קורסים שאינם מקנים נקודות זכות
22928 מבוא לראייה ממוחשבת
4 נקודות זכות
שיוך: תואר שני / מדעי המחשב
שיוך נוסף: מדעים / מדעי המחשב
תנאי קבלה: קבלה לתואר שני במדעי המחשב. ידע קודם מומלץ: הקורסים מעבדה בתכנות מערכות, עיבוד תמונה, אלגברה לינארית 2.
פיתוח הקורס: פרופ' טל הסנר (כתיבה)
ראייה ממוחשבת עוסקת בפיתוח אלגוריתמים לניתוח והפקת מידע מתמונות ומווידאו דיגיטליים. מידע זה כולל, לדוגמה, זיהוי וסיווג חפצים בתמונה, הערכת המבנה התלת-ממדי של העולם המופיע בתמונה, או מעקב אחר עצמים לאורך הווידאו.
הקורס סוקר נושאים בסיסיים בראייה ממוחשבת, ובכלל זה את הפן התאורטי והפן המעשי באחזור מידע תלת-ממדי מתמונות, זיהוי וסיווג עצמים וצילום-חישובי. הקורס מיועד לסטודנטים לתואר שני במדעי המחשב המתעניינים בראייה ממוחשבת.
תרגילי תכנות
במהלך לימוד הקורס הסטודנטים יידרשו לממש אלגוריתמים. התכנות ייעשה בשפת Python (בשילוב חבילת התוכנה החינמית OpenCV וחבילות נוספות). מומלץ להתנסות בכתיבה בסיסית ב- Python לפני תחילת הקורס.
נושאי הלימוד
-
עיבוד תמונה
-
מאפייני תמונה (image features), זיהוי ותיאור
-
תהליך יצירת תמונה ומודל אלגברי למצלמה
-
גאומטריה פרויקטיבית והתאמת תמונות (image alignment)
-
תפירה ושילוב תמונות
-
זרימה אופטית (optical flow) ועקיבה
-
צורה מתנועה (shape from motion)
-
סטראו
-
סטראו רב-מבטים (multi-view stereo)
-
זיהוי (recognition)
-
סיווג (classification)
-
צילום חישובי
-
סגמנטציה ואיגוד (clustering)
בחלק מהנושאים (כגון סיווג) ייעשה שימוש גם בשיטות של למידה עמוקה ובפרט ב- Convolutional Neural Networks. הסטודנטים ילמדו את עיקרי השיטה ויתרגלו שימוש בספריית TensorFlow/Keras.
חומר הלימוד
הרצאות מצולמות ומצגות נלוות
1 סטודנט שאינו עומד בתנאי הקבלה יכול, במקרים מסוימים, להירשם לקורס. לפרטים נוספים עיינו בסעיף קבלה לקורסים בודדים בתכנית הלימודים לתואר שני במדעי המחשב.