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Rappresentazioni sparse nell'elaborazione delle immagini: dalla teoria alla pratica

Descrizione

Questo corso è un seguito al primo corso introduttivo di rappresentazioni sparse. Mentre il primo corso pone l'accento sulla teoria e sugli algoritmi in questo campo, questo corso mostra come questi si applicano alle effettive esigenze di elaborazione di segnali e immagini. I modelli svolgono un ruolo centrale praticamente in ogni attività nell'elaborazione di segnali e immagini. La teoria della rappresentazione sparsa propone un modello di questo tipo emergente, altamente efficace e universale. La sua idea centrale è la descrizione dei dati come una combinazione lineare di pochi elementi costitutivi - atomi - presi da un dizionario predefinito di tali elementi fondamentali. In questo corso imparerai come utilizzare rappresentazioni sparse in una serie di attività di elaborazione delle immagini. Copriremo applicazioni come denoising, deblurring, inpainting, separazione delle immagini, compressione, super risoluzione e altro ancora. Una caratteristica fondamentale nella migrazione dal modello teorico al suo impiego pratico è l'adattamento del dizionario al segnale. Verrà presentato questo argomento, noto come "apprendimento del dizionario", insieme ai modi per utilizzare i dizionari addestrati nelle applicazioni sopra menzionate.

Prezzo: $ 99 - GRATUITO per l'audit!

Rappresentazioni sparse nell'elaborazione delle immagini: dalla teoria alla pratica attraverso edX, una piattaforma per l'educazione fondata da Harvard e dal MIT.

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