计算机视觉课件.pptx

1、2019年5月211/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月212/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月213/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月214/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月215/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月216/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月217/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月218/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月219/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2110/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2111/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2112/47感谢你的观看感谢你

2、的观看2019年5月2113/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2114/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2115/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21Integrated Performance Primitives)16/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2117/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21数字图象处理计算机视觉模式识别机器视觉计算机图形学线性代数集合论高级语言程序设计数据结构先后顺序重叠量反应相关程度基础知识计算机视觉专题（图象与视觉计算）高等代数最优化方法。信号与系统计算几何18/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2119

3、/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21Lambertian surface BDRF (bi-directional reflectance distribution fucntion)20/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2121/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21计算机视觉的信号处理层次低层视觉处理单图像：滤波/边缘检测/纹理多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion中层视觉处理聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitt

4、ing line基于概率方法的聚类分割/拟合跟踪 tracking高层视觉处理匹配模式分类/关联模型识别 pattern classification/aspect graph recognition应用距离数据（range data）/图像数据检索/基于图像的绘制22/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21计算机视觉的数学基础摄影几何、微分几何概率统计与随机过程数值计算与优化方法机器学习计算机视觉的基本的分析工具和数学模型Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, Subspace approach: PCA, LDA,

5、 CCA, ICA, Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/, MCMC, .Machine learning approach: SVM/RVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, HMM, BN/DBN, Gibbs, MRF, 23/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21计算机视觉问题的特点高维数据的本质维数很低，使得模型化成为可能。High dimensional image/video data lie in a very low dimensional manifold.问题的不适定性 缺少约束的逆问题优化问题24/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2125/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2126/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2127/47感谢你的观看感谢你的观看