网站设计目的,建设厅职业资格中心网站,wordpress 主题 改名,住房和城乡建设厅证书查询网1 生活中的计算机视觉 生活中的各种计算机视觉识别系统已经广泛地应用起来了。
2 计算机视觉与其他学科的关系 认知科学和神经科学是研究人类视觉系统的#xff0c;如果能把人类视觉系统学习得更好#xff0c;可以迁移到计算机视觉。是计算机视觉的理论基础。 算法、系统、框…1 生活中的计算机视觉 生活中的各种计算机视觉识别系统已经广泛地应用起来了。
2 计算机视觉与其他学科的关系 认知科学和神经科学是研究人类视觉系统的如果能把人类视觉系统学习得更好可以迁移到计算机视觉。是计算机视觉的理论基础。 算法、系统、框架、机器学习等是计算机视觉的工具。 光学设备采集图像给计算机视觉提供输入 图像处理强调的是我输入的是图像输出的也是图像比如增强亮度、去噪 计算机视觉系统输入的图像输出的不只是图像。 应用①图像检索。文字搜图计算机视觉识别后给图像打了标签。在互联网上占领大的流量的还是图像和视频。②机器人。
3 计算机视觉的介绍 首先谈谈智能的概念1997年的人工智能系统“深蓝”战胜了国际象棋的世界冠军。2015年和2017年AlphaGo战胜了李世石和柯洁。 但是这是不是真的智能现在的人工智能系统能下棋但是它不能创作诗歌超过人类最优秀的诗人。从这个角度看这并不是真的智能它有一个很好的搜索算法去搜索出最优解。因此现在只能在数理和数学计算上部分实现人类的智能。
4 三维重构 计算机视觉系统还不够完善。
5 什么是视觉系统 感知 解释
人类的视觉系统 机器视觉系统 机器看到的是什么是一个灰度图是一个二维矩阵300 * 400
语义鸿沟从像素到语义内容。存在的极大的差距
我们首先会从人类的视觉系统中去借鉴
6 人类的视觉系统是什么样的 诺贝尔奖成果让猫去看图片。确定视觉和大脑皮层的关系。 给猫看了大量的图片但是猫的大脑皮层没有反应。 给猫看简单的图形某些神经元会有反应。通过后续实验发现大脑对视觉信息的处理事分层的。 人类的视觉系统非常优秀。 任务人类能以多快的速度和多高的精度去区分动物和非动物 过了150ms区分动物和非动物的脑电波信号就不一样了。
7 运动视盲 8 利用上下文去理解语义 上下文背景引导了我们理解图像的过程。 实际上A、B的颜色是一样的。人类的视觉系统会对B进行自动增强。 9 计算机视觉的起源 MIT的研究生暑期项目 1966年计算机视觉从图像处理中独立出来 先驱人物马尔
计算机视觉的框架①计算理论任务是什么②表达和算法输入和输出是什么③硬件实现
10 我们能从图像中获取什么信息 3D信息更多地是用于定位 ①SLAM ②三维重建 ③漫游一天建成罗马 从这个角度计算机视觉分为两个大方向从图像中恢复3D结构信息、从图像中恢复语义信息
11 计算机视觉的发展历程 12 为什么要做计算机视觉 三维重建 人脸识别计算机识别的第一个真正的应用 虹膜识别 检测与跟踪 VR虚拟现实 13 课程资源 14 路线图
