• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

НИУ ВШЭ в Санкт-ПетербургеПрограммы магистратурыШкола информатики, физики и технологийМагистерская программа «Машинное обучение и анализ данных»Учебные курсы

РУС
Версия для слабовидящихВерсия для слабовидящихЛичный кабинет сотрудника ВШЭПоиск

01.04.02 Прикладная математика и информатика

Магистерская программа

Машинное обучение и анализ данных

Анализ изображений

2026/2027
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
6
Кредиты
Статус:
Курс по выбору
Когда читается:
2-й курс, 1, 2 модуль

Преподаватели

Программа дисциплины

Аннотация

Курс познакомит слушателей с основными методами анализа изображений. Будут рассматриваться различные практические задачи: сегментация изображений, обнаружение дубликатов, поиск по подобию, обнаружение текста, распознавание объектов, классификация и другие. В рамках курса у студентов будет возможность узнать и опробовать на практике классические алгоритмы; прочесть множество научных статьей; самостоятельно реализовать алгоритмы, описанные в статьях; поставить ряд экспериментов; предложить и реализовать свои собственные идеи по решению практических задач.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Дать представление о современных алгоритмах интеллектуального анализа и обработки изображений.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • знать модели представления изображений
  • знать модели формирования и искажения изобра-жений
  • знать основные алгоритмы анализа изображений
  • знать основные алгоритмы визуализации изображений
  • знать основные алгоритмы восстановления изображений
  • знать основные алгоритмы обработки изображений
  • знать основные алгоритмы сжатия изображений
  • знать основные алгоритмы сравнения, сопоставления и нормализации изображений
  • освоить математический аппарат анализа и обработки изображений
  • уметь применять основные алгоритмы обработки, визуализации, восстановления, анализа, сравнения, сопоставления, нормализации и сжатия изображений
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Введение в обработку изображений
  • Формирование изображений
  • Примеры приложений
  • Обработка изображений
  • Восстановление изображений
  • Анализ изображений
  • Визуализация изображений
  • Сжатие изображений и видеопотоков
  • Сравнение, сопоставление и нормализация изображений
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Домашнее задание 1
    Домашнее задание №1 выдается студентам в одном варианте и состоит из 3 задач. Срок выполнения домашнего задания - 4 недели. Форма представления обучающимися домашнего задания - реализованный на любом, если не указано другого, языке программирования алгоритм.
  • неблокирующий Домашнее задание 2
  • неблокирующий Домашнее задание 3
  • блокирующий Устный экзамен
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2026/2027 2nd module
    0.2 * Домашнее задание 3 + 0.2 * Домашнее задание 1 + 0.2 * Домашнее задание 2 + 0.4 * Устный экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Алгоритмы: построение и анализ : пер.с англ., Кормен, Т., 2013
  • Алгоритмы: построение и анализ, Кормен, Т., 2005
  • Алгоритмы: построение и анализ, Кормен, Т., 2007
  • Алгоритмы: построение и анализ, Кормен, Т., 2011
  • Цифровая обработка изображений, Яне, Б., 2007

Авторы

  • Ершов Егор Иванович