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10302陳煥宗教授電腦視覺特效_第18A講 Probabilistic Graphical Models
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介紹如何運用現有的電腦視覺技術,製作出視覺特效。 課程除了理講解之外,也會藉由實驗來複習電腦視覺知識。 除了需要經常使用 Matlab 和 OpenCV 寫程式之外, 還可能需要自己動手拍攝影片與製作輔助拍攝的器材。 This course will illustrate the current computer vision techniquesfor producing Visual Effects. Besides lecturing theories, this course also help students review the knowledge of computer vision by experiment. In addition to using Matlab and OpenCV, students are expected to take videos by themselves and make some assistant tools for video taking. 【指定與參考用書】 Textbooks and References ♠Computer Vision for Visual Effects, Richard J. Radke, Cambridge University Press ♠ http://cvfxbook.com ♠ Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski, 2010 http://szeliski.org/Book/ 【教學方式】 Teaching Methods ♠每個星期 3 小時課堂講解與討論 Lecture and discussion for three hours every week ♠同學們三人一組,共同討論作業 Three students as a group discuss homework together ♠作業的分數將會以小組為單位評分 The grades of homework will be rated on the base of group ♠個人的期末成績則會再因課堂參與及平時表現而有所差異 Personal term grades will be different based on one’s class participation and performance 【教學進度】 Syllabus Introduction to CVFX Image Matting Image Composition and Editing Features and Matching Dense Correspondence Matchmoving Motion Capture 3D Data Acquisition Optimization Algorithms for Computer Vision 【更多課程相關資訊可參閱此】 https://ocw.nthu.edu.tw/ocw/index.php?page=course&cid=125&
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