Programmes d'études
Vision par ordinateur

Programmes d'études
Vision par ordinateur
Programmes d'études
Détails et horaire du cours
Légende
Cours de jour
Cours de soir
Cours en ligne
Certificats et microprogrammes de 1er cycle
Baccalauréat (formation d'ingénieur)
Études supérieures
INF6804
Vision par ordinateur
Nombre de crédits :
3 (3 - 1.5 - 4.5)
Les chiffres indiqués entre parenthèses sous le sigle du cours, par exemple (3 - 2 - 4), constituent le triplet horaire.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Le premier chiffre est le nombre d'heures de cours théorique par semaine (les périodes de cours durent 50 minutes).
Le second chiffre est le nombre d'heures de travaux dirigés (exercices) ou laboratoire, par semaine.
(Note : certains cours ont un triplet (3 - 1.5 - 4.5). Dans ce cas, les 1,5 heure par semaine sont des laboratoires qui durent 3 heures mais qui ont lieu toutes les deux semaines. À Polytechnique, on parle alors de laboratoires bi-hebdomadaires).
Le troisième chiffre est un nombre d'heures estimé que l'étudiant doit investir de façon personnelle par semaine pour réussir son cours.
Département :
Génies informatique & logiciel
Préalable(s) :
80 crédits pour les étudiants au baccalauréat
Corequis :
Notes :
Responsable(s) :
Guillaume-Alexandre Bilodeau
Description
Introduction à la vision par ordinateur. Caractéristiques des capteurs vidéo pour le spectre visible. Filtre de Bayer. Extraction des régions d'intérêt : par soustraction d'arrière-plan, par segmentation, par flux optique, par classification. Description des régions d'intérêt : couleur, forme, texture, descripteurs globaux, descripteurs locaux, descripteurs appris. Suivi des régions d'intérêt : modèle génératif et modèle discriminatif, suivi par détection, suivi par estimation de la densité de probabilité, suivi par classification. Modélisation d'humains. Reconnaissance d'activités/actions : par suivi, par historique de mouvements, par apprentissage. Capteurs infrarouges : technologies et caractéristiques.
Introduction à la vision par ordinateur. Caractéristiques des capteurs vidéo pour le spectre visible. Filtre de Bayer. Extraction des régions d'intérêt : par soustraction d'arrière-plan, par segmentation, par flux optique, par classification. Description des régions d'intérêt : couleur, forme, texture, descripteurs globaux, descripteurs locaux, descripteurs appris. Suivi des régions d'intérêt : modèle génératif et modèle discriminatif, suivi par détection, suivi par estimation de la densité de probabilité, suivi par classification. Modélisation d'humains. Reconnaissance d'activités/actions : par suivi, par historique de mouvements, par apprentissage. Capteurs infrarouges : technologies et caractéristiques.
Horaire
Cours | ||||
---|---|---|---|---|
Groupe | Jour | Heure | Local | Enseignant(e)(s) |
01 | Jeudi | 13h45, 14h45, 15h45 | M-2002 | Bilodeau, Guillaume-Alexandre |
Travaux pratiques | ||||
---|---|---|---|---|
Groupe | Jour | Heure | Local | Enseignant(e)(s) |
01 | Mercredi | 11h30, 12h45, 13h45 (B2) | L-4712 | Sabri, Khalil |
Plan triennal
2024-2025 | 2025-2026 | 2026-2027 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été | Automne | Hiver | Été |
- | Cours de jour | - | - | Cours de jour | - | - | Cours de jour | - |