∴
First Principles of Computer Vision Specialization kursunu tamamlarken aldığım detaylı notlar — ileride başvurmak üzere kritik konseptlerin özeti.
Columbia Üniversitesi
Ders & Not Genel Bakışı
Bu notlar, Columbia Üniversitesi’nden Prof. Shree K. Nayar tarafından verilen First Principles of Computer Vision uzmanlık serisi boyunca tuttuğum çalışma notlarını içermektedir. Fiziksel optikten sensör yapısına, 3B projektif geometriden modern görsel algıya kadar bilgisayarlı görünün temel ilkelerini en alt seviyeden ele almaktadır.
| # | Ders / Alan | Temel Odak & Not İçeriği |
|---|---|---|
| 1 | Bilgisayarlı Görmeye Giriş | Hesaplamalı görme temelleri, biyolojik görme mekanizmaları, piksel temsilleri ve temel görüntü işleme boru hattı. |
| 2 | Görüntüleme & Sensör Fiziği | İğne deliği kamera modeli, mercek sistemleri, alan derinliği, sensör gürültüsü/dinamik aralık, HDR ve frekans uzayı filtreleme. |
| 3 | Öznitelikler & Sınırlar | Kenar tespiti (Canny, Sobel), Hough dönüşümü, SIFT tanımlayıcıları, homografi, RANSAC ve panoramik görüntü birleştirme. |
| 4 | 3B Yeniden Yapılandırma (Tek Bakış) | Radyometri ve BRDF yansıma modelleri, fotometrik stereo, gölgeden şekil çıkarma (SfS) ve aktif yapılandırılmış ışık sistemleri. |
| 5 | 3B Yeniden Yapılandırma (Çoklu Bakış) | Epipolar geometri, stereo derinlik kestirimi, çoklu bakış geometrisi, Structure from Motion (SfM) ve optik akış (optical flow). |
| 6 | Görsel Algı & Öğrenme | Renk bilimi, insan görsel algı modelleri, yapay sinir ağları ve görsel tanıma/sınıflandırma mekanizmaları. |
— emreaslan —