Tracking Objects in Video with Particle Filters

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

C​ode a particle filter from scratch in Python and use it to track a target in a real-world video.

Clock1 hour
Advanced고등
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

In this one hour long project-based course, you will tackle a real-world computer vision problem. We will be locating and tracking a target in a video shot with a digital camera. We will encounter some of the classic challenges that make computer vision difficult: noisy sensor data, objects that change shape, and occlusion (object hidden from view). We will tackle these challenges with an artificial intelligence technique called a particle filter. By the end of this project, you will have coded a particle filter from scratch using Python and numpy. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

개발할 기술

  • Particle Filter
  • Opencv
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Python Programming
  • Numpy

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Load video frames

  2. Display video frames

  3. Initialize a particle filter

  4. Compute errors

  5. Compute weights and resample

  6. Apply noise

  7. Optimize the particle filter

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.