https://classroom.google.com/c/NjMwMjk3MzkxMjc5
Ce cours de "vision Artificielle" est dédié pour les étudiants en Master 2, spécialité électronique des systèmes embarqués. Le but de ce cours est, dans un premier temps, le traitement numérique de l'image à base d'outils mathématiques afin d'améliorer son apparence (filtrage, débruitage, rehaussement du contraste, reconstruction 3D..etc).
Ensuite, il s'agit d'extraire les caractéristiques de l'image (segmentation d'images, détection de caractéristiques et reconnaissance d'objet..etc) afin d'en exploiter celle les plus importantes évitant ainsi toute redondance pour rendre plus possible la prise de décision en temps réel tel que pour l'estimation de mouvement d'objet mobile dans une séquence vidéo.
Le lien suivant vous oriente vers le cours vision artificielle:
https://classroom.google.com/c/NjMwMjk3MzkxMjc5
Le code du cours est:
- Enseignant: GHELLAB Abdelkader Moustafa Radwane
Ce cours de "vision Artificielle" est dédié pour les étudiants en Master 2, spécialité électronique des systèmes embarqués. Le but de ce cours est, dans un premier temps, le traitement numérique de l'image à base d'outils mathématiques afin d'améliorer son apparence (filtrage, débruitage, rehaussement du contraste, reconstruction 3D..etc).
Ensuite, il s'agit d'extraire les caractéristiques de l'image (segmentation d'images, détection de caractéristiques et reconnaissance d'objet..etc) afin d'en exploiter celle les plus importantes évitant ainsi toute redondance pour rendre plus possible la prise de décision en temps réel tel que pour l'estimation de mouvement d'objet mobile dans une séquence vidéo.
- Enseignant: GHELLAB Abdelkader Moustafa Radwane
Ce cours de "vision Artificielle" est dédié pour les étudiants en M2, spécialité électronique des systèmes embarqués. Le but de ce cours est, dans un premier temps, le traitement numérique de l'image à base d'outils mathématiques afin d'améliorer son apparence (filtrage, débruitage, rehaussement du contraste, reconstruction 3D..etc).
Ensuite, il s'agit d'extraire les caractéristiques de l'image (segmentation d'images, détection de caractéristiques et reconnaissance d'objet..etc) afin d'en exploiter celle les plus importantes évitant ainsi toute redondance pour rendre plus possible la prise de décision en temps réel tel que pour l'estimation de mouvement d'objet mobile dans une séquence vidéo.
- Enseignant: GHELLAB Abdelkader Moustafa Radwane