计算机视觉算法与应用PDF电子书免费下载

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上传者:剑心361(他上传的所有资料)

关键字: 计算机视觉 模型 算法

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  这本书的种子最早是在2001年,当时华盛顿大学的史蒂夫塞茨邀请我共同教授一门叫做“计算机图形的计算机视觉”的课程。那时,计算机图形中越来越多地使用计算机视觉技术来创建图像库。使用计算摄影技术建立真实世界物体的D模型,创造视觉效果,并合并真实世界图像。我们决定把重点放在计算机视觉的应用上,以解决一些有趣的问题,如图像拼接和基于个人照片的三维建模,这似乎与我们的学生产生了很好的共鸣。

  从那时起,类似的教学大纲和面向项目的课程结构被用于在华盛顿大学和斯坦福大学教授普通的计算机视觉课程。(后者是我在2003年与戴维·弗赖特共同教授的课程。)其他一些大学也采用了类似的课程,并将其纳入了更多关于计算摄影的专业课程。(关于如何在自己的课程中使用本书,请参见第1.4节的表1.1。)

  这本书也反映了我20年来在公司研究实验室从事计算机视觉研究的经验,主要是在数字设备公司的剑桥研究实验室和微软研究中心。在从事我的工作时,我主要关注具有实际应用的问题和解决方法(算法),并且在实践中效果良好。因此,这本书更多地强调在现实条件下工作的基本技术,而更少地强调更深奥的数学,它具有内在的优雅,但不太实用。

  本书适用于计算机科学和电气工程专业的学生讲授计算机视觉高级本科课程。我喜欢学生先修图像处理或计算机图形学课程,这样他们就可以少花时间学习一般背景数学,多花时间学习计算机视觉技术。这本书也适用于计算机视觉研究生水平的课程教学(通过深入研究更苛刻的应用和算法领域),并作为基本技术和最新研究文献的一般参考。为此,我尝试尽可能至少引用每个子领域的最新研究成果,即使《计算机视觉:算法和应用》(2010年9月3日草案)的技术细节过于复杂,无法在书中涵盖。

  在我们的课程教学中,我们发现学生尝试一些小的实施项目是很有用的,这些项目通常是建立在彼此的基础上的,以便让他们习惯于与现实世界中的图像和这些挑战一起工作。然后,学生们被要求为他们每个小组的最终项目选择一个单独的主题。(有时这些项目甚至会变成会议论文!)每章末尾的练习包含了许多针对小型中期项目的建议,以及更多开放式问题,这些问题的解决方案仍然是活跃的研究主题。如果可能的话,我鼓励学生在自己的个人照片上尝试他们的算法,因为这会更好地激励他们,经常会导致问题的创造性变化,并使他们更好地了解真实世界图像的多样性和复杂性。

  在制定和解决计算机视觉问题时,我经常发现从三种高级方法中获得灵感是有用的:

  •科学:建立图像形成过程的详细模型,并开发数学技术来反转这些模型,以恢复感兴趣的数量(必要时,简化假设,使数学更易于理解)。

  •统计:使用概率模型来量化未知的先验可能性和产生输入图像的噪声测量过程,然后推断出所需数量的最佳估计值,并分析其产生的不确定性。所使用的推理算法通常与用于反转(科学)图像形成过程的优化技术密切相关。

  •工程:开发易于描述和实施但在实践中也能很好工作的技术。测试这些技术以了解它们的局限性和故障模式,以及它们的预期计算成本(运行时性能)。

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