- INTRODUCCIÓN A LA DETECCIÓN DE OBJETOS
- En esta primera semana explicaremos los fundamentos de un detector de objetos. Empezaremos introduciendo los conceptos básicos de la formación y el análisis de imágenes, para aplicarlos en el diseño de detectores simples basados en las características de los píxeles de la imagen. Finalmente, explicaremos los conceptos de correlación y convolución y veremos cómo se pueden utilizar en la detección de objetos.
- CLASIFICACIÓN DE OBJETOS
- En esta semana explicaremos el concepto de clasificador de ventana como forma de decidir si una ventana candidata contiene una instancia del objeto que queremos detectar o no. Lo ilustraremos utilizando LBP como descriptor de la imagen y la regresión logística cómo método de clasificación. Nos fijaremos tanto en la parte de aprendizaje del clasificador como en su utilización para determinar el contenido de una ventana.
- DETECCIÓN DE OBJETOS
- En esta semana nos centraremos primero en la fase de detección de posibles candidatos en la imagen. El conjunto de candidatos que se detecten serán analizados por el clasificador que explicamos en la semana 2 para determinar la presencia del objeto.
Además, explicaremos también los pasos necesarios para poder preparar correctamente todos los datos que se utilizan en el aprendizaje y evaluación del detector. Finalmente, veremos cómo podemos evaluar de forma objetiva el rendimiento del detector.
- DETECTOR BASADO EN HOG/SVM
- En esta semana veremos un segundo ejemplo de sistema de detección de objetos que se basará en la utilización de HOG como descriptor de la imagen y SVM como clasificador.
- DETECTOR BASADO EN HAAR/ADABOOST
- En esta semana veremos un tercer sistema de detección basado en las características de Haar para describir la imagen y Adaboost como clasificador. Para poder explicar las características de Haar explicaremos también el concepto de imagen integral. Veremos cómo entrenar un clasificador con Adaboost que nos permita seleccionar el mejor subconjunto de las características de Haar. Finalmente, explicaremos cómo combinar varios clasificadores en una cascada para poder implementar un sistema completo de detección.
- TÉCNICAS AVANZADAS
- En las semanas anteriores hemos visto los métodos más habituales para la detección de objetos. En esta última semana explicaremos algunas técnicas más avanzadas que se pueden utilizar en diferentes fases de la detección y que pueden ser útiles en problemas de detección más complejos. Entre estas técnicas están los modelos no holísticos (DPM, Random Forests), métodos de adaptación de dominio, la utilización de redes neuronales convolucionales, explotar la multi-modalidad en las imágenes y técnicas alternativas para la generación de candidatos.
