CV-contents(計(jì)算機(jī)視覺-清華)

1、計(jì)算機(jī)視覺 Computer Vision,艾海舟 2005年5月16日,Outline,助教 教材與參考書 Web sites FTP sources Tools (Intel OpenCV, IPL,) Demo 相關(guān)學(xué)科與相關(guān)課程的聯(lián)系 Overview Introduction：Forsyths introduction on CV,教材,英文影印版：DA Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall. 1st edition (August 14, 2002) ; Contents ht

2、tp://daf/book.html 清華大學(xué)出版社 中文翻譯版：林學(xué)言，王宏 等， 計(jì)算機(jī)視覺：一種現(xiàn)代的方法，2004年6月；電子工業(yè)出版社,參考書,馬頌德，張正友，計(jì)算機(jī)視覺，科學(xué)出版社，北京，1998。 R. Jain, R. Kasturi and B. G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill companies, Inc. 機(jī)械工業(yè)出版社， 2003.8。 L.G. Shapiro and G.C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall Inc, 2001. M

3、. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image processing, analysis, and machine vision , Chapman (Faugeras) 3-view, 6 points in correspondence; (Quan Long) 3-view, 8 points with one missing in one of the three view. (Quan Long) 幾何重構(gòu)（Geometry reconstruction） 立體視覺(stereo vision) Shape from X (shading/motion

4、/texture/contour/focus/de-focus/.),Overview (2),計(jì)算機(jī)視覺的物理學(xué)基礎(chǔ) 攝像機(jī)及其成像過程 視點(diǎn)、光源、空間中光線、表面處的光線. 明暗 shading、陰影 shadow 光學(xué)/色彩 light/color 輻射學(xué)，輻照率radiometry, 物體表面特性 漫反射表面（各向同性）Lambertian surface BDRF (bi-directional reflectance distribution fucntion),Overview (3),計(jì)算機(jī)視覺的圖像模型基礎(chǔ) 攝像機(jī)模型及其校準(zhǔn) 內(nèi)參數(shù)、外參數(shù) 圖像特征 邊緣、角點(diǎn)、輪廓、紋

5、理、形狀 圖像序列特征 (運(yùn)動) 對應(yīng)點(diǎn)、光流,Overview (4),計(jì)算機(jī)視覺的信號處理層次 低層視覺處理 單圖像：濾波/邊緣檢測/紋理 多圖像：幾何/立體/從運(yùn)動恢復(fù)仿射或透視結(jié)構(gòu) affine/perspective structure from motion 中層視覺處理 聚類分割/擬合線條、曲線、輪廓 clustering for segmentation, fitting line 基于概率方法的聚類分割/擬合 跟蹤 tracking 高層視覺處理 匹配 模式分類/關(guān)聯(lián)模型識別 pattern classification/aspect graph recognition 應(yīng)用

6、 距離數(shù)據(jù)（range data）/圖像數(shù)據(jù)檢索/基于圖像的繪制,Overview (5),計(jì)算機(jī)視覺的數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 攝影幾何、微分幾何 概率統(tǒng)計(jì)與隨機(jī)過程 數(shù)值計(jì)算與優(yōu)化方法 機(jī)器學(xué)習(xí) 計(jì)算機(jī)視覺的基本的分析工具和數(shù)學(xué)模型 Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, Subspace approach: PCA, LDA, ICA, Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/, MCMC, . Machine learning approach: SVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, HMM, BN/DBN, Gibbs, MRF, ,Overview (6),計(jì)算機(jī)視覺問題的特點(diǎn) 高維數(shù)據(jù)的本質(zhì)維數(shù)很低，使得模型化成為可能。 High dimensional image/video data l