Update README

Author: Kirill Kornyakov

README.md

@@ -1,28 +1,30 @@
-# Оптимизация производительности
+# Зимняя школа Itseez по оптимизации алгоритмов компьютерного зрения, 2016 год
 
 [![Build Status](https://travis-ci.org/itseez-academy/itseez-ws-2016-practice.svg?branch=master)][travis]
 [![Gitter](https://badges.gitter.im/Join%20Chat.svg)][gitter]
 
-Данный репозиторий представляет собой проект, на базе которого будут выполняться
-практические упражнения из курса по __Оптимизации приложений компьютерного
-зрения__ в рамках зимней школы 2016 года, совместно проводимой компанией Itseez
-и ННГУ им. Лобачевского.
+## Практикум
 
-Проект реализует относительно простой алгоритм — скелетонизация символов.
+Данный репозиторий представляет собой проект, на базе которого будут
+выполняться практические упражнения из курса по __Оптимизации приложений
+компьютерного зрения__ в рамках зимней школы 2016 года, совместно проводимой
+компанией Itseez и ННГУ им. Лобачевского.
+
+Приложение реализует относительно простой алгоритм — скелетонизация символов.
 Данный алгоритм включает в себя несколько базовых операций из области обработки
 изображений: конвертация из одного цветового пространства в другое,
 масштабирование изображения, морфологические операции и некоторые другие.
-Однако несмотря на кажущуюся простоту операций, можно убедиться, что
+Однако, несмотря на кажущуюся простоту операций, можно убедиться, что
 первоначальная версия может работать несколько секунд, что крайне медленно.
-Поэтому в рамках практических занятий реализация должна будет оптимизироваться
-с использованием различных приёмов, позволяющих сократить время работы
-алгоритма.
+Поэтому в рамках практических занятий программная реализация должна будет
+оптимизироваться с использованием различных приёмов, позволяющих сократить время
+работы алгоритма.
 
 ## Структура репозитория
 
 Проект реализован на языке С++ и имеет распространенную в настоящее время
 структуру. Он содержит статическую библиотеку, реализующую основной алгоритм,
-небольшое демо-приложение, и две сборки с автоматическими тестами (регресионные
+небольшое демо-приложение, и две сборки с автоматическими тестами (регрессионные
 и на производительность). Для построения проекта используется инструмент CMake,
 тесты реализованы при помощи фреймворка Google Test, также для удобства
 используется библиотека OpenCV, предоставляющая структуры данных и некоторые
@@ -44,10 +46,10 @@
     игнорировать.
   - `.travis.yml` — конфигурационный файл для системы автоматического
      тестирования [Travis-CI][travis].
-  - `CMakeLists.txt` — корневой файл для сборки проекта с помощью CMake.
+  - `CMakeLists.txt` — корневой файл для сборки проекта при помощи CMake.
   - `README.md` — информация о проекте, которую вы сейчас читаете.
 
-## Практические задания
+## Инструкции
 
 Описание практических заданий можно найти в следующих документах: