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文檔簡介
計算機視覺的任務及目前研究的現(xiàn)狀
(一點個人觀點和感受)胡占義中國科學院自動化研究所模式識別國家重點實驗室計算機視覺的發(fā)展相關(guān)人類視覺的目的JJGibson理論
1:適應外界環(huán)境
2:控制自身的運動DMarr:重構(gòu)可見表面的幾何形狀形狀位置運動
整體感知:不可計算可計算計算機視覺的發(fā)展相關(guān)計算機視覺的任務中心任務就是對圖象進行理解對單幅圖象的理解對多幅圖象的理解對視頻圖象的理解21世紀,是對video圖象進行理解的世紀理解什么?形狀,位置、運動計算機視覺的發(fā)展相關(guān)人類視覺計算機視覺認知和感知理論或模型只有可計算才能對計算機視覺研究有推動作用計算機視覺的發(fā)展相關(guān)歷史與現(xiàn)狀計算機視覺20多年來的二大事件主動視覺,目的視覺Marr計算視覺理論(80年代)使計算機視覺成為一門獨立科學攝象機自標定和分層重建(90年代)使計算機視覺走出了低谷計算機視覺的發(fā)展相關(guān)Marr計算視覺理論Marr計算視覺理論有二個核心論點:1:人類視覺的主體是重構(gòu)可見表面的幾何形狀;2:人類視覺的重構(gòu)過程是可以通過計算的方式完成的。計算機視覺的發(fā)展相關(guān)Random-dotstereogramsBelaJuleszin1960病理學證據(jù)計算機視覺的發(fā)展相關(guān)Marr計算視覺理論三個層次計算理論表達與算法算法實現(xiàn)三個步驟Primitives2.5D3D計算機視覺的發(fā)展相關(guān)算法的三個步驟圖像Zero-crossingRawprimalsketchFullprimalsketch立體視覺運動分析輪廓分析光照分析表達3D物體識別物體種類形狀位置的描述計算機視覺的發(fā)展相關(guān)人類立體視覺模塊盡管人們對Marr計算視覺理論提出了這樣那樣的質(zhì)疑和批評,但Marr計算視覺仍然是計算機視覺的主流理論。也許Marr的“視覺主體為對可見表面的重構(gòu)”假設是錯誤的,但人類的立體視覺通道是最主要的通道之一。計算機視覺的發(fā)展相關(guān)人類視覺通道計算機視覺的發(fā)展相關(guān)計算機視覺的發(fā)展歷程1982198819932004工業(yè)應用,精度要求高精度要求不高的應用?計算機視覺的發(fā)展相關(guān)92年以來最大的理論成果分層重構(gòu)理論圖象圖象射影空間仿射空間歐氏空間歐氏空間計算機視覺的發(fā)展相關(guān)認知心理學實驗支持分層重構(gòu)理論優(yōu)先級別拓撲空間射影空間仿射空間歐氏空間計算機視覺的發(fā)展相關(guān)不同空間下重建的定義如果則當A為射影變換矩陣時,稱此時的重建為射影重建當A為仿射變換矩陣時,稱此時的重建為仿射重建當A為剛體變換矩陣時,稱此時的重建為歐氏重建PEXE計算機視覺的發(fā)展相關(guān)X,PUPE,XE歐氏空間歐氏變換歐氏重建射影變換射影重建仿射變換仿射重建計算機視覺的發(fā)展相關(guān)計算機視覺的發(fā)展相關(guān)計算機視覺的發(fā)展相關(guān)計算機視覺的發(fā)展相關(guān)計算機視覺的幾個核心問題
單幅圖象分割問題多幅圖象三維重構(gòu)問題運動分割與跟蹤計算機視覺的發(fā)展相關(guān)
與心理學、神經(jīng)解剖學、生物物理學結(jié)合,解決計算機視覺的核心問題
可計算性三維重構(gòu)運動分析運動分割物體跟蹤對應問題重構(gòu)理論值得研究的主要方向計算機視覺的發(fā)展相關(guān)當前的研究熱點視覺監(jiān)視運動問題重構(gòu)問題最終目標Generalvisionsystem計算機視覺的發(fā)展相關(guān)計算機視覺的主要機構(gòu),代表人物O.Faugeras,B.Triggs:INRIAA.Zisserman,OxfordU.L.VanGool,M.Poleffeys:LeuvenU.R.Hartley,AustraliaY.Ma,IllinoisU.計算機視覺的發(fā)展相關(guān)分割不是一個well-posed
問題
我們能從圖象中分割出一個紅把手的白茶杯嗎?計算機視覺的發(fā)展相關(guān)基于內(nèi)容的圖象檢索不是一個well-posed問題形狀的相似性圖象內(nèi)容在射影空間如何度量形狀的相似性?計算機視覺的發(fā)展相關(guān)重構(gòu)問題的三個主要步驟Correspondence,CameraCalibration,Motiondecomposition計算機視覺的發(fā)展相關(guān)魯棒性問題
計算機視覺的根本問題是一個魯棒性問題,如果不考慮魯棒性問題的話,計算機視覺幾乎所有問題都解
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