- Операция свёртки и её свойства. Фильтры, представимые в виде свертки
- Базовая обработка изображений: тональная коррекция, шумоподавление
- Нелинейные фильтры. Математическая морфология
- Преобразование Хафа и БПХ
- Поиск краев на изображении. Детектор Canny
- Сегментация и бинаризация изображения. Текстура
- Детектирование углов. Детектор Харриса. Детектор Харриса-Лапласа
- Детектирование блобов. Лаплассиан гауссианы и разность гауссиан
- Дескриптор SIFT. Гистограмма ориентированных градиентов
- Геометрические модели. Метод наименьших квадратов, его связь с сингулярным разложением. Робастные методы оценки параметров модели
- Основы машинного обучения. Градиентный спуск
- Линейные классификаторы. Метод опорных векторов
- Деревья принятия решений, градиентный бустинг, AdaBoost
- Метод Виолы-Джонса и дальнейшее его развитие
- Устройство нейронных сетей. Виды слоев. Регуляризация
- Нейронные сети. Алгоритм обратного распространения ошибки
- Сверточные нейронные сети. Блоки нейронных сетей. Локальная нормализация, батч-нормализация
- Основные архитектуры сверточных нейронных сетей. Inception, VGG, ResNet
- Нейронные сети для распознавания лиц