SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 56
Поиск объектов на изображении Many slides adapted from  P. Viola   and S.Lazebnik CSEDays-2010
Вспоминаем - «Мешок слов» ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Найти интересные объекты (людей)
[object Object],[object Object],Поиск лиц
Требования к детектору лиц ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Детектор  Violo-Jones ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],P. Viola and M. Jones.  Rapid object detection using a boosted cascade of simple features.  CVPR 2001.  P. Viola and M. Jones.  Robust real-time face detection.  IJCV 57(2), 2004.
Признаки “ Прямоугольные фильтры ” Value =  ∑  (pixels in white area) –  ∑ (pixels in black area)
Пример Source Result
Интегральные изображения ,[object Object],[object Object],(x,y)
Вычисление интегрального изображения
Вычисление интегрального изображения ,[object Object],[object Object],ii(x, y-1) s(x-1, y) i(x, y) MATLAB: ii = cumsum(cumsum(double(i)), 2);
Вычисление суммы в прямоугольнике ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],D B C A
Пример -1 +1 +2 -1 -2 +1 Integral Image
Выбор признаков ,[object Object]
Выбор признаков ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Бустинг ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Y. Freund and R. Schapire,  A short introduction to boosting ,  Journal of Japanese Society for Artificial Intelligence , 14(5):771-780, September, 1999.
Слабые классификаторы ,[object Object],окно Значение признака порог
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Бустинг для поиска лиц
Бустинг для поиска лиц ,[object Object],[object Object]
Бустинг для поиска лиц ,[object Object],Недостаточно хорошо ! Receiver operating characteristic (ROC) curve
Каскад ( Attentional cascade ) ,[object Object],[object Object],[object Object],FACE IMAGE SUB-WINDOW Classifier 1 T Classifier 3 T F NON-FACE T Classifier 2 T F NON-FACE F NON-FACE
Каскад ,[object Object],FACE IMAGE SUB-WINDOW Classifier 1 T Classifier 3 T F NON-FACE T Classifier 2 T F NON-FACE F NON-FACE Receiver operating characteristic vs false  neg  determined by % False Pos % Detection 0  50 0  100
Каскад ,[object Object],[object Object],FACE IMAGE SUB-WINDOW Classifier 1 T Classifier 3 T F NON-FACE T Classifier 2 T F NON-FACE F NON-FACE
Обучение каскада ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Тренировочная выборка ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Производительность системы ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Пример работы
Другие задачи поиска объектов Локализация черт лица Определение  пола Поиск профилей
Поиск профилей
Признаки для поиска профилей
Резюме: детектор  Violo-Jones ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Дескриптор  HOG  и поиск пешеходов ,[object Object],Navneet Dalal, Bill Triggs,Histograms of Oriented Gradients for Human Detection, CVPR-2005 Основа работы – эксперименты с разными параметрами системы
uncentered centered cubic-corrected Sobel Slides by Pete Barnum ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Slides by Pete Barnum
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Slides by Pete Barnum
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Slides by Pete Barnum
Линейные классификаторы ,[object Object],Какая  гиперплоскость  лучше?
Машина опорных векторов ,[object Object],Margin Support vectors C. Burges,  A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition ,  Data Mining and Knowledge Discovery, 1998  Расстояние от вектора до плоскости : Опорные вектора ,  Отступ равен  2 / || w ||
Машина опорных векторов ,[object Object],Граница Опорные вектора C. Burges,  A Tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition ,  Data Mining and Knowledge Discovery, 1998  Оптимизационная задача : Минимизируем При условии  y i ( w · x i + b ) ≥ 1 Опорный  вектор веса
HOG:  резюме ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Violo-Jones + HOG = Cascade HOG ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],Qiang Zhu et. al.  Fast human detection using a cascade of Histograms of Oriented   Gradients , CVPR 2006
Параметры каскада ,[object Object],[object Object]
Cascaded HOG ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
 
 
Схемы голосования для поиска объектов Juergen Gall, Victor Lempitsky: Class-specific Hough Forests for Object Detection. CVPR 2009 ,[object Object]
Идея ,[object Object],[object Object],[object Object],Тренировочное изображение Визуальное слово  с векторами смещения
Случайные окна + решающий лес
Решающий лес На выходе: вероятность принадлежности объекту  + распределение положений относительно центра
Признаки и бинарные тесты ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Применение леса
Обнаружение объектов
Обнаружение объектов Обнаружение объектов разных размеров
Обнаружение объектов На данный момент, около 2-6 секунд на изображение
Построение решения ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Методы классификации ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.Anton Konushin
 
CV2011 Lecture 7. Recognition
CV2011 Lecture 7. RecognitionCV2011 Lecture 7. Recognition
CV2011 Lecture 7. RecognitionAnton Konushin
 
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.Anton Konushin
 
CV2011 Lecture 8. Detection
CV2011 Lecture 8. DetectionCV2011 Lecture 8. Detection
CV2011 Lecture 8. DetectionAnton Konushin
 
Лекция 4 Обработка бинарных изображений
Лекция 4 Обработка бинарных изображенийЛекция 4 Обработка бинарных изображений
Лекция 4 Обработка бинарных изображенийVictor Kulikov
 
Лекция 3 Сегментация
Лекция 3 СегментацияЛекция 3 Сегментация
Лекция 3 СегментацияVictor Kulikov
 
CV2011 Lecture 11. Basic video
CV2011 Lecture 11. Basic videoCV2011 Lecture 11. Basic video
CV2011 Lecture 11. Basic videoAnton Konushin
 
FaceDetection+GenderRecognition_review
FaceDetection+GenderRecognition_reviewFaceDetection+GenderRecognition_review
FaceDetection+GenderRecognition_reviewKhryashchev
 
"70% of what?" or various metrics to measure code coverage
"70% of what?" or various metrics to measure code coverage"70% of what?" or various metrics to measure code coverage
"70% of what?" or various metrics to measure code coveragefazunenko
 
ДЕТЕКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ В МЕТОДЕ ВИОЛЫ–ДЖОНСА, ПОСТРОЕННЫЕ НА ОСНОВЕ КОНЕЧНЫХ ...
ДЕТЕКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ В МЕТОДЕ ВИОЛЫ–ДЖОНСА, ПОСТРОЕННЫЕ НА ОСНОВЕ КОНЕЧНЫХ ...ДЕТЕКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ В МЕТОДЕ ВИОЛЫ–ДЖОНСА, ПОСТРОЕННЫЕ НА ОСНОВЕ КОНЕЧНЫХ ...
ДЕТЕКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ В МЕТОДЕ ВИОЛЫ–ДЖОНСА, ПОСТРОЕННЫЕ НА ОСНОВЕ КОНЕЧНЫХ ...ITMO University
 
Введение в машинное обучение
Введение в машинное обучение Введение в машинное обучение
Введение в машинное обучение Anton Anokhin
 
Построение гендерного классификатора
Построение гендерного классификатораПостроение гендерного классификатора
Построение гендерного классификатораVladimir Pavlov
 
20120414 videorecognition konushin_lecture04
20120414 videorecognition konushin_lecture0420120414 videorecognition konushin_lecture04
20120414 videorecognition konushin_lecture04Computer Science Club
 
C++ осень 2012 лекция 3
C++ осень 2012 лекция 3C++ осень 2012 лекция 3
C++ осень 2012 лекция 3Technopark
 
3. java lecture classes
3. java lecture classes3. java lecture classes
3. java lecture classesMERA_school
 
Практический курс «Основы Data Mining для всех»
Практический курс «Основы Data Mining для всех»Практический курс «Основы Data Mining для всех»
Практический курс «Основы Data Mining для всех»ScienceHunter1
 

Mais procurados (17)

CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
CV2015. Лекция 2. Простые методы распознавания изображений.
 
Лекция 2
Лекция 2Лекция 2
Лекция 2
 
CV2011 Lecture 7. Recognition
CV2011 Lecture 7. RecognitionCV2011 Lecture 7. Recognition
CV2011 Lecture 7. Recognition
 
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
CV2015. Лекция 6. Нейросетевые алгоритмы.
 
CV2011 Lecture 8. Detection
CV2011 Lecture 8. DetectionCV2011 Lecture 8. Detection
CV2011 Lecture 8. Detection
 
Лекция 4 Обработка бинарных изображений
Лекция 4 Обработка бинарных изображенийЛекция 4 Обработка бинарных изображений
Лекция 4 Обработка бинарных изображений
 
Лекция 3 Сегментация
Лекция 3 СегментацияЛекция 3 Сегментация
Лекция 3 Сегментация
 
CV2011 Lecture 11. Basic video
CV2011 Lecture 11. Basic videoCV2011 Lecture 11. Basic video
CV2011 Lecture 11. Basic video
 
FaceDetection+GenderRecognition_review
FaceDetection+GenderRecognition_reviewFaceDetection+GenderRecognition_review
FaceDetection+GenderRecognition_review
 
"70% of what?" or various metrics to measure code coverage
"70% of what?" or various metrics to measure code coverage"70% of what?" or various metrics to measure code coverage
"70% of what?" or various metrics to measure code coverage
 
ДЕТЕКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ В МЕТОДЕ ВИОЛЫ–ДЖОНСА, ПОСТРОЕННЫЕ НА ОСНОВЕ КОНЕЧНЫХ ...
ДЕТЕКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ В МЕТОДЕ ВИОЛЫ–ДЖОНСА, ПОСТРОЕННЫЕ НА ОСНОВЕ КОНЕЧНЫХ ...ДЕТЕКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ В МЕТОДЕ ВИОЛЫ–ДЖОНСА, ПОСТРОЕННЫЕ НА ОСНОВЕ КОНЕЧНЫХ ...
ДЕТЕКТОРЫ ОСОБЕННОСТЕЙ В МЕТОДЕ ВИОЛЫ–ДЖОНСА, ПОСТРОЕННЫЕ НА ОСНОВЕ КОНЕЧНЫХ ...
 
Введение в машинное обучение
Введение в машинное обучение Введение в машинное обучение
Введение в машинное обучение
 
Построение гендерного классификатора
Построение гендерного классификатораПостроение гендерного классификатора
Построение гендерного классификатора
 
20120414 videorecognition konushin_lecture04
20120414 videorecognition konushin_lecture0420120414 videorecognition konushin_lecture04
20120414 videorecognition konushin_lecture04
 
C++ осень 2012 лекция 3
C++ осень 2012 лекция 3C++ осень 2012 лекция 3
C++ осень 2012 лекция 3
 
3. java lecture classes
3. java lecture classes3. java lecture classes
3. java lecture classes
 
Практический курс «Основы Data Mining для всех»
Практический курс «Основы Data Mining для всех»Практический курс «Основы Data Mining для всех»
Практический курс «Основы Data Mining для всех»
 

Destaque

2005 12(40)december motoreview
2005 12(40)december motoreview2005 12(40)december motoreview
2005 12(40)december motoreviewgsxr77
 
История создания мотоциклов Yamaha/The history of Yamaha motorcycles
История создания мотоциклов Yamaha/The history of Yamaha motorcyclesИстория создания мотоциклов Yamaha/The history of Yamaha motorcycles
История создания мотоциклов Yamaha/The history of Yamaha motorcyclesNAMOTORE 24
 
Экстерьер автомобиля Cadillace escalade. Т. Васильева аналитическая работа те...
Экстерьер автомобиля Cadillace escalade. Т. Васильева аналитическая работа те...Экстерьер автомобиля Cadillace escalade. Т. Васильева аналитическая работа те...
Экстерьер автомобиля Cadillace escalade. Т. Васильева аналитическая работа те...Таня Быстрова
 
Продукція Apple
Продукція AppleПродукція Apple
Продукція Applevitalik123456
 
Customer journey map: управление доставкой удовольствий
Customer journey map: управление доставкой удовольствийCustomer journey map: управление доставкой удовольствий
Customer journey map: управление доставкой удовольствийVasiliy Starostin
 
Презентация консалтинговой компании Цыгоды Владислава
Презентация консалтинговой компании Цыгоды ВладиславаПрезентация консалтинговой компании Цыгоды Владислава
Презентация консалтинговой компании Цыгоды ВладиславаВладислав Цигода
 
Одноразовые убийцы
Одноразовые убийцыОдноразовые убийцы
Одноразовые убийцыKOR Россия
 
КРИ 2013. "Базы данных в онлайн играх. От Аллодов до Skyforge". Андрей Фролов
КРИ 2013. "Базы данных в онлайн играх. От Аллодов до Skyforge". Андрей ФроловКРИ 2013. "Базы данных в онлайн играх. От Аллодов до Skyforge". Андрей Фролов
КРИ 2013. "Базы данных в онлайн играх. От Аллодов до Skyforge". Андрей ФроловАндрей Фролов
 
презентация Posm
презентация Posmпрезентация Posm
презентация PosmTata Donets
 
The Physical Interface
The Physical InterfaceThe Physical Interface
The Physical InterfaceJosh Clark
 

Destaque (15)

10 slides
10 slides10 slides
10 slides
 
2005 12(40)december motoreview
2005 12(40)december motoreview2005 12(40)december motoreview
2005 12(40)december motoreview
 
История создания мотоциклов Yamaha/The history of Yamaha motorcycles
История создания мотоциклов Yamaha/The history of Yamaha motorcyclesИстория создания мотоциклов Yamaha/The history of Yamaha motorcycles
История создания мотоциклов Yamaha/The history of Yamaha motorcycles
 
Экстерьер автомобиля Cadillace escalade. Т. Васильева аналитическая работа те...
Экстерьер автомобиля Cadillace escalade. Т. Васильева аналитическая работа те...Экстерьер автомобиля Cadillace escalade. Т. Васильева аналитическая работа те...
Экстерьер автомобиля Cadillace escalade. Т. Васильева аналитическая работа те...
 
Продукція Apple
Продукція AppleПродукція Apple
Продукція Apple
 
Customer journey map: управление доставкой удовольствий
Customer journey map: управление доставкой удовольствийCustomer journey map: управление доставкой удовольствий
Customer journey map: управление доставкой удовольствий
 
How to Scale Creative Content Marketing
How to Scale Creative Content MarketingHow to Scale Creative Content Marketing
How to Scale Creative Content Marketing
 
Презентация
ПрезентацияПрезентация
Презентация
 
Что нового в 14.0?
Что нового в 14.0?Что нового в 14.0?
Что нового в 14.0?
 
Презентация консалтинговой компании Цыгоды Владислава
Презентация консалтинговой компании Цыгоды ВладиславаПрезентация консалтинговой компании Цыгоды Владислава
Презентация консалтинговой компании Цыгоды Владислава
 
Одноразовые убийцы
Одноразовые убийцыОдноразовые убийцы
Одноразовые убийцы
 
презентация
презентацияпрезентация
презентация
 
КРИ 2013. "Базы данных в онлайн играх. От Аллодов до Skyforge". Андрей Фролов
КРИ 2013. "Базы данных в онлайн играх. От Аллодов до Skyforge". Андрей ФроловКРИ 2013. "Базы данных в онлайн играх. От Аллодов до Skyforge". Андрей Фролов
КРИ 2013. "Базы данных в онлайн играх. От Аллодов до Skyforge". Андрей Фролов
 
презентация Posm
презентация Posmпрезентация Posm
презентация Posm
 
The Physical Interface
The Physical InterfaceThe Physical Interface
The Physical Interface
 

Semelhante a Поиск объектов

распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»seik0ixtem
 
Сегментация
СегментацияСегментация
СегментацияLiloSEA
 
Supervised ML in Practice: Tips & Tricks
Supervised ML in Practice:  Tips & TricksSupervised ML in Practice:  Tips & Tricks
Supervised ML in Practice: Tips & TricksDzianis Pirshtuk
 
Локализация лиц с помощью детектора Виолы-Джонс
Локализация лиц с помощью детектора Виолы-ДжонсЛокализация лиц с помощью детектора Виолы-Джонс
Локализация лиц с помощью детектора Виолы-ДжонсArtyom Shklovets
 
Методы машинного обучения в физике элементарных частиц
Методы машинного обучения в физике элементарных частицМетоды машинного обучения в физике элементарных частиц
Методы машинного обучения в физике элементарных частицAndrey Ustyuzhanin
 
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Technosphere1
 
20120415 videorecognition konushin_lecture06
20120415 videorecognition konushin_lecture0620120415 videorecognition konushin_lecture06
20120415 videorecognition konushin_lecture06Computer Science Club
 
Методы удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видеоМетоды удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видеоMSU GML VideoGroup
 
20100919 computer vision_konushin_lecture02
20100919 computer vision_konushin_lecture0220100919 computer vision_konushin_lecture02
20100919 computer vision_konushin_lecture02Computer Science Club
 
“ComputerVision(Ruby && OpenCV)”, Людмила Дежкина ( Senior Ruby, DataArt)
 “ComputerVision(Ruby && OpenCV)”, Людмила Дежкина ( Senior Ruby, DataArt) “ComputerVision(Ruby && OpenCV)”, Людмила Дежкина ( Senior Ruby, DataArt)
“ComputerVision(Ruby && OpenCV)”, Людмила Дежкина ( Senior Ruby, DataArt)Alina Vilk
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Dmitry Kornev
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Bitworks Software
 
CV2011 Lecture 2. Image processing
CV2011 Lecture 2. Image processingCV2011 Lecture 2. Image processing
CV2011 Lecture 2. Image processingAnton Konushin
 
DUMP-2013 Наука и жизнь - Современная математика компьютерного зрения - Перев...
DUMP-2013 Наука и жизнь - Современная математика компьютерного зрения - Перев...DUMP-2013 Наука и жизнь - Современная математика компьютерного зрения - Перев...
DUMP-2013 Наука и жизнь - Современная математика компьютерного зрения - Перев...it-people
 
чернякова г.в.
чернякова г.в.чернякова г.в.
чернякова г.в.sharikdp
 
Классификация изображений
Классификация изображенийКлассификация изображений
Классификация изображенийLiloSEA
 
Классификация изображений
Классификация изображенийКлассификация изображений
Классификация изображенийLiloSEA
 
Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)
Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)
Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)Pavel Rastyannikov
 

Semelhante a Поиск объектов (20)

распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
распознавание автомобильного номера в условиях зашумлённости»
 
Сегментация
СегментацияСегментация
Сегментация
 
Supervised ML in Practice: Tips & Tricks
Supervised ML in Practice:  Tips & TricksSupervised ML in Practice:  Tips & Tricks
Supervised ML in Practice: Tips & Tricks
 
Локализация лиц с помощью детектора Виолы-Джонс
Локализация лиц с помощью детектора Виолы-ДжонсЛокализация лиц с помощью детектора Виолы-Джонс
Локализация лиц с помощью детектора Виолы-Джонс
 
Методы машинного обучения в физике элементарных частиц
Методы машинного обучения в физике элементарных частицМетоды машинного обучения в физике элементарных частиц
Методы машинного обучения в физике элементарных частиц
 
Лекция 8
Лекция 8Лекция 8
Лекция 8
 
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства" Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
Лекция №8 "Методы снижения размерности пространства"
 
20120415 videorecognition konushin_lecture06
20120415 videorecognition konushin_lecture0620120415 videorecognition konushin_lecture06
20120415 videorecognition konushin_lecture06
 
Методы удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видеоМетоды удаления артефактов в видео
Методы удаления артефактов в видео
 
20100919 computer vision_konushin_lecture02
20100919 computer vision_konushin_lecture0220100919 computer vision_konushin_lecture02
20100919 computer vision_konushin_lecture02
 
“ComputerVision(Ruby && OpenCV)”, Людмила Дежкина ( Senior Ruby, DataArt)
 “ComputerVision(Ruby && OpenCV)”, Людмила Дежкина ( Senior Ruby, DataArt) “ComputerVision(Ruby && OpenCV)”, Людмила Дежкина ( Senior Ruby, DataArt)
“ComputerVision(Ruby && OpenCV)”, Людмила Дежкина ( Senior Ruby, DataArt)
 
нс2
нс2нс2
нс2
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
 
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
Введение в машинное обучение. Кластеризация (Bitworks Software, Кирилл Жданов)
 
CV2011 Lecture 2. Image processing
CV2011 Lecture 2. Image processingCV2011 Lecture 2. Image processing
CV2011 Lecture 2. Image processing
 
DUMP-2013 Наука и жизнь - Современная математика компьютерного зрения - Перев...
DUMP-2013 Наука и жизнь - Современная математика компьютерного зрения - Перев...DUMP-2013 Наука и жизнь - Современная математика компьютерного зрения - Перев...
DUMP-2013 Наука и жизнь - Современная математика компьютерного зрения - Перев...
 
чернякова г.в.
чернякова г.в.чернякова г.в.
чернякова г.в.
 
Классификация изображений
Классификация изображенийКлассификация изображений
Классификация изображений
 
Классификация изображений
Классификация изображенийКлассификация изображений
Классификация изображений
 
Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)
Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)
Семь граблей краудсорсинга (7 crowdsourcing rakes)
 

Mais de LiloSEA

CSEDays. Олег Ушмаев
CSEDays. Олег УшмаевCSEDays. Олег Ушмаев
CSEDays. Олег УшмаевLiloSEA
 
CSEDays. Алексей Кадиев
CSEDays. Алексей КадиевCSEDays. Алексей Кадиев
CSEDays. Алексей КадиевLiloSEA
 
CSEDays. Юрий Айдаров
CSEDays. Юрий АйдаровCSEDays. Юрий Айдаров
CSEDays. Юрий АйдаровLiloSEA
 
CSEDays. Александр Семенов
CSEDays. Александр СеменовCSEDays. Александр Семенов
CSEDays. Александр СеменовLiloSEA
 
Александра Торгашова
Александра ТоргашоваАлександра Торгашова
Александра ТоргашоваLiloSEA
 
Степан Петухов
Степан ПетуховСтепан Петухов
Степан ПетуховLiloSEA
 
Лукина Ольга. Безопасность в соц. сетях
Лукина Ольга. Безопасность в соц. сетяхЛукина Ольга. Безопасность в соц. сетях
Лукина Ольга. Безопасность в соц. сетяхLiloSEA
 
Андрей Лабунец. Механизмы трассировки
Андрей Лабунец. Механизмы трассировкиАндрей Лабунец. Механизмы трассировки
Андрей Лабунец. Механизмы трассировкиLiloSEA
 
Андрей Гаража. Биоинформатика
Андрей Гаража. БиоинформатикаАндрей Гаража. Биоинформатика
Андрей Гаража. БиоинформатикаLiloSEA
 
Александр Тиморин. Мошеннические атаки
Александр Тиморин. Мошеннические атакиАлександр Тиморин. Мошеннические атаки
Александр Тиморин. Мошеннические атакиLiloSEA
 
Михаил Рыбалкин. Перестановочные многочлены.
Михаил Рыбалкин. Перестановочные многочлены.Михаил Рыбалкин. Перестановочные многочлены.
Михаил Рыбалкин. Перестановочные многочлены.LiloSEA
 
Cse коновалова титов
Cse коновалова титовCse коновалова титов
Cse коновалова титовLiloSEA
 
схемы разделения секрета
схемы разделения секретасхемы разделения секрета
схемы разделения секретаLiloSEA
 
почти пороговая схема разделения секрета
почти пороговая схема разделения секретапочти пороговая схема разделения секрета
почти пороговая схема разделения секретаLiloSEA
 
Алексей Голдбергс. Криптография для бизнеса
Алексей Голдбергс. Криптография для бизнесаАлексей Голдбергс. Криптография для бизнеса
Алексей Голдбергс. Криптография для бизнесаLiloSEA
 
Hash cse lecture3
Hash cse lecture3Hash cse lecture3
Hash cse lecture3LiloSEA
 
Hash cse lecture1
Hash cse lecture1Hash cse lecture1
Hash cse lecture1LiloSEA
 
Hash cse lecture2
Hash cse lecture2Hash cse lecture2
Hash cse lecture2LiloSEA
 
Simonova sql server-enginetesting
Simonova sql server-enginetestingSimonova sql server-enginetesting
Simonova sql server-enginetestingLiloSEA
 
Simonova CSEDays
Simonova CSEDaysSimonova CSEDays
Simonova CSEDaysLiloSEA
 

Mais de LiloSEA (20)

CSEDays. Олег Ушмаев
CSEDays. Олег УшмаевCSEDays. Олег Ушмаев
CSEDays. Олег Ушмаев
 
CSEDays. Алексей Кадиев
CSEDays. Алексей КадиевCSEDays. Алексей Кадиев
CSEDays. Алексей Кадиев
 
CSEDays. Юрий Айдаров
CSEDays. Юрий АйдаровCSEDays. Юрий Айдаров
CSEDays. Юрий Айдаров
 
CSEDays. Александр Семенов
CSEDays. Александр СеменовCSEDays. Александр Семенов
CSEDays. Александр Семенов
 
Александра Торгашова
Александра ТоргашоваАлександра Торгашова
Александра Торгашова
 
Степан Петухов
Степан ПетуховСтепан Петухов
Степан Петухов
 
Лукина Ольга. Безопасность в соц. сетях
Лукина Ольга. Безопасность в соц. сетяхЛукина Ольга. Безопасность в соц. сетях
Лукина Ольга. Безопасность в соц. сетях
 
Андрей Лабунец. Механизмы трассировки
Андрей Лабунец. Механизмы трассировкиАндрей Лабунец. Механизмы трассировки
Андрей Лабунец. Механизмы трассировки
 
Андрей Гаража. Биоинформатика
Андрей Гаража. БиоинформатикаАндрей Гаража. Биоинформатика
Андрей Гаража. Биоинформатика
 
Александр Тиморин. Мошеннические атаки
Александр Тиморин. Мошеннические атакиАлександр Тиморин. Мошеннические атаки
Александр Тиморин. Мошеннические атаки
 
Михаил Рыбалкин. Перестановочные многочлены.
Михаил Рыбалкин. Перестановочные многочлены.Михаил Рыбалкин. Перестановочные многочлены.
Михаил Рыбалкин. Перестановочные многочлены.
 
Cse коновалова титов
Cse коновалова титовCse коновалова титов
Cse коновалова титов
 
схемы разделения секрета
схемы разделения секретасхемы разделения секрета
схемы разделения секрета
 
почти пороговая схема разделения секрета
почти пороговая схема разделения секретапочти пороговая схема разделения секрета
почти пороговая схема разделения секрета
 
Алексей Голдбергс. Криптография для бизнеса
Алексей Голдбергс. Криптография для бизнесаАлексей Голдбергс. Криптография для бизнеса
Алексей Голдбергс. Криптография для бизнеса
 
Hash cse lecture3
Hash cse lecture3Hash cse lecture3
Hash cse lecture3
 
Hash cse lecture1
Hash cse lecture1Hash cse lecture1
Hash cse lecture1
 
Hash cse lecture2
Hash cse lecture2Hash cse lecture2
Hash cse lecture2
 
Simonova sql server-enginetesting
Simonova sql server-enginetestingSimonova sql server-enginetesting
Simonova sql server-enginetesting
 
Simonova CSEDays
Simonova CSEDaysSimonova CSEDays
Simonova CSEDays
 

Поиск объектов

Notas do Editor

  1. Сравниваются все варианты. Оказывается, что centered вариант самый лучший Цветовые разные модели