总结课
              基于CNN的图像倾斜角度计算
              基于RCNN的交通标志牌检测
              基于VGG的语义分割应用
              基于OCR的图片文字定位应用
              授课讲师
              lyqmath,计算机视觉算法工程师,研究生毕业于大连理工大学数学科学学院计算几何与图形图像重点实验室。多年来一直从事计算机视觉应用开发,涉及到互联网海量图像/声纹/视频检索、基于OCR的图文大数据应用系统,医疗影像大数据应用系统、图像版权防盗检测系统、安防智能监控系统等实际项目的算法架构与研发工作,对十亿级规模的以图搜图、互联网图像数据采集与挖掘等方面进行过深入的研究与应用,对图像与视频大数据分析具有深刻的认识。曾参与多项国家级核心项目的研发,取得一系列具有实用价值的成果。通过对项目的技术积累,已出版《MATLAB图像与视频处理实用案例详解》、《Matlab数值计算案例分析》、《Matlab N个实用技巧》、《Matlab 计算机视觉与机器认知》等多部图书,新书《MATLAB计算机视觉与深度学习实战》已出版,并作为本课程的参考教材,覆盖计算机视觉及深度学习的多个案例。
              课程环境
              windows + Matlab
              授课对象
              本课程以案例为基础,结构布局紧凑,内容深入浅出,实验简捷高效,适合计算机、信号通信和自动化等相关专业的本科生、研究生、教师,以及广大从事数字图像处理的工程研发人员进行实践。
              收获预期
              本课程对每个数字图像处理的知识点都提供了丰富生动的案例素材,并详细讲解了其 MATLAB 实验的核心程序,通过对这些示例程序的阅读理解和仿真运行,学员可以更加深刻地理解图像处理的内容,并且更加熟练地掌握 MATLAB 中各种函数在图像处理领域中的用法。
              课程学费
              学费:400元(固定学费:300元 + 逆向学费:100元)
              新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,课程收取300元固定收费 + 100元逆向学费,学习圆满则全额奖励返还给学员!
              特别说明如下
              本门课程本来打算完全免费,某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”??悸堑浇彩Ρ旧硪冻鼍薮蟮睦投?,为了防止一些朋友在学习途中半途而废,浪费了讲师的付出,为此我们计划模仿某些健身课程,使用“逆向收费”的方法。 在 报名时每位报名者收取400元,其中300元为固定 收费,另外100元是暂存学费,即如果学员能完成全部课程要求,包括完成全部的书面作业,则100元全款退回。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务,则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力!
              课程授课方式

              1、 学习方式:老师发布教学资料、教材,幻灯片和视频,学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。

              2、 学习作业:每课均有布置课后作业,学员完成书面作业后则可进入下一课学习。

              3、 老师辅导:通过论坛站内信及邮件等多种方式与老师进行一对一互动。

              4、 完成课程:最后一课作业交纳后,老师完成作业批改,即可完成课程并取回相应剩余的逆向学费。

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