M2 ISC Parcours VISTA

Le contenu du cours est le suivant 

Partie 1 : Modélisation de caméra et stéréoscopie. Homographie, calibration d'une caméra, calibration stéréoscopique, algorithme DLT

Partie 2 : Détection. Principe général de la détection d'objets dans une image. Métrique, Méthode de Viola Jones, approches par réseaux profonds.

Introduction au domaine radar (principes, techniques, technologies et applications).

introduction à la séparation de sources en mélanges linéaires instantanés et aux traitements d’antennes-réseaux

Plan

1. Introduction
   
2. Présentation des capteurs imageurs (visible, thermique, vidéo)
   
3. Caractéristiques des images
   
4. Évaluation de la qualité des images
   
5. Application à la Vision industrielle
   
6. Application à la télédétection
   

Ce cours est principalement centré sur les outils théoriques et appliqués de l'apprentissage machine appliqué à la vision. Il complète les enseignements dispensés dans le cours de vision de Master 1 avec notamment les notions suivantes : SVM, perceptron multicouche, réseau de neurones convolutifs.