學習經典演算法窺見電腦視覺演算法的秘密
機器如何看見世界？看到車子開過來，我們會閃避；遇到認識的人，我們能夠識別。這些動作對人類來說很簡單，但機器做得到嗎？隨著電腦運算效率的提升，帶動了深度學習的發展，讓影像領域有了重大的突破。如今，透過各種影像技術的整合，我們已經能夠讓機器感知世界。
本課程從經典的演算法，如HAAR人臉偵側、Hog 特徵擷取、Adaboost 分類器等演算法，了解如何進行人臉偵測與人臉辨識。同時也以深度學習CNN演算法，來說明如何實現人臉偵測與辨識。
本課程帶你深入了解這些演算法背後的原理，並且對於演算法都以手刻的方式(From Scratch)進行實作。此外，也以Python Tkinter 完成一個人臉門禁系統的小專案。電腦視覺常會依照現場情況有不同的影像處理，因此唯有懂了原理才有可能針對專案的需要，知道如何進行優化與改善，而不侷限於套件工具本身。
★本課程恕不得與黃金存摺、課程現金抵用券等任何優惠折扣並用！
| 線上課程【觀看說明】 |
| ●線上課程觀看時效為30天（訂單繳費後約3個工作日可開始觀看）期間可重複觀看。 觀看時間，自報名後”收到觀看通知e-mail（提供線上課程連結）”當天起算，請務必留意e-mail通知！ ●課程報名繳費時，可備註3日後的課程開通日(平日)，可於指定日協助課程開通。 ●課程觀看通知發出後，視同購買之線上課程已生效，恕不提供課程異動、開通日程延後申請，請務必留意。 ●關於課程報名問題，歡迎與客服聯繫 02-2748-5188。 |
| 教學方式 |
| ●投影片講授及配合程式進行演練 ●學會如何利用HARR+Adaboost進行人臉偵測 ●使用 + Spyder |
| 學習目標 |
| ●了解HAAR演算法並知道如何以python實作 (From Scratch) ●了解 Adaboost 演算法並知道如何以python實作 (From Scratch) ●學會如何利用HARR+Adaboost進行人臉偵測 ●了解HOG 演算法並知道如何以 python實作 (From Scratch) ●學會如何利用HOG + 支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 進行人臉或物件識別 ●學會如何CNN原理及遷移學習的方法，建立人臉識別系統 |
| 適合對象 |
| 1、想了解電腦視覺演算法的細節/窺見電腦視覺演算法背後的原理 2、以Python帶你手刻經典的演算法 ●欲投入AI機器視覺應用相關之電資相關科系研究生。 ●欲學習電腦視覺-人臉識別之工程師。 ●已學過AI，但想進一步學習如何將AI演算法轉換成實際應用之工程師。 ●學習背景：有Python 程式設計基礎者者佳 |
| 課程大綱 |
| 電腦視覺-基於HOG與圖像識別》 ●HOG演算法說明與python實作 (From Scratch) ●圖檔爬蟲程式撰寫 ●建立圖檔HOG特徵 ●Scikit-Learn實現SVM與LogistcRegression ●專案：HOG Features+ Classifier－人臉/物品偵測與識別 電腦視覺-基於HAAR 人臉偵測》 ●HAAR演算法說明與python實作 (From Scratch) ●Adaboost Classifier ●專案：HAAR Features人臉偵測 CNN深度學習》 ●遷移學習（transfer learning）和微調（fine-tune）原理說明 ●使用MobileNet建立圖像特徵 (Image Embedding) ●建立DNN Classifier ●MQTT協定- 警示通知 ●專案：人臉門禁系統(使用Tkinter界面)－加入/刪除/登入人臉帳號 |
