Detección de objetos

¿Te interesa la visión por computador? ¿Te gustaría conocer qué métodos puedes utilizar para detectar y reconocer objetos en una imagen? En este curso te introducirás en los principios básicos de cualquier sistema automático de detección y reconocimiento de objetos en imágenes. A lo largo del curso analizaremos diferentes métodos de representación y clasificación que te permitirán abordar casos de aplicación de complejidad creciente.

El contenido del curso se estructura a partir de un esquema básico de detección y reconocimiento de objetos que sirve de guía para ir introduciendo tanto los diferentes métodos de extracción de características y representación de la imagen como diferentes alternativas para clasificar una imagen y para localizar todas las instancias de un objeto en la imagen. El temario incluye conceptos básicos de formación de la imagen, la convolución y su aplicación a la detección de contornos, características de regiones, descriptores de imagen (Local Binary Pattern, Histogram of Oriented Gradients, características de Haar) y varios métodos de clasificación (clasificador lineal, Support Vector Machine, Adaboost, Random Forest, Convolutional Neural Network).

Finalizar el curso te permitirá: • Diseñar, a partir de un esquema básico común, soluciones adaptadas para diferentes problemas de detección y reconocimiento de objetos en una imagen, • Conocer las principales técnicas para la descripción y clasificación de una imagen, • Conocer las herramientas que permiten el desarrollo de aplicaciones reales de detección y reconocimiento de objetos, para que seas capaz de desarrollar tus propios sistemas de detección y reconocimiento de objetos en múltiples aplicaciones.

El curso está orientado tanto a estudiantes universitarios de algún grado relacionado con la informática, la ingeniería o las matemáticas, como a otros estudiantes con conocimientos de programación, interesados en aprender cómo utilizar técnicas de visión por computador para extraer información de las imágenes.

INICIO: 1 de Diciembre de 2015

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Syllabus

Syllabus - What you will learn from this course
Week 1
INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS
Week 2
CLASIFICACIÓN DE OBJETOS
Week 3
DETECCIÓN DE OBJETOS
Week 4
DETECTOR BASADO EN HOG/SVM
Week 5
DETECTOR BASADO EN HAAR/ADABOOST
Week 6
TÉCNICAS AVANZADAS

FAQ

When will I have access to the lectures and assignments?

Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

¿Puedo solicitar el certificado en cualquier momento?

Sí, puedes solicitar el certificado antes, durante, o al finalizar el curso.

¿Qué información incluye el certificado?

Aunque el curso esté diseñado e impartido por la Universidad Autónoma de Barcelona, el certificado lo emite Coursera.

¿Qué información incluye?

· el título del curso

· la firma del (o de los) instructor(es)

· el logo de la UAB

· una url de verificación que permite a terceras personas comprobar la autenticidad del certificado

¿Qué información no incluye el certificado?

· créditos académicos de la UAB

· la calificación final obtenida en el curso

· tu foto del documento de identidad

· las horas dedicadas al curso

Recuerda que el certificado no se envía por correo postal o correo electrónico, sino que se trata de un PDF que puedes descargar e imprimir. También puedes compartirlo electrónicamente.

Lamentablemente Coursera no puede emitir un certificado de curso con más información de la que ya incluye. Si deseas más información al respeto, por favor consulta las páginas de ayuda de Coursera.

¿El certificado ofrece reconocimiento oficial de créditos de la UAB?

No. El certificado confirma que el alumno ha superado el curso, pero no es un título oficial de la Universidad Autónoma de Barcelona.

Reviews

considero que se debe de poner mas materiales en beneficio a los alumno para poder entender el curso de manera optima

Muy completo el curso. Excelentes profesores, muy motivadoras las clases y con contenidos realmente actualizados. Felicito al colectivo de trabajo de este curso. Muchas Gracias

Una muy buena introducción al tema de la detección de objetos y reconocimiento de patrones, con buenas referencias para iniciar una investigación propia a los tópicos avanzados.

Las clases son increíbles, seria genial que cada clase la hagan aplicativa utilizando un software en especifico en donde se vea la aplicación de los algoritmos que enseñeis.