计算机视觉中的多视图几何P200-240

计算机视觉与图像理解

计算机视觉与图像理解 摘要 精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi 的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。 1．简介 在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。[1] 在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。[3] Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。 不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。 在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。这些问题导致错误的匹配，就是离群值。虽然有几种方法来减轻异常值的影响，但是其计算成本通常较高[7] [8]。[9]采用随机抽样一致性[10]的方法来消除图像序列异常值。Fusiello提出的康莱特，增加了一种自动拒绝规则功能，所谓的X84。虽然有许多离群排斥的方法，但没有一个单一的算法，尽管该算法在所有情况下都表现良好。 在本文中我们将研究范围扩大，运用高斯随机变量（GRVs）与Unscented变换（SUT 的），计算在一个非线性变换的分布传播，运用标准康莱特算法。采用随机变量来描述图像特征的位置和它们的不确定性既提高了精度又提高了鲁棒性的跟踪过程。虽然我们不知道什么是真正的分布，被测系统为我们提供了理论保证，前两个时刻的估计是正确的。另外，使用异常检测被测样品确定性使我们没有增加任何额外费用。 2．不确定度表示 我们现在引入一个新的通用框架，增强了任意特征跟踪算法，以代表和跟踪高斯随机变量（GRVs）功能的位置。然后，我们说明它可以被应用到最常用的方法，康莱特之一[1]。 GRVs是一种用于图像的特征定位概率分布函数描述的不错选择。他们有一个简单易懂的数学公式（平均向量和协方差矩阵）和紧凑的计算实施。他们也有一个确切的封闭使用的线性代数运算的代数线性变换的制定，并以此作为其参数表示的两个分布的第一时刻。Haralick [13]虽然提出了在计算机视觉中使用协方差传递，但他只考虑一阶线性化。 易用性外，还出现了一些有效的文献，它质疑从本地的图像灰度信息测量协方差是否可以代表的功能位置的不确定性[6]。

常见几何体的体积和表面积公式及三视图

常见几何体的体积和表面积公式及三视图 公司内部编号：（GOOD-TMMT-MMUT-UUPTY-UUYY-DTTI-

常见几何体的体积和表面积公式及三视图谨记常见几何体的三视图特点：一般情况下，（1）视图中有两个是矩形的几何体是柱体；（2）视图中有两个是三角形的几何体是锥体；（3）视图有两个是梯形的几何体是台体；（4）视图中有两个是圆的几何体是球. （2016年全国II高考）下图是由圆柱与圆锥组合而成的几何体的三视图，则该几何体的表面积为（2016年山东高考）有一个半球和四棱锥组成的几何体，其三视图如图所示，则该几何体的体积为 【2011全国新课标，理6】在一个几何体的三视图中，正视图和俯视图如下图所示，则相应的侧视图可以为( )【2017浙江，3】某几何体的三视图如图所示（单位：cm），则该几何体的体积（单位：cm3）是 【2013课标全国Ⅰ，理8】某几何体的三视图如图所示，则该几何体的体积为（2016年浙江高考）某几何体的三视图如图所示（单位：cm），则该几何体的表面积是 cm2，体积是 cm3. （2016年全国I高考）如图，某几何体的三视图是三个半径相等的圆及每个圆中两条互相垂直的半径.若该几何体的体积是 28π3，则它的表面积是 【2017山东，理13】由一个长方体和两个1 4 圆柱体构成的几何体的三视图如右图，则该 几何体的体积为 . 【2014课标Ⅰ，理12】如图，网格纸上小正方形的边长为1，粗实线画出的是某多面体的三视图，则该多面体的各条棱中，最长的棱的长度为（）【2017北京，理7】某四棱锥的三视图如图所示，则该四棱锥的最长棱的长度为 【2017课标1，理7】某多面体的三视图如图所示，其中正视图和左视图都由正方形和等腰直角三角形组成，正方形的边长为2，俯视图为等腰直角三角形.该多面体的各个面中有若干个是梯形，这些梯形的面积之和为【2017课标II，理4】如图，网格纸上小正方形的边长为1，粗实线画出的是某几何体的三视图，该几何体由一平面将一圆柱截去一部分所得，则该几何体的体积为（）

《图像理解与计算机视觉》习题

《图像理解与计算机视觉》习题 1. 一幅图像的象素灰度级为256、大小为1024×1024的图象的数据量多少MB？假设网络的平均传输速率为1Mbit/s，需要多少秒才能传送完毕？每个像素可以用8比特表示。 解答：图像的数据量是1024×1024×8/8=1 MB，需要8 秒才能传送完毕。 2. 通过你对生活的观察，举出一个书本描述之外的图像处理应用的领域和例子。 解答： 医院CT检查，等。 I f x y z t的各个参数的具体含义，反映的图像类型有多 3. 请说明图像亮度函数(,,,,) 少？ 解答： I f x y z t中，(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是 图像数学表达式(,,,,) 光点(x,y,z)的强度（幅度）。上式表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。 I f x y z t表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。对 (,,,,) 于静止图像，则与时间t 无关；对于单色图像(也称灰度图像)，则波长λ为一常数；对于平面图像，则与坐标z 无关，故f(x,y)表示平面上的静止灰度图像，它是一般图像I f x y z t的一个特例。 (,,,,) 4. 色彩具有哪几个基本属性，表述这些属性的含义。 解答： 色相（H）：色相是与颜色主波长有关的颜色物理和心理特性，它们就是所有的色相，有时色相也称为色调。 饱和度（S）：饱和度指颜色的强度或纯度，表示色相中灰色成分所占的比例，用0%-100%（纯色）来表示。 亮度（B）：亮度是颜色的相对明暗程度，通常用0%（黑）-100%（白）来度量。 5. 请解释马赫带效应。 解答： 所谓“马赫带效应（Mach band effect）”是指视觉的主观感受在亮度有变化的地方

计算机视觉中的数学方法

吴福朝 编著 计算机视觉中的数学方法

内容简介 本书由射影几何、矩阵与张量、模型估计三个部分组成，它们是三维计算机视觉所涉及到的基本数学理论与方法。I. 射影几何学是三维计算机视觉的数学理论基础，是从事计算机视觉研究所必备的数学知识。本书着重介绍射影几何学和它在视觉中的应用，主要内容包括：平面与空间射影几何，摄像机几何，两视点几何，自标定技术和三维重构理论。II. 矩阵与张量是描述和解决计算机视觉问题的必要数学工具，视觉领域研究人员都应该掌握这门数学。本书着重介绍与视觉有关的矩阵、张量理论与它的应用，主要内容包括：矩阵分解，矩阵分析，张量代数，运动与结构，多视点张量。III. 模型估计是三维计算机视觉的基本问题，通常涉及到变换或某种数学量的估计。本书着重介绍与视觉估计有关的数学理论与方法，主要内容包括：迭代优化理论，参数估计理论，视觉估计的代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。上述三部分涉及的数学内容是相对独立的，但三维计算机视觉将它们组成一个有机的整体。通过阅读本书，读者能掌握三维计算机视觉中的基本数学内容与方法，增强数学素养、提高分析和解决视觉问题的数学能力。

目 录 第一篇射影几何 第1章 平面射影几何 1.1射影平面--------------------------------------------------- 3 1.1.1射影平面----------------------------------------------- 3 1.1.2 两点、两线的叉积--------------------------------------- 5 1.1.3共线点、共点线的交比----------------------------------- 5 1.2 二次曲线--------------------------------------------------8 1.2.1 矩阵表示---------------------------------------------9 1.2.2 切线-------------------------------------------------9 1.2.3 配极对应---------------------------------------------10 1.2.4 对偶二次曲线-----------------------------------------13 1.2.5 圆环点及其对偶---------------------------------------14 1.3 二维射影变换---------------------------------------------16 1.3.1 二维射影变换-----------------------------------------16 1.3.2 直线与二次曲线的射影变换-----------------------------20 1.4 变换群与不变量-------------------------------------------21 1.4.1 等距变换群-------------------------------------------21 1.4.2 相似变换群-------------------------------------------23 1.4.3 仿射变换群-------------------------------------------24 1.4.4 射影变换群-------------------------------------------27 第2章 空间射影几何 2.1 射影空间------------------------------------------------- 31 2.1.1 空间点-----------------------------------------------31 2.1.2 空间平面---------------------------------------------31 2.1.3 空间直线---------------------------------------------34 2.1.4 共线平面束的交比-------------------------------------37 2.2 三维射影变换--------------------------------------------- 38 2.2.1 三维射影变换-----------------------------------------38 2.2.2 平面与直线的变换规则---------------------------------39 2.3 二次曲面与变换规则---------------------------------------40 2.3.1 基本性质---------------------------------------------40 2.3.2 二次曲面的对偶---------------------------------------42 2.3.3 绝对二次曲线与绝对二次曲面---------------------------45 2.4 空间射影变换群的子群-------------------------------------49 2.4.1 仿射变换群-------------------------------------------49 1

计算机视觉

计算机视觉 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 目录 1定义 2解析 3原理 4相关 5现状 6用途 7异同 8问题

9系统 10要件 11会议 12期刊 1定义 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它

的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 2解析 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 3原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味

中国科学院计算技术研究所攻读博士学位研究生培养方案

中国科学院计算技术研究所攻读博士学位研究生培养方案 （2010年10月） 一、培养目标 1、拥护党的基本路线和方针政策，热爱祖国，遵纪守法，具有良好的职业道德和敬业精神，具有科学严谨和求真务实的学习态度和工作作风，弘扬“科研为国分忧，创新与民造福”的价值理念。 2、掌握本学科坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识；具有严谨的治学态度、理论与实践相结合的科学方法和作风；熟练掌握一～两门外国语。 3、具有独立从事科学研究或独立担负专门技术研发工作的能力；了解本专业领域学科发展前沿和动向；具有团结协作精神，能在工程技术或科学理论方面做出创新性成果。 4、具有良好的身体和心理素质。 二、研究方向 本方案适用于本所“计算机科学与技术”一级学科所有专业的博士研究生培养。三、学习年限 博士生的学习年限为3～6年。硕博连读研究生在转博后学习年限同博士生。 四、培养方式 1、博士生的培养方式以科学研究工作为主，重点培养博士生独立从事学术研究工作的能力，并使博士生通过完成一定学分的课程学习，包括跨学科课程的学习，系统掌握所在学科领域的理论和方法，拓宽知识面，提高分析问题和解决问题的能力。使博士生在掌握坚实宽广的基础理论和系统深入的专门知识的基础上，学会进行创造性的研究工作所必须的科学工作方法，培养严谨的科学作风。 2、博士生的培养工作由导师负责,并实行导师个别指导或导师负责与指导小组集体培养相结合的指导方式。鼓励跨学科、跨专业聘请有关专家参加指导小组，以利于拓宽知识领域，开阔研究思路，发展交叉边缘学科。 3、导师应与博士生定期交流，关心博士生的思想品德、业务能力和综合素质。促进博士生德、智、体全面发展。研究生所在的党支部、辅导员和导师要积极帮助和关心学生的思想进步和政治成长，有针对性地开展集体主义、爱国主义教育。 五、培养环节 博士生的培养主要包括以下环节：制定个人培养计划、课程学习、必修环节及论文

计算机视觉在各个方面的应用

计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2

1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重

常见几何体的体积和表面积公式及三视图

常见几何体的体积和表面积公式及三视图

谨记常见几何体的三视图特点：一般情况下，（1）视图中有两个是矩形的几何体是柱体；（2）视图中有两个是三角形的几何体是锥体；（3）视图有两个是梯形的几何体是台体；（4）视图中有两个是圆的几何体是球.

积为（

】如图，网格纸上小正方形的 2016年全国III高考）如图，网格纸上小正方 形的边长为1，粗实现画出的是某多面体的三视 图，则该多面体的表面积为 三视图还原几何体方法：（1）理解“正俯一样长，正侧一样高，侧俯一样宽”；（2）画一个长方体，找准三视图中的点和边在长方体中的对应位置，在长方体中排除掉没有对应的顶点；（3）把剩下的顶点用线连起来，注意线的虚实；（4）结合三视图进行检验.（此法适用于棱锥、棱柱的三视图还原，可看作是由长方体拼接或切割而成）.若三视图中有半圆和圆的，要联想到圆柱、圆锥、圆台和球.

【2017课标3，理8】已知圆柱的高为1，它的两个底面的圆周在直径为2的同一个球的球面上，则该圆柱的体积为__________. 【2015高考山东，理7】在梯形ABCD 中，2 ABC π ∠= ，//,222AD BC BC AD AB === .将 梯形ABCD 绕AD 所在的直线旋转一周而形成的曲面所围成的几何体的体积为__________. 【2014高考陕西版理第5题】已知底面边长为1的正四棱柱的各顶点均在同一个球面上，则该球的体积为___________. 【2016高考新课标3理数】在封闭的直三棱柱111ABC A B C -内有一个体积为V 的球，若AB BC ⊥， 6AB =，8BC =，13AA =，则V 的最大值是____________.

计算机视觉领域的一些牛人博客

/************ 本文转载自csdn：https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/carson2005/ ************/ 希望对iprai的童鞋有所参考 ;-) ===================================== cut line =========================== 以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其 中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的 应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的 具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之，我认 为，知识只有分享才能产生更大的价值，真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。 （1）Google Research；https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/index.html （2）MIT博士，汤晓欧学生林达华；https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/dhlin/index.html （15）南加州大学CV实验室；https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/USC-Computer-Vision.html （16）卡内基梅隆大学CV主页；https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/afs/cs/project/... ision. html （17）微软CV研究员Richard Szeliski；https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/en-us/um/peo ple/szeliski/ （18）微软亚洲研究院计算机视觉研究组；https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/en-us/grou ps/vc/ （19）微软剑桥研究院ML与CV研究组；https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/en-us/gro... fault.aspx （20）研学论坛；https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/ （21）美国Rutgers大学助理教授刘青山；https://www.wendangku.net/doc/682318143.html,/~qsliu/

计算机视觉前沿与深度学习

视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王　涛1　查红彬2　1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉　深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。

计算机视觉论文

中国矿业大学公选课计算机视觉论文 学院：计算机科学与技术 班级：信安10-2 姓名：吴健东 学号：08103695 2011年10月

（一）引言： 计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等计算机分析与处理视觉信息。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维信息的人工系统。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中有计算机学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。计算机视觉也是当前计算机科学中的一领域，计算机视觉领域与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形等学科也发生了很强的联系。 （二）应用： 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，目前还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，目前人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。 （三）技术： 有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。

计算机视觉简介

人们常说：眼睛是心灵的窗户，通过眼睛人们可以轻易地交流情感，眼睛也是与外界交流的窗口，这些都是通过“看”来完成的。 人们可以很容易“看到”一幅画，但这一“简单”过程并不如此简单，大致上它可以分为以下几个阶段：首先是通过眼睛将图成像在视网膜上；其次大脑对图像进行理解；最后根据处理的结果做出反应。用比较专业一点的语言来描述，该过程包括了识别、描述与理解三个层次；这其中还隐含了边缘检测（各物体的轮廓等）、图像的分割（各物体区域的划分）等阶段。以上实际上概述了视觉系统的三个层次，即低层阶段：基于图像特征提取及分割阶段；中层阶段：基于物体的几何模型与图像特性表达阶段；高层阶段：基于景物知识的描述、识别与理解阶段，这是根据先验知识介入的程度划分的，且实现起来也越来越困难。 毫无疑问，如何人工实现这一过程是极具挑战性和应用前景的一项工作，计算机视觉也因此而应运而生。计算机视觉是研究用计算机和成像设备来模拟人和生物视觉系统功能的技术学科，其目标是从图像或图像序列中获取对外部世界的认知和理解，即利用二维图像恢复三维环境中物体的几何信息，比如形状、位置、姿态、运动等，并能描述、识别与理解。 计算机视觉的基础是各种成像设备，例如CCD(Charge Coupled Device )摄像机（数码相机属于此类型）、红外摄像机、医学上常用的核磁共振成像、X射线成像等，这些设备不仅可以成像，还可以获取比人眼更丰富的图像，人们可以形象地把摄像机看成计算机视觉的视网膜部分。可以说从人类拍摄出第一幅图像开始，就为计算机视觉的诞生奠定了基础。 而计算机视觉的核心是数字电子计算机，其发展可谓突飞猛进，在计算和存储能力上，人脑已经无法与之相比，人们的目标就是利用计算机非凡的计算处理能力来代替人脑实现对图像的理解，而计算机日新月异的发展也使得这一愿望越来越成为可能。 用于指导“计算机”这个大脑运作的核心是计算机视觉的理论方法，计算机视觉使用的理论方法主要基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。在20世纪70年代，视觉研究大多采用模式识别的方法；80年代，开始采用空间几何的方法以及物理知识进行视觉研究；90年代以后，随着智能机器人视觉研究的发展，引入了许多新的理论与技术如主动视觉理论、不变量理论、融合技术等，并应用于许多计算机视觉系统中。 研究计算机视觉，不得不提的是英国已故科学家戴维·马尔（David Marr），他在计算机视觉发展史上可谓写下了浓重的一笔。在20世纪70年代末，他提出了第一个

人工智能计算机视觉发展分析

人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理

想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。

【高中数学题型归纳】8.2空间几何体的直观图与三视图

第二节 空间几何体的直观图与三视图 考纲解读 1. 认识柱、锥、台、球及其简单组合体的机构特征， 并能运用这些特征描述现实生活中简单物体的结构。 2.能画出简单空间图形（长方体、圆柱、圆锥、棱柱、棱锥等及其及其简易组合）的三视图， 能识别三视图, 能所表示的立体模型, 并会用斜二测画法画出它们的直观图. 3.会用平行投影, 画出简单空间图形的三视图与直视图, 了解空间图形的不同表示形式. 4. 会画某些建筑物的三视图与直视图(在不影响图形特征的基础上, 尺寸、线条等不作严格要求). 命题趋势探究 高考中对本节内容的考查, 可以分为以下两类. (1)柱、锥、台、球的定义和相关性质是基础, 以它们为载体考查线线、线面、面面间的关系是中点。 (2)三视图为新课标新增内容, 所以高考会加大对其考查的粒度. 在高考中,主要考查三视图和直观图, 特别是通过三视图确定原几何体的相关量. 多以选择填空题为主,也不排除通过三视图来还原几何体的直观图的解答题, 侧重于考查考生对基础知识的掌握以及应用所学知识解决问题的能力. 知识精讲 一、空间几何体的直观图 1.斜二测画法 斜二测画法的主要步骤如下: (1)建立直角坐标系. 在已知水平放置的平面图形中取互相垂直的,Ox Oy ,建立直角坐标系. (2)画出斜坐标系. 在画直观图的纸上(平面上)画出对应图形. 在已知图形平行于x 轴的线段, 在 直观图中画成平行于'','',O x O y 使'''45x O y ∠= (或135), 它们确定的平面表示水平平面. (3)画出对应图形. 在已知图形平行于x 轴的线段, 在直观图中画成平行于'x 轴的线段, 且长度保 持不变; 在已知图形平行于y 轴的线段, 在直观图中画成平行于'y 轴, 且长度变为原来的一般. 可简化为 “横不变, 纵减半”. (4)擦去辅助线. 图画好后, 要擦去'x 轴、'y 轴及为画图添加的辅助线(虚线). 被挡住的棱画虚 线. 注: 4. 2.平行投影与中心投影 平行投影的投影线是互相平行的, 中心投影的投影线相交于一点. 二、空间几何体的三视图 1.三视图的概念 将几何体由前至后、由左至右、由上至下分别作正投影得到的三个投影图依次叫做该几何体的正(主)视图、左(侧)视图、俯视图, 统称三视图. 它们依次反应了几何体的高度与长度、高度与宽度、长度与宽度. 2.作、看三视图的三原则 (1)位置原则:

中科院计算机经验贴

中国科学院大学计算机考研经验 1.专业基本情况（含报考人数，录取人数，报录比；） 专业基本情况：对于咱们报考中科院计算机的考生来说，毋容置疑是考863计算机学科综合考试的，其中包含数据结构、计算机网络、计算机操作系统、计算机组成原理四门课，也是我们常说的四大门。 简介：计算所拥有"计算机科学与技术"、"网络空间安全"两个一级学科，包括计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术、信息安全等多个专业方向。可研究大数据、人工智能、计算机视觉、机器学习、图形图像处理、移动计算和可持续计算、并行处理体系结构、分布式操作系统等众多研究方向。 报考人数比例：对于报考中科院计算所的考生每年大约三四百人，如果没有意外，每年进入复试的人数大约是八十人左右，最后录取人数大约五十人左右。根据这个数字，按每年报考三百人，录取五十人计算，报录比为6:1，进入复试的比例为3.75:1。整体来说有点难度，但难度不大。 2. 每年录取分数线是多少，近三年为例； 2019年 复试线总分为：322 录取最低分数线：322 2018年 复试线总分为：304 录取最低分数线：309 2017年 复试线总分为：320 录取最低分数线：321

3. 写出公共课与专业课的官方参考书目； 4. 公共课与专业课的备考经验，今年专业课更改的情况与复习方式； 对于公共课： 数学：是考研的一大关，我们要及早进入数学的复习，第一轮：数学的复习过程是先把课本过一遍，基本知识点弄会，课后习题要做一遍；第二轮：买一本数学复习全书，跟着全书把知识点弄一遍，对应全书的习题要弄懂，特别是例题讲解；第三轮：要做真题，做真题，一定要多做真题，把近十年的真题全做一遍，做懂，做会。 英语：是个长久战，也要尽早进入复习，英语可以报个辅导，跟着老师的步伐走，英语重点在作文和阅读，要多练习，前提肯定是要先过单词的关，多做真题。政治：非常建议报个班，政治是最不好复习的，尤其是自己复习，根本抓不住重点，有老师跟着，可以帮我们提取重点，分析热点。 对于专业课： 首先是复习顺序：建议顺序为数据结构、操作系统、计算机组成原理、计算机网络 对于数据结构是注重逻辑理解，将逻辑结构和物理结构理解透彻，对于每一种数据结构要知道怎么通过顺序存储和链式存储实现，对于涉及数据结构的算法，要理解过程中的每一步；后面三科比较偏文，所以需要识记，操作系统是最为简单的一个科目，需要对操作系统的线程、进程、临界区保护等热点热考的考点理解透彻，识记东西较多；组成原理中需要逻辑理解的内容较多，主要偏重计算机硬件内部结构，以及在硬件上怎么进行计算机执行的，主要还是抓住重点，进行结构和内容的识记；计算机网络虽然内容多，但是能考的考点比较少，所以重点比较突出。 5. 复试的过程与经验。