计算机视觉备考
计算机视觉期末考试题及答案
计算机视觉期末考试题及答案一、选择题1. 下列哪个是计算机视觉的基本任务？A. 物体识别B. 图像去噪C. 特征提取D. 图像压缩答案：A2. 图像分割的目标是什么？A. 将图像分成若干不重叠的区域B. 提取图像中的边缘和角点C. 对图像进行降噪处理D. 对图像进行缩放和旋转答案：A3. 下列哪个不属于计算机视觉中的特征提取方法？A. 边缘检测B. 霍夫变换C. SIFTD. 形态学操作答案：D4. 目标识别中最常用的算法是？A. 支持向量机（SVM）B. 卷积神经网络（CNN）C. 决策树D. 随机森林答案：B5. 计算机视觉中的光照问题指的是什么？A. 图像中的曝光问题B. 图像中的阴影和反射问题C. 图像中的亮度和对比度问题D. 图像中的色彩平衡问题答案：B二、填空题1. 图像的分辨率是指图像中的像素数量（）图像的单位面积。
答案：除以2. 特征匹配算法中常用的匹配度量指标是（）。
答案：距离3. 边缘检测算法中，经典的Sobel算子是基于（）的。
答案：梯度4. 目标检测中的非极大值抑制是用来（）。
答案：过滤掉重复的检测结果5. 目标跟踪中最常用的方法是（）。
答案：卡尔曼滤波三、简答题1. 请简要解释计算机视觉中的图像金字塔是什么，并说明其应用场景。
答案：图像金字塔是一种多尺度表示的方法，通过对原始图像进行多次模糊和下采样，得到一系列分辨率不同的图像。
它的应用场景包括图像缩放、图像融合、目标检测等。
图像金字塔可以在不同尺度下对图像进行处理，以适应不同场景的需求。
2. 请简要介绍计算机视觉中的物体识别技术，并指出其挑战和解决方案。
答案：物体识别是指在图像或视频中自动识别出特定物体的技术。
其挑战包括光照变化、视角变化、遮挡等因素的影响。
解决方案包括利用深度学习方法进行特征提取和分类，使用数据增强技术增加训练数据，以及采用多模态融合的方法提高识别准确率。
3. 请简要解释计算机视觉中的图像分割技术，并说明常用的分割方法。
计算机视觉考试题及答案解析
计算机视觉考试题及答案解析计算机视觉（Computer Vision），是研究如何使机器“看”的一门学科。
它涵盖了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
作为计算机科学的重要分支之一，计算机视觉已经在各个领域得到了广泛的应用，包括人脸识别、图像搜索、无人驾驶等。
本文将介绍一些常见的计算机视觉考试题，并对答案进行解析。
一、选择题1.下列哪种方法可以实现图像分割？A. 边缘检测B. 直方图均衡化C. 图像降噪D. 全局阈值法答案：D。
图像分割是将图像划分为多个区域的过程，全局阈值法是一种常用的图像分割方法，通过设置一个合适的全局阈值，将图像中的像素分为两个类别。
2.计算机视觉中常用的特征描述子是什么？A. SIFTB. SURFC. HOGD. All of the above答案：D。
在计算机视觉中，SIFT（尺度不变特征变换）、SURF （加速稳健特征）和HOG（方向梯度直方图）都是常用的特征描述子，用于提取图像中的关键特征。
3.以下哪项不是深度学习在计算机视觉中的应用？A. 目标检测B. 图像分类C. 图像修复D. 人脸识别答案：C。
深度学习在计算机视觉中的应用非常广泛，包括目标检测、图像分类、人脸识别等，但不包括图像修复。
二、填空题1.卷积神经网络（CNN）是一种_________学习模型。
答案：深度。
2.在图像处理中，直方图均衡化是一种用于_____________的方法。
答案：增强图像对比度。
3.在目标检测中，R-CNN的全称是_________________。
答案：Region-based CNN。
三、解答题1.请简要解释计算机视觉中的目标跟踪是指什么？答：目标跟踪是指在连续的图像序列中，根据已有的目标位置信息，在下一帧图像中准确定位并跟踪目标的过程。
目标跟踪在视频监控、无人驾驶等领域中有着广泛的应用。
常用的目标跟踪方法包括基于特征的跟踪（如颜色、纹理等特征）和基于深度学习的跟踪（如Siamese网络、深度学习特征提取等）。
计算机视觉面试题目大全及答案
计算机视觉面试题目大全及答案在这个信息爆炸的时代，计算机视觉成为了一个热门话题。
随着计算机技术的发展和普及，计算机视觉的应用越来越广泛。
然而，对于从事计算机视觉相关岗位的求职者来说，面试是一个不可避免的环节。
为了帮助大家更好地准备面试，本文将为你提供一份计算机视觉面试题目大全及答案。
一、图像处理与特征提取1. 图像去噪答案：常用的图像去噪方法有线性滤波器和非线性滤波器。
线性滤波器包括均值滤波器、中值滤波器等。
非线性滤波器包括双边滤波器、小波变换等。
2. 图像平滑与图像锐化的区别是什么？答案：图像平滑主要是为了使图像变得更加模糊，减少图像中的噪点和细节。
图像锐化则是为了突出图像中的细节和边缘，使图像更加清晰。
3. 常见的特征提取方法有哪些？答案：常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、直线检测、SIFT特征提取等。
二、目标检测与识别1. 目标检测与目标识别的区别是什么？答案：目标检测是指在图像中定位和标记出目标的位置。
目标识别则是指根据目标的特征或者属性对目标进行分类。
2. 常见的目标检测方法有哪些？答案：常见的目标检测方法包括基于模板匹配的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 图像分割与目标检测有什么区别？答案：图像分割是指将一幅图像分成多个子区域，每个子区域包含一个或多个目标。
而目标检测则是指在图像中检测目标的位置，并标记出来。
三、深度学习与计算机视觉1. 什么是卷积神经网络？答案：卷积神经网络是一种深度学习算法，主要用于图像识别和目标检测。
它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像的特征。
2. 请简要介绍一下深度学习中的反向传播算法。
答案：反向传播算法是深度学习中用于求解神经网络的权重和偏置的优化算法。
它通过计算预测值和真实值之间的误差，并将误差传播回神经网络的每一层，进而更新网络参数。
3. 常见的深度学习框架有哪些？答案：常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。
计算机视觉笔试题目及答案
计算机视觉笔试题目及答案第一部分：基础理论题目一：请简要介绍计算机视觉的定义和应用领域。
计算机视觉是指利用计算机和相关技术对图像或视频进行处理、分析和理解的一门学科。
它与图像处理、模式识别、机器学习等领域密切相关。
计算机视觉的应用广泛，包括人脸识别、目标检测与跟踪、图像检索、三维重建等。
题目二：请简要说明计算机视觉系统的基本流程。
计算机视觉系统的基本流程包括图像获取、前期处理、特征提取与描述、目标检测与识别、结果输出等步骤。
首先，通过相机或其他设备获取图像或视频数据；然后对获取的图像或视频进行去噪、滤波等前期处理；接着进行特征提取与描述，即通过提取图像中的特征信息来表示图像内容；然后使用目标检测与识别算法来分析图像中的目标信息，识别出感兴趣的目标；最后将结果输出，如在屏幕上显示或保存到文件中。
题目三：简述计算机视觉中常用的特征描述符有哪些，并分别说明其原理。
常用的特征描述符包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)和ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)等。
SIFT特征描述符是一种尺度不变的特征描述符。
它通过在不同尺度上检测和描述稳定的关键点，建立图像间的匹配关系。
具体原理是通过高斯差分算子检测图像中的极值点，并在每个极值点处计算局部方向直方图。
SURF特征描述符是一种加速的稳健特征描述符。
它通过构建尺度空间和积分图像，提取图像中的兴趣点，并计算其局部特征。
SURF特征描述符的主要优势是计算速度快，并具有一定的旋转和尺度不变性。
ORB特征描述符是一种具有方向性的快速特征描述符。
它结合了FAST特征点检测器和BRIEF描述符。
ORB特征描述符通过检测图像特征点的FAST角点，并在每个角点附近生成二进制字符串来描述特征。
第二部分：应用案例分析题目四：请选取计算机视觉在无人驾驶汽车领域的一个应用案例进行分析，并说明其实现原理。
《计算机视觉》知识要点总结终极
1、、。
；视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段。
人类从外界获得信息约有80%来自视觉系统。
2、计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工和理解。
计算机视觉的研究方法只有有两种：一种是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一种是工程的方法，即从分析人类视觉过程的功能着手，并不刻意模拟人，视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的手段来实现系统的功能。
计算机视觉主要研究目标有两个：一是建立计算机视觉系统来完成各种视觉任务；二是把该研究作为探索人脑视觉工作机理的手段，即生物学机理。
3、计算机视觉系统的功能模块主要有以下几个模块：图像采集、预处理、基元检测、目标分割、表达描述、形状分析等，参考下图1.4.14、整个视觉过程是由光学过程，化学过程和神经处理过程这3个顺序的子过程所构成。
光学过程：我们需要掌握的是人眼水平截面的示意图，见图2.1.1。
光学过程基本确定了成像的尺寸。
类似照相机。
化学过程：视网膜表面的光接收细胞可分为：锥细胞（亮视觉）和柱细胞（暗视觉）。
化学过程，基本确定了成像的亮度或颜色。
神经处理过程：将对光的感觉转换为对景物的知觉。
视觉处理过程流图2.1,2如下：5、形状知觉是对景物各部分相对关系的知觉，也与视野中各种空间关系的知觉有关。
6、轮廓（封闭的边界）是形状知觉中最基本的概念，人在知觉一个形状以前一定先看到轮廓。
轮廓的构成如果用数学语言来说就是轮廓对应亮度的二阶导数。
轮廓与形状又有区别，轮廓不等于形状。
轮廓在帮助构成形状时还有“方向性”。
轮廓通常倾向于对它所包围的空间发生影响，即轮廓一般是向内部而不是向外部发挥构成形状的作用。
7、主观轮廓：在没有直接刺激作用下产生的轮廓知觉。
主观轮廓的形成是在一定感觉信息的基础上进行知觉假设的结果8、空间知觉的问题本质是一个深度感知的问题。
人对空间场景的深度感知主要依靠双目视觉实现。
计算机视觉笔试题库及答案
计算机视觉笔试题库及答案一、选择题1. 在计算机视觉中，下面哪项不属于主要的图像特征描述算法？A. SIFT（尺度不变特征变换）B. HOG（方向梯度直方图）C. CNN（卷积神经网络）D. PCA（主成分分析）答案：D2. 以下哪种方法常用于图像分割任务？A. Canny边缘检测B. Haar特征检测C. 高斯滤波D. 彩色空间转换答案：A3. 在目标检测中，以下哪个算法是基于特征的分类器？A. YOLO（You Only Look Once）B. R-CNN（Region-CNN）C. SSD（Single Shot MultiBox Detector）D. Faster R-CNN答案：B4. 下面哪项是计算机视觉中的经典任务？A. 图像风格迁移B. 图像超分辨率C. 图像分类D. 图像降噪答案：C5. 在图像配准中，以下哪种方法可以用于检测图像之间的特征点匹配？A. SURF（加速稳健特征）B. RANSAC（随机抽样一致性）C. ORB（旋转差异二进制）D. Homography（单应性矩阵）答案：A二、填空题1. 在卷积神经网络中，通过不断迭代调整网络参数以使损失函数达到最小值的方法称为_____________。
答案：反向传播（Backpropagation）2. 图像分割通常可以将图像中的每个像素点标记为不同的___________________。
答案：目标或背景（Object or Background）3. 使用Canny边缘检测算法，可以得到__________________。
答案：图像的边缘信息4. 在目标检测中，非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）用于__________________。
答案：从重叠的边界框中选择最佳的检测结果5. 在图像配准中，单应性矩阵（Homography Matrix）可以用于_________________。
答案：将一个图像在透视变换下转换到另一个图像上的映射关系三、简答题1. 请简要介绍一下SIFT算法的基本原理及应用领域。
计算机视觉基础复习
第一章P11什么就是讣算机视觉- -■让计算机理解图像与视频P12讣算机视觉与图像处理得区别»数字图像处理图像/视频-〉图像/视频（图像变换、图像滤波、图像复原、图像压缩、…）＞计算机视觉图像/视频-〉模型（二维基素图-〉2、5维要素图-〉三维模型表征）P14-20计算机视觉中存在哪些难点与挑战挑战:外观、卜小与形状;■姿态/运动;复杂与理预测得行为;噪声与遮挡汐卜观变化;上下文间依赖性;视点变化P23-28图像中存在哪些计算机视觉线索深度线索:直线透视;空间透视远近顺序线索:遮挡形状线索:纹理梯度形状与光照线索：阴影位置与光照线索:投影P30-46讣算机视觉有哪些典型应用OCR （光学字符识別）、智能交通、人脸检测、表情识别、多视点三维重建、基于视觉得生物识另U、辅助驾驶、无人驾驶汽车、基于视觉得人机交互、智能机器人、匸业机器人P48 CCD/CMOS传感器得成像原理:尤绘转换P49-54采样与量化影响图像得哪些属性采样影响图像空间分辨率；量化影响图像幅度分辨率（灰度）P61图像坐标系左上角为坐标原点P75-78像素距离与邻域关系习題1、2 P19汁算机视觉要达到得目得有哪些?答:计算机通过图像与视頻对客观世界得感烁识別与理解;对场景进荷耨与描述;根据对场景得解释与描述制定行为规划.第三章PM薄透镜成像模型薄透镜模型/:焦距瓦F:焦点xwhere and12P17-21射影几何中哪些物理信息丢失•与保留了？丢失信息:长度、角度 保留信息疽线特性、交比 不变性 P22-24灭点打火线得概念场景中得平行线投影到图像平而后，会聚于“灭点”灭线:火点得集合P46-49像机成像过程中包含了哪些内参与外参？像机内参和外参： 一般化形式£■//(血 & • d»像机内参和外参：般化形式像机内部参数（内参）像机外部参数（外參）Z 叭0] 0 A Vo i 0 00 1 loj示〃轴和诸由的不垂直因子。
计算机视觉汇总面经分享（面试突击必看）
计算机视觉汇总⾯经分享（⾯试突击必看）总结复习步骤：集中复习（1）第⼀次-6⽉下旬，⼤概复习了20天左右，主要了解基础知识总结⼤纲和常见考点，复习之前所做的项⽬的细节，补充理论知识；（2）第⼆次-7⽉下旬，⼤概复习了7天左右，温习之前没有搞懂和提前批⾯试过程中涉及的内容，以及查看各种⾯经和针对⾃⼰需求公司的要求进⾏复习；（3）第三次-8⽉上旬，⼤概复习了7天左右，主要是过滤计算机的基础知识，包括计算机⽹络和数据库什么的，结果找CV的⼯作很少问到，Linux和操作系统多⼀点；（4）第四次-8⽉下旬，复习深度学习内容，集中时间看了下以前笔试⾯试中还没有搞懂的东西。
细节复习：零碎复习（1）每次⾯试之前都会花0.5~1天时间去看⼀下总结的考点和⽹上（⽜客⽹或者其他）提供的⾯经上的问题；（2）有些问题⼀开始也不会，⾯试的公司多了就会了。
注意事项（1）在校未出去实习①没时间出去实习，⼀定要早点准备，尤其是撸码，⼤⼩公司都很看重coding，国企就不说了，基础复习起来很快，撸码这个需要花费时间，有些东西看到了就会，没看到就真不会② 5⽉份开始刷题，⼀直刷到7⽉份，肯定很屌，⽆敌③基础知识6⽉就要开始看了，最晚不超过7⽉初，7⽉初提前就开始了，早点的6⽉份就开始了④提前批⼀定要多投，不投不被掠不知道努⼒复习，我⾃⼰算起来投了50+，⾯试了25+（阿⾥，头条，滴滴，地平线，华为，依图，图森，顺丰，锐明科技，旷视，海康，银⾏，英特尔等）拿到了10+，其中有三分之⼀的公司会因为简历不匹配给挂掉，剩下三分之⼀的公司绝⼤部分挂在coding，基础和其他⾯试环境印象只有2家给挂掉了，还是刷题太少了。
⑤投递的时候⼀定要分层次和时间，开始的时候可以考虑投⼀些中⼩型不是很想去的公司，积累⾯经和稳固⾃⼰的基础知识；然后7⽉份下旬和8⽉份上旬是提前批的黄⾦时期，可以⼤⼒去尝试⼤⼚，更新⼀波知识然后再说想去的公司；9⽉份秋招⾯试⼀下提前批没有⾯试好的公司和⼤⼚，捡捡漏。
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边缘检测最优准则：1.好的边缘检测性能： Good detection 对边缘的响应大于对噪声的响应2.好的定位性能： Good localization 其最大值应接近边缘的实际位置3.低的错误检测率： Low false positives 在边缘附近只有一个极值点Canny 边缘检测器：1.计算图像梯度：a.图片与高斯平滑滤波器卷积b.使用一阶差分计算偏导数：i.-1 1// -1 1 1 1//-1 -1c.计算幅值与方位角2.梯度非极大值抑制：由梯度幅值图像M(x,y)，仅保留极大值。
a.得到的结果为N(x,y)，具体过程：i.初始化N(x,y) = M(x,y)ii.对于每个点，在梯度方向和反梯度方向各找n个像素点。
若M(x,y)不是这些点中的最大点，则将N(x,y)置零，否则保持N(x,y)不变。
iii.N(x,y)单像素宽度3.双阈值提取边缘点：a.对上述得到的N(x,y)使用阈值进行二值化i.两个阈值T1， T2： T2 >> T1ii.由T1得到 E1(x,y)，低阈值边缘图：更大的误检测率iii.由T2得到 E2(x,y)，高阈值边缘图：更加可靠b.边缘连接：i.将E2(x,y)中相连的边缘点输出为一幅边缘图像E(x,y)ii.对于E(x,y)中每条边，从端点出发在E1(x,y)中寻找其延长的部分，直至与E(x,y)中另外一条边的端点相连，否则认为E1(x,y)中没有它延长的部分iii.将E(x,y)作为结果输出角点检测准则：1.检测出图像中“真实的”角点2.准确的定位性能3.很高的重复检测率（稳定性好）4.具有对噪声的鲁棒性5.具有较高的计算效率Harris角点：从图像局部的小窗口观察图像特征。
1.角点定义：窗口向任意方向的移动都导致图像灰度的明显变化2.多种情况：a.平坦区域：任意方向移动，无灰度变化b.边缘：沿着边缘方向移动，无灰度变化c.角点：沿任意方向移动，明显灰度变化3.Harris角点检测:对角点相应函数R进行阈值处理：R>threshold，取R局部极大值4.R只与M的特征值相关：1.角点：R为大正数2.边缘：R为大负数3.平坦区域：R为小数值5.Harris角点的性质：1.旋转不变性2.灰度仿射变换不变性3.几何尺度变化不变性SIFT特征点检测：1.图像变化类型：2.SIFT特征的性质：a.不变性i.对图像的旋转和尺度变化具有不变性ii.对三维视角变化和光照变化具有很强的适应性iii.局部特征，在遮挡和场景杂乱时仍保持不变性b.辨别力强i.特征之间相互区分的能力强，有利于匹配c.数量较多i.一般500× 500的图像能提取出约2000个特征点d.扩展性强3.尺度空间：a.目的：检测在尺度变化时仍然稳定的特征b.定义图像I(x, y)的尺度空间：L(x,y,σ) = G(x,y,σ)∗I(x,y) 其中G为高斯滤波，尺度参数为σ，G(x,y,σ)构成图像的尺度空间c.高斯差分尺度空间（高斯差分DoG: Difference of Gaussian）：G(x,y,σ)=(G(x,y,kσ)-G(x,y,σ))*I(x,y) = L(x,y,kσ)- L(x,y,σ)4.Why use DoG?1.计算效率高：高斯卷积，减法2.高斯差分是对尺度归一化LoG的一个很好的近似, 而尺度归一化的LoG空间具有真正的尺度不变性3.实验比较表明，从尺度归一化LoG空间中提取的图像特征的尺度稳定性最好，优于梯度、 Hessian或Harris角点函数。
5.DoG尺度空间极值点检测：建立三维尺度空间即高斯金字塔，在三维尺度空间D中搜索每个点的26邻域，若该点为局部极值点，则保存为候选关键点。
6.关键点精确定位：a.动机：在离散采样中搜索到的极值点不一定是真实空间的极值点。
b.基本原理：对尺度空间DoG函数进行曲线拟合，计算其极值点，从而实现关键点的精确定位。
7.去除不稳定的点：8.主方向计算：分圆周为角度区间-》统计梯度幅值和-》抛物线插值-》精确定位主方向特征点主方向：9.SIFT描述子构造：10.SIFT特征匹配：11.ICP点集匹配12.鲁棒匹配RANSAC框架：大量外点存在，直接拟合模型结果存在严重偏差。
a.确定求解模型M，所需要的最小数据点的个数n。
由n个数据点组成的子集称为模型M的一个样本；b.从数据点集D中随机地抽取一个样本J，由该样本计算模型的一个实例Mp(J),确定与M p(J)之间几何距离< 阈值 t 的数据点所构成的集合，并记为S(Mp(J))，称为实例M p(J)的一致集；c.如果在一致集S(M p(J))中数据点的个数# S(M p(J))>阈值T, 则用S(Mp(J))重新估计模型M，并输出结果；如果# S(M p(J))<阈值T，返回到步骤2；d.经过K次随机抽样，选择最大的一致集S(M p(J)) ，用S(M p(J))重新估计模型M，并输出结果。
13.图像分割：把图像分成互不重叠的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程。
a.阈值法：通过设定不同的特征阈值，把图像像素点分为若干类．常用的特征包括：灰度、彩色特征、由原始灰度或彩色值变换得到的特征。
将图象分块，分别用全局阈值方法分割，最后再综合。
b.Graph Cut：i.将图像用图的方式表示，顶点表示像素，边表示像素之间的关系。
图像分割对应图的割集。
ii.确定图中边的权值，使图像分割目标（能量最小化）对应图的最小割。
iii.用最大流算法求解最小割问题。
14.目标跟踪：a.自底向上(Bottom-up)的处理方法：数据驱动(Date-driven)的方法，不依赖于先验知识b.自顶向下(Top-down)的处理方法：模型驱动(Model-driven)的方法，依赖于所构建的模型或先验知识c.模版匹配方法：d.卡尔曼滤波方法：Kalman filter：旨在利用线性系统状态方程，基于观测数据对系统状态进行最优估计：i.基于卡尔曼滤波器的跟踪：通过建立状态空间模型，把跟踪问题表示为动态系统的状态估计问题。
ii.动态系统由状态转移方程和观测方程组成。
iii.状态转移方程：x k=f(x k−1,w k−1) f：在很多跟踪问题中是非线性的x k,x k−1：当前时刻与前一时刻的状态w k−1 :系统噪声iv.观测转移方程：y k=ℎ(x k,v k)y k :测量值x k :当前时刻状态v k :测量噪声v.卡尔曼滤波器：后验概率分布p(x k−1|y1:k−1)为高斯分布动态系统是线性的x k=Ax k−1+Bu k−1+w k−1y k=Hx k+v k系统噪声和测量噪声时高斯分布的，协方差矩阵分别为Q和Re.相关滤波与跟踪（MOSSE）i.相关（correlation）g=f⨂ℎ→g(i,j)=∑f(i+k,j+l)∙ℎ(k,l)其中f是输入信号，ℎ是相关核/滤波器，g是空域里的响应图基本原理：基本原理：在视频帧中利用ℎ找到响应值最高的位置，即实现跟踪。
实现：g=f⨂ℎ=f∗ℎ FFT(g)=FFT(f)⋅FFT(ℎ∗)ii.第一帧给定bounding boxiii.通过对groundtruth中的bounding box进行随机仿射变换产生8个样本进行训练，获得H∗iv.滤波器参数更新：f.视觉跟踪的难点：鲁棒性、准确性、快速性。
i.鲁棒性：跟踪算法能够在各种环境条件下实现对运动目标（摄像机）持续稳定的跟踪。
ii.准确性iii.快速性：在保证所要求的跟踪精度的前提下，实现实时地跟踪。
15.运动分析：就是在不需要人为干预的情况下，综合利用计算机视觉、模式识别、图像处理、人工智能等诸多方面的知识对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，实现对动态场景中人的定位、跟踪和识别，并在此基础上分析和判断人的行为。
a.框图：b.运动检测：将运动前景从图像序列中提取出来，也就是说将背景与运动前景分离开。
c.两种思路：i.直接利用前景所特有的信息检测前景；ii.先得到背景图象，然后将输入图象减去背景图像从而得到前景图象。
d.背景差法:i.计算当前图像与背景图像的逐象素的灰度差，再通过设置阈值来确定运动前景区域。
ii.将图像背景建模为单高斯：对于每一个像素，用一个高斯分布来描述其在不同时刻的灰度分布情况的背景模型。
iii.将图像背景建模为混合高斯：混合高斯分布来描述每个象素在不同时刻的灰度分布情况。
iv.v.vi.e.光流法：i.什么是光流：光流是空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度。
光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的运动。
ii.点的光流和点的实际运动有什么区别和联系呢？1.运动场(motion field)：一个运动物体在空间产生一个三维的速度场，运动前后空间对应点在图象上的投影形成一个二维运动场。
2.光流场(optical flow field)：是指图像亮度模式的表观（或视在）运动，是二维矢量场。
它包含的信息即是各像点的瞬时运动速度矢量信息。
iii.为什么要研究光流呢？事实上，仅仅通过图像序列很难计算出物体的空间位置进而得到真实的运动场。
而光流表达了图像的变化，包含了目标一定的运动信息，通过计算光流场可以从图像中近似计算不能直接得到的运动场。
iv.光流一致性假设：I(x + uΔt, y + vΔt, t+ Δt) = I(x, y, t)泰勒级数展开，得到如下光流约束方程：I x u + I y v + I t=0v.由光流约束方程可见：该方程两个未知数u和v。
因此，只使用一个点上的信息是不能确定光流的。
人们将这种不确定问题称为孔径问题(aperture problem)vi.Lucas-Kanade方法:假设光流场是局部平滑的。
vii.viii.f.Adaboost:就是根据已有的样本，融合多个弱分类器形成一个整体的强分类器，并提高分类准确率。
i.怎样处理样本？在AdaBoost中，每个样本都被赋予一个权重。
如果某个样本没有被正确分类，它的权重就会被提高，反之则降低。
这样， AdaBoos将注意力更多地放在难分的样本上。
ii.怎样合并弱分类器？强分类器表示为若干弱分类器的线性加权和形式，准确率越高的弱学习机权重越高。
16.子空间分析：a.把高维空间中松散分布的样本，通过线性或非线性变换压缩到一个低维的子空间中，在低维的子空间中使样本的分布更紧凑、更有利于分类，同时使计算复杂度减少。
b.PCA Principal Component Analysis，主成分分析。
i.基本思想：将多个变量通过线性变换以选出较少个重要变量，这些新变量尽可能保持原有的信息。
换成数学表述为：寻找投影映射P，使得样本从N维降到m维（m<N） ,同时最小化平方误差。