第十章 机器视觉 人工智能课程 北京大学
《机器视觉》课程教学大纲(本科)
《机器视觉》课程教学大纲课程编号：04233课程名称：机器视觉英文名称：Robot Vision课程类型：学科基础课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务机器视觉是智能科学与技术专业的学生学习和掌握图像检测、图像处理等机器视觉相关理论和方法的专业选修课，是学生理解机器视觉现有方法和技术需要选学的课程，能够为学生以后从事计算机视觉相关领域的研究做准备。
本课程在教学内容方面着重讲述早期视觉的内容，是学生建立起对成像过程的基本理解, 探讨对成像过程进行求逆的方法，同时也介绍一些用于解决机器视觉问题的具体方法，注重培养学生建立一种针对不同机器视觉问题的整体解决方法，培养学生解决一些更加复杂的实际问题的能力；在培养实践能力方面，通过图像检测和图像处理等实验对的基本训练，学生进行机器视觉的基本训练。
通过课程学习，使学生掌握机器视觉基本理论，了解图像检测和处理的常用方法，具有初步的图像检测、处理的能力，为进一步学习和应用打下必要的基础。
（支撑毕业要求 1.3, 2.2, 4.1, 10.1）二、课程与其他课程的联系先修课程：智能机器人、智能传感技术、机器学习（该课程提供图像获取及应用的相关知识和场景）；后续课程：智能感知综合实践三、课程教学目标1.学习机器视觉的基本概念和基本理论知识，掌握成像、图像检测、区域分割、边缘检测等基本知识，理解机器视觉的运行基本原理，具有初步的静态图像处理的能力；（支撑毕业要求1.3）2.能够基于机器视觉的基本原理，对物体成像和图像的检测、分割等问题进行研究，包括机器视觉的软件设计与实现，通过实验进一步验证所给出的结论，并能够撰写研究/实验报告；（支撑毕业要求2.2, 4.1）3.了解机器视觉领域的最新进展与发展动态，培养初步的跟踪学科发展前沿的意识。
（支撑毕业要求10.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）1.查阅文献资料：（课外2-4学时）通过搜索网络和查阅文献资料，了解机器视觉的研究现状、研究热点和发展趋势2.作业：（课外12学时）做所学知识进行复习，完成相关的作业。
人工智能课程大纲课程体系：《机器视觉技术》课程产品白皮书(2019V1.0)
《机器视觉技术》产品白皮书目录1引言........................................................................ - 3 -2产品概述.................................................................... - 4 -2.1产品体系............................................................ - 4 -2.2产品资源............................................................ - 5 -3产品介绍.................................................................... - 8 -3.1机器视觉技术........................................................ - 8 -3.1.1课程说明........................................................ - 8 -3.1.2教学大纲....................................................... - 12 -3.1.3教学指导....................................................... - 16 -4配套产品................................................................... - 19 -4.1实验设备........................................................... - 19 -4.2软件平台........................................................... - 24 -5技术支持................................................................... - 28 -5.1.1升级服务....................................................... - 28 -5.1.2师资培训....................................................... - 28 -1引言中国人工智能发展迅猛，中国政府也高度重视人工智能领域的发展。
《人工智能》课程教案
《人工智能》课程教案第一章绪论教学内容:本章首先介绍人工智能的定义、发展概况及相关学派和他们的认知观，接着讨论人工智能的研究和应用领域,最后简介本书的主要内容和编排。
教学重点：1．从不同科学或学科出发对人工智能进行的定义；2．介绍人工智能的起源与发展过程;3．讨论人工智能与人类智能的关系；4．简介目前人工智能的主要学派；5．简介人工智能所研究的范围与应用领域。
教学难点：1．怎么样理解人工智能；2．人工智能作为一门学科有什么意义；3．人工智能的主要学派与其争论焦点;教学方法:课堂教学为主,充分利用网络课程中的多媒体素材来表示抽象概念。
教学要求：重点掌握人工智能的几种定义,掌握目前人工智能的三个主要学派及对人工智能的理解，一般了解人工智能的主要研究范围和应用领域.1。
1 人工智能的定义与发展教学内容：本小节主要介绍目前对人工智能的几种定义,并对人工智能的起源和发展进行了总结和分析。
教学重点：几种人工智能的定义和人工智能发展的几个重要时期。
教学难点：理解人工智能的定义与本质。
教学方法：课堂讲授为主。
教学要求:从学科和能力的角度深刻理解人工智能的定义，初步了解人工智能的起源及其发展过程。
1.1.1 人工智能的定义定义1智能机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
定义2人工智能（学科）人工智能（学科)是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。
定义3人工智能（能力)人工智能(能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
为了让读者对人工智能的定义进行讨论，以便更深刻地理解人工智能，下面综述其它几种关于人工智能的定义。
定义4人工智能是一种使计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试（Haugeland,1985）.定义5人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化（Bellman，1978）.定义6人工智能是用计算模型研究智力行为（Charniak和McDermott,1985).定义7人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算（Winston，1992)。
机器视觉的应用课程设计
机器视觉的应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解机器视觉的基本概念，掌握其在实际应用中的原理和流程。
2. 学生能描述至少三种机器视觉技术的应用案例，并阐述其工作原理和关键功能。
3. 学生能运用已学的图像处理知识，分析并解决简单的机器视觉问题。
技能目标：1. 学生具备运用机器视觉软件进行基本图像捕捉、处理和分析的能力。
2. 学生能通过小组合作，设计并实施一个简单的机器视觉应用项目。
3. 学生能够运用批判性思维，评价机器视觉应用的优缺点，并提出改进方案。
情感态度价值观目标：1. 学生能够积极探究机器视觉技术在实际生活中的应用，培养对人工智能技术的兴趣和认识。
2. 学生在小组合作中，学会尊重他人意见，培养团队协作精神。
3. 学生能够关注机器视觉技术对社会生活的影响，认识到科技发展应遵循道德伦理原则，树立正确的科技价值观。
课程性质：本课程为高年级选修课程，旨在帮助学生将所学的图像处理知识应用于实际项目中，提高学生的实践能力和创新能力。
学生特点：学生具备一定的图像处理知识基础，对新鲜事物充满好奇，喜欢动手实践。
教学要求：注重理论与实践相结合，鼓励学生主动探索、合作学习，注重培养学生的实践能力和科技创新精神。
通过分解课程目标为具体的学习成果，使学生在完成课程后能够达到预定的知识、技能和情感态度价值观目标。
二、教学内容1. 机器视觉基础理论：- 介绍机器视觉的概念、发展历程及在我国的应用现状。
- 影像感知与图像处理基础知识回顾，如像素、分辨率、图像格式等。
2. 机器视觉技术与应用：- 分类介绍常见的机器视觉技术，如图像识别、目标跟踪、三维重建等。
- 分析典型应用案例，如工业检测、自动驾驶、医疗诊断等。
3. 机器视觉系统组成与工作原理：- 阐述机器视觉系统的硬件组成，如光源、镜头、相机、图像传感器等。
- 介绍机器视觉软件的功能、分类及选用原则。
4. 实践操作与项目设计：- 指导学生使用机器视觉软件进行图像捕捉、处理和分析。
机器视觉培训教程
机器视觉培训教程第一点：机器视觉基础理论机器视觉是人工智能的一个重要分支，它涉及到计算机科学、图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
在本部分，我们将介绍机器视觉的基础理论，包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分类等核心概念。
1.1 图像处理：图像处理是机器视觉的基本环节，主要包括图像增强、图像滤波、图像边缘检测等操作。
这些操作可以帮助机器更好地理解图像中的信息，提取出有用的特征。
1.2 特征提取：特征提取是机器视觉中的关键步骤，它的目的是从图像中提取出具有区分性的特征信息。
常用的特征提取方法有关联矩阵、主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
1.3 目标检测：目标检测是机器视觉中的一个重要任务，它的目的是在图像中找到并识别出特定目标。
常用的目标检测方法有基于滑动窗口的方法、基于区域的方法、基于深度学习的方法等。
1.4 图像分类：图像分类是机器视觉中的应用之一，它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。
常用的图像分类方法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
第二点：机器视觉应用案例机器视觉在现实生活中的应用非常广泛，涵盖了工业检测、自动驾驶、安防监控、医疗诊断等多个领域。
在本部分，我们将介绍几个典型的机器视觉应用案例，以帮助大家更好地理解机器视觉的实际应用。
2.1 工业检测：机器视觉在工业检测领域的应用非常广泛，它可以用于检测产品的质量、尺寸、形状等参数，提高生产效率，降低人工成本。
2.2 自动驾驶：机器视觉在自动驾驶领域的应用主要包括环境感知、车辆定位、目标识别等。
通过识别道路标志、行人、车辆等障碍物，自动驾驶系统可以做出相应的决策，保证行驶的安全性。
2.3 安防监控：机器视觉在安防监控领域的应用主要包括人脸识别、行为识别、车辆识别等。
通过实时监控和分析监控画面，机器视觉系统可以有效地发现异常情况，提高安防效果。
2.4 医疗诊断：机器视觉在医疗诊断领域的应用主要包括病变识别、组织分割、影像分析等。
人工智能原理 北京大学 10 PartVLearningChapter10TasksinMac (10.5.
10. Tasks in Machine LearningContents:☐10.1. Classification☐10.2. Regression☐10.3. Clustering☐10.4. Ranking☐10.5. Dimensionality ReductionDimensionality ReductionSchool of Electronic and Computer EngineeringPeking UniversityWang Wenmin10.5. Dimensionality Reduction What is Dimensionality Reduction 什么是降维☐A longer description 较长描述To transform an initial very high-dimensional representation of data into a lower-dimensional representation of these data while preserving some properties of the initial representation.将初始的极高维数据表示转换为这些数据的低维表示，而保留原始表示的某些性质。
☐A shorter description 较短描述To simplify inputs by mapping high-dimensional space into a lower dimensional representation.通过将高维空间映射到低维空间表示来简化输入。
☐A very short description 极简描述To map inputs into a lower dimensional space.将输入映射到低维空间。
10.5. Dimensionality Reduction Contents:☐10.5.1. Why Dimensionality Reduction☐10.5.2. Linear and Nonlinear☐10.5.3. Applications10.5.1. Why Dimensionality Reduction Why Dimensionality Reduction 为什么降维☐Curse of dimensionality 维度灾难⏹This phenomena arises when analyzing data in high-dimensional spaces.当在高维空间对数据进行分析时，该现象就会发生。
《人工智能》课程习题
《人工智能》课程习题第一章绪论1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
1-2. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？1-3. 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？1-4. 现在人工智能有哪些学派？它们的认知观是什么？1-5. 你认为应从哪些层次对认知行为进行研究？1-6. 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？第二章知识表示方法2-1状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么？它们有何本质上的联系及异同点?2-2设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候，如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?再定义描述过河方案的谓词：L-R(x, x1, y, y1,S)：x1个修道士和y1个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(L,S)动作：Safety(L,x-x1,y-y1,S’)∧Safety(R,3-x+x1,3-y+y1,S’)∧Boat(R,S’)R-L (x, x1, y, y1,S)：x2个修道士和y2个野人渡船从河的左岸到河的右岸条件：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(R,S)动作：Safety(R,3-x-x2,3-y-y2,S’)∧Safety(L,x+x2,y+y2,S’)∧Boat(L,S’)(2) 过河方案Safety(L,3,3,S0)∧Safety(R,0,0,S0)∧Boat(L,S0)L-R(3, 1, 3, 1,S0) L-R(3, 0, 3, 2,S0)Safety(L,2,2,S1)∧Safety(R,1,1,S1)∧Boat(R,S1)Safety(L,3,1,S1’)∧Safety(R,0,2,S1’)∧Boat(R,S1’)R-L (2, 1, 2, 0,S1) R-L (3,0, 1, 1,S1’)Safety(L,3,2,S2)∧Safety(R,0,1,S2)∧Boat(L,S2)L-R(3, 0, 2, 2,S2)Safety(L,3,0,S3)∧Safety(R,0,3,S3)∧Boat(R,S3)R-L (3, 0, 0, 1,S3)Safety(L,3,1,S4)∧Safety(R,0,2,S1)∧Boat(L,S4)L-R(3, 2, 1, 0,S4)Safety(L,1,1,S5)∧Safety(R,2,2,S5)∧Boat(R,S5)R-L (1, 1, 1, 1,S5)Safety(L,2,2,S6)∧Safety(R,1,1,S6)∧Boat(L,S6)L-R(2, 2, 2, 0,S6)Safety(L,0,2,S7)∧Safety(R,3,1,S7)∧Boat(R,S7)R-L (0, 0, 2, 1,S7)Safety(L,0,3,S8)∧Safety(R,3,0,S8)∧Boat(L,S8)L-R(0, 0, 3, 2,S8)Safety(L,0,1,S9)∧Safety(R,3,2,S9)∧Boat(R,S9)R-L (0, 1, 1, 0,S9)Safety(L,1,1,S10)∧Safety(R,2,2,S10)∧Boat(L,S10)2-3利用图2.3，用状态空间法规划一个最短的旅行路程：此旅程从城市A开始，访问其他城市不多于一次，并返回A。
机器视觉培训课程计划
机器视觉培训课程计划第一部分：介绍机器视觉1. 什么是机器视觉- 机器视觉的定义- 机器视觉的发展历史- 机器视觉的应用领域2. 机器视觉的基本原理- 光学成像- 图像传感器- 图像处理算法3. 机器视觉系统的组成- 摄像头- 图像采集设备- 图像处理设备- 控制器第二部分：图像处理基础1. 数字图像- 数字图像的定义- 数字图像的表示- 数字图像的特征2. 图像处理技术- 灰度变换- 图像平滑处理- 图像增强- 图像分割3. 图像处理算法- 卷积操作- 边缘检测算法- 形态学处理- 颜色空间转换第三部分：图像识别与分类1. 物体检测- 物体检测的基本概念- 目标检测算法- 目标追踪算法- 目标识别技术2. 图像识别- 机器学习和深度学习- 特征提取和特征匹配- 分类器的应用- 图像标注和图像检索3. 图像处理应用案例- 人脸识别- 车牌识别- 手势识别- 物体识别第四部分：视觉传感器与视觉系统1. 摄像头- 摄像头的工作原理- 摄像头的参数和规格- 不同类型的摄像头2. 3D视觉传感器- 3D视觉传感器的原理- 3D视觉传感器的技术应用- 3D视觉传感器的发展趋势3. 视觉系统的设计与应用- 视觉系统的设计要点- 视觉系统的应用案例分析- 视觉系统的性能评估第五部分：实践项目1. 图像处理项目- 使用OpenCV进行图像处理- 实现图像增强与滤波- 图像分割与物体检测2. 机器学习项目- 使用TensorFlow建立卷积神经网络- 实现图像识别与分类- 识别人脸或手势3. 视觉系统设计与应用- 设计一个简单的视觉导航系统- 实现一个基于视觉传感器的机器人控制系统- 开发一个视觉识别应用总结：通过本次机器视觉培训，学员将能够具备图像处理与识别的基本理论知识和实际操作技能，掌握相关工具、平台和技术，对机器视觉系统的设计与应用有一定的了解与实践经验，为未来的相关工作和研究提供有力的支持。
希望学员能够通过本次培训获取新的知识，拓宽视野，增强实践能力，不断提高自身专业能力，为推动机器视觉技术的发展做出积极的贡献。
(完整版)人工智能基础课程
(完整版)基础课程----------------------------------------------------基础课程----------------------------------------------------1.课程介绍1.1.课程目标1.2.学习内容概述1.3.学习时间安排2.概述2.1.定义2.2.的发展历程2.3.的应用领域3.机器学习基础3.1.机器学习概述3.2.监督学习3.3.无监督学习3.4.强化学习4.深度学习基础4.1.深度学习概述4.2.神经网络原理4.3.常见的深度学习模型4.4.深度学习在视觉任务中的应用5.自然语言处理5.1.自然语言处理概述5.2.文本预处理5.3.词袋模型与TF-IDF特征表示5.4.词嵌入与文本分类6.图像处理与计算机视觉6.1.图像处理与计算机视觉概述6.2.图像特征提取6.3.目标检测与图像分类6.4.图像与风格迁移7.伦理与法律7.1.伦理7.2.法律法规概述7.3.的隐私和安全问题7.4.道德准则与规范附件：附件1.机器学习算法代码示例附件2.深度学习框架安装指南附件3.自然语言处理数据集法律名词及注释：1.：指通过模拟人类智能的技术和方法，使机器能够完成类似于人类智能的任务，包括知识获取、推理、决策、感知和语言处理等。
2.监督学习：一种机器学习方法，通过给定输入数据和对应的标签，让机器学习模型从中学习并进行预测。
3.无监督学习：一种机器学习方法，不需要给定标签，通过学习数据的内在结构和模式进行数据处理和预测。
4.强化学习：一种机器学习方法，通过试错与奖惩的机制进行学习，使得智能体能够自主地从环境中学习并做出决策。
5.词袋模型：一种文本表示方法，将文本中的单词作为特征，并统计其出现的频次，将文本转化为向量表示。
6.TF-IDF：Term Frequency-Inverse Document Frequency，一种文本特征表示方法，结合单词在文本中的频次和在整个语料库中的重要程度。
《人工智能》课程教学大纲
《人工智能》课程教学大纲课程代码：H040４Ｘ课程名称:人工智能适用专业:计算机科学与技术专业及有关专业课程性质：本科生专业基础课﹙学位课﹚主讲教师:中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所蔡自兴教授总学时：４０学时﹙课堂讲授36学时，实验教学４学时﹚课程学分:2学分预修课程:离散数学,数据结构一.教学目的和要求：通过本课程学习，使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解，对主要技术及应用有一定掌握，启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。
人工智能涉及自主智能系统的设计和分析，与软件系统、物理机器、传感器和驱动器有关,常以机器人或自主飞行器作为例子加以介绍。
一个智能系统必须感知它的环境，与其它Ａgenｔ和人类交互作用，并作用于环境,以完成指定的任务。
人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。
这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法，以及计算智能技术等。
此外,人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决甚至无法解决的问题。
这些工具包括启发式搜索和规划算法，知识表示和推理形式，机器学习技术,语音和语言理解方法，计算机视觉和机器人学等。
通过学习,学生能够知道什么时候需要某种合适的人工智能方法用于给定的问题，并能够选择适当的实现方法。
二.课程内容简介人工智能的主要讲授内容如下:1.叙述人工智能和智能系统的概况,列举出人工智能的研究与应用领域。
2.研究传统人工智能的知识表示方法和搜索推理技术，包括状态空间法、问题归约法谓词逻辑法、语义网络法、盲目搜索、启发式搜索、规则演绎算法和产生式系统等。
3.讨论高级知识推理,涉及非单调推理、时序推理、和各种不确定推理方法。
4.探讨人工智能的新研究领域，初步阐述计算智能的基本知识，包含神经计算、模糊计算、进化计算和人工生命诸内容。
人工智能第十章机器视觉
第十章机器视觉教学内容：本章所研究的机器视觉是诸多传感信息中包含信息最丰富、最复杂和最重要的感觉之一，也是应用最为广泛的机器感觉之一。
内容包括图象的理解与分析、视觉的知识表示与控制策略和物体形状的分析与识别等。
教学重点：物体边缘距离的计算、表面方向的计算、物体形状识别方法教学难点：图匹配法、松弛标示法、多层匹配法等教学方法：用较为通俗的语言将机器视觉的相关知识讲透彻，同时结合图表，对不同线条的标示方法进行讲解。
多结合日常生活中常有的现象，让学生对所学知识有更深入的认识。
教学要求：重点掌握视觉信息的表达方法，包括初始简图、二维半简图和三维模型；掌握物体边缘距离和表面方向的生理学基础及计算原理和计算方法；了解复杂形状物体的表示和三维物体的形状描述方法；一般了解机器视觉应用系统的构成、视觉系统的设计思想。
10.1 图象的理解与分析教学内容：对图象进行理解和解释是计算机视觉的研究中心，也是人工智能研究的焦点之一。
教学重点：初始简图、二维半简图和三维模型教学难点：松弛算法、边缘距离的计算教学方法：以课堂书本知识为主，采取提问，讨论等方式提高学生学习的积极性，自主性和创造性。
教学要求：重点掌握视觉信息的表达方法，包括初始简图、二维半简图和三维模型；掌握物体边缘距离和表面方向的生理学基础及计算原理和计算方法10.1.1 视觉信息的表达方法根据马氏(Marr)提出的假设，视觉信息处理过程包括3个主要表达层次，即初始简图、二维半简图和三维简图，如图10.1所示。
图10.1 视觉信息的表达层次1、初始简图的基本概念：亮度图象含有两种重要信息：图象的亮度变化和局部几何特征。
初始简图是一种本原表达法，它能完全而又清楚地表示上述信息。
初始简图所包含的信息大部分集中在与实际边缘以及边缘终止点有关的剧烈灰度变化上。
对于每一边缘亮度变化，在初始简图上都有对应的描述。
这些描述包括：与边缘有关的亮度变化率、总的亮度变化、边缘长度、曲率和方向等。
《人工智能》课程教案
1.3 人工智能的学派
教学内容：本节主要介绍人工智能的几个主要学派及认知观。 教学重点：符号主义(Symbolicism)，联结主义(Connectionism)，行为主义(Actionism)。 教学难点：各学派的对人工智能的不同观点。 教学方法：课堂讲授为主。 教学要求：了解各派别之间的关系及对人工智能发展历史的看法。 1、人工智能三大学派 ·符号主义(Symbolicism)，又称为逻辑主义 (Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算 机学派 (Computerism)，其原理主要为物理符号系统 (即符号操作系统 ) 假设和有限合理性原 理。 ·联结主义(Connectionism)，又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)， 其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。 ·行为主义(Actionism)，又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其 原理为控制论及感知—动作型控制系统。 2、三大学派对人工智能发展历史的不同看法 符号主义 认为人工智能源于数理逻辑。 符号主义仍然是人工智能的主流派。 这个学派 的代表有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊(Nilsson)等。 联结主义 认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。 行为主义 认为人工智能源于控制论。这一学派的代表作首推布鲁克斯(Brooks)的六足 行走机器人，它被看做新一代的“控制论动物” ，是一个基于感知—动作模式的模拟昆虫行 为的控制系统。
1.2.2 人类智能的计算机模拟
1、机器智能可以模拟人类智能
3
物理符号系统假设的推论一告诉人们，人有智能，所以他是一个物理符号系统；推论三 指出，可以编写出计算机程序去模拟人类的思维活动。这就是说，人和计算机这两个物理符 号系统所使用的物理符号是相同的，因而计算机可以模拟人类的智能活动过程。 2、智能计算机的功能 讨论： 为什么 如下棋、证明定理、翻译语言文字和解决难题等。神经计算机 能够用电脑模 (neural computer)能够以类似人类的方式进行“思考” ，它力图重建人 拟人脑智能？ 脑的形象。一些国家对量子计算机的研究也已起步，希望通过对量子 计算(quantum computing)的研究，产生量子计算机。
机器视觉训练课程设计
机器视觉训练课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生理解机器视觉的基本概念，掌握视觉感知在机器人技术应用中的作用和重要性。
2. 学会运用图像处理的基本方法，如滤波、边缘检测和特征提取等，对图像进行分析和理解。
3. 掌握机器学习的基本原理，并运用到视觉识别算法中，实现对物体分类和检测。
技能目标：1. 能够运用编程软件和视觉处理库，完成简单的图像处理和机器视觉任务。
2. 培养学生的团队协作能力，通过项目实践，学会与团队成员沟通、分工和协作。
3. 培养学生的问题解决能力，使学生能够针对实际问题，提出合理的视觉解决方案。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对人工智能和机器人技术的兴趣，激发学生的学习热情和创新意识。
2. 增强学生的信息意识，让他们认识到机器视觉在现实生活中的广泛应用和价值。
3. 引导学生树立正确的价值观，了解机器视觉技术对社会发展和人类生活的积极影响。
本课程针对高中年级学生，结合课程性质、学生特点和教学要求，将课程目标分解为具体的学习成果。
在教学过程中，注重理论与实践相结合，以项目为导向，让学生在动手实践中掌握机器视觉的相关知识，提高解决实际问题的能力。
通过本课程的学习，为学生未来在人工智能领域的发展奠定基础。
二、教学内容本课程依据课程目标，科学系统地组织以下教学内容：1. 机器视觉基础理论：包括视觉感知、图像处理和机器学习等基本概念，涉及课本第二章相关内容。
2. 图像处理技术：滤波、边缘检测、特征提取等基本方法，对应课本第三章内容。
3. 机器视觉算法：介绍常用的视觉识别算法，如支持向量机、神经网络等，结合课本第四章相关内容。
4. 实践项目：设计具有实际意义的机器视觉项目，如人脸识别、物体检测等，涵盖课本第五章实例。
教学内容安排和进度如下：第一周：机器视觉基础理论，图像处理技术；第二周：机器视觉算法，实践项目一；第三周：实践项目二，讨论与改进；第四周：总结与展示，成果评价。
本教学内容注重理论与实践相结合，确保学生在掌握基本知识的同时，能够通过实践项目锻炼实际操作能力。
人工智能与计算机视觉技术培训课程
采用集成学习方法
如Bagging、Boosting等，通过结合多个模 型的预测结果提高泛化能力。
早期停止训练
在验证集性能不再提升时及时停止训练，避 免过拟合。
数据增强
通过对原始数据进行变换生成新的训练样本 ，增加模型对不同数据的适应能力。
实时性要求下算法优化方向
选择轻量级模型
如MobileNet等，减少 模型参数量和计算复杂
A 差分隐私保护
在数据发布或模型训练过程中添加 噪声，保护用户隐私不被泄露。
B
C
D
加密技术与访问控制
采用加密技术对数据进行存储和传输，同 时设置严格的访问控制策略，防止未经授 权的访问和数据泄露。
安全多方计算
允许多个参与方在不共享各自数据的情况 下进行联合计算，保护各方数据安全。
THANKS
感谢观看
介绍TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的安装、基本使用方法以及
常用模块。
图像预处理和特征提取代码实现
图像预处理技术
包括灰度化、二值化、滤 波、增强等常用图像预处 理方法及其代码实现。
特征提取方法
介绍常用的特征提取方法 如SIFT、SURF、ORB等， 并给出相应的代码实现示 例。
自定义特征提取
根据具体任务需求，设计 并实现自定义的特征提取 方法。
目标检测和分类模型训练及优化策略
目标检测模型
介绍常用的目标检测模型如 Faster R-CNN、YOLO、SSD等 ，并给出相应的训练方法和优化
策略。
图像分类模型
介绍常用的图像分类模型如 ResNet、VGG、MobileNet等， 并给出相应的训练方法和优化策略 。
图像识别、语音识等
北京大学-人工智能实践：Tensorflow笔记一
北京大学-人工智能实践：Tensorflow笔记一本文目录：1：什么是人工智能？2：什么是机器学习？3：什么是深度学习？什么是人工智能？说起人工智能，首先会想到一个人物是图灵。
艾伦·麦席森·图灵（Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
1950年图灵在论文《机器能思考吗？》提出了图灵测试，一种用于判别机器是否具有智能的实验方法：提问者和回答者隔开，提问者通过一些装置(如键盘)向机器随意提问。
多次测试，如果有30%的提问者认为回答问题的是人而不是机器，那么这台机器就通过了测试，具有了人工智能。
也就是人工智能的概念：用机器模拟人的意识和思维。
什么是机器学习？再说概念之前，先来举个例子：每天早上7点半，班车从A地发往B地，到达B地的时间如何预测呢？如果你是第一次乘车，可能你的预测通常不太准。
一周以后你大概能预测到班车会8点左右到达B地；一个月之后，随着经验的增加，你还会知道，周一通常会堵车，会晚10分钟，下雨会堵车，会晚20分钟。
于是你画了一张图如下：如果是周一而且还下了雨会8点半到达，如果既不是周一也没有下雨会8点到达。
可以看出，随着你多次乘车（训练），实验的结果会越靠谱。
所以机器学习是一种统计方法学，计算利用已有数据得出某种模型，再利用此模型预测结果。
例子所示的模型是一种决策树模型，特点是：随经验的增加，效果会变好。
什么是深度学习？深度学习的概念：深层次神经网络，源于对生物神经元结构的研究。
它是一种模拟人脑神经网络的结构模型，如下图：人工智能，机器学习，深度学习之间的关系：人工智能：用机器模拟人的思维和意识。
机器学习：实现人工智能的一种方法，是人工智能的子集。
深度学习：深层次神经网络，是机器学习的一种实现方法，是机器学习的一个子集。
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第十章机器视觉教学内容：本章所研究的机器视觉是诸多传感信息中包含信息最丰富、最复杂和最重要的感觉之一，也是应用最为广泛的机器感觉之一。
内容包括图象的理解与分析、视觉的知识表示与控制策略和物体形状的分析与识别等。
教学重点：物体边缘距离的计算、表面方向的计算、物体形状识别方法教学难点：图匹配法、松弛标示法、多层匹配法等教学方法：用较为通俗的语言将机器视觉的相关知识讲透彻，同时结合图表，对不同线条的标示方法进行讲解。
多结合日常生活中常有的现象，让学生对所学知识有更深入的认识。
教学要求：重点掌握视觉信息的表达方法，包括初始简图、二维半简图和三维模型；掌握物体边缘距离和表面方向的生理学基础及计算原理和计算方法；了解复杂形状物体的表示和三维物体的形状描述方法；一般了解机器视觉应用系统的构成、视觉系统的设计思想。
10.1 图象的理解与分析教学内容：对图象进行理解和解释是计算机视觉的研究中心，也是人工智能研究的焦点之一。
教学重点：初始简图、二维半简图和三维模型教学难点：松弛算法、边缘距离的计算教学方法：以课堂书本知识为主，采取提问，讨论等方式提高学生学习的积极性，自主性和创造性。
教学要求：重点掌握视觉信息的表达方法，包括初始简图、二维半简图和三维模型；掌握物体边缘距离和表面方向的生理学基础及计算原理和计算方法10.1.1 视觉信息的表达方法根据马氏(Marr)提出的假设，视觉信息处理过程包括3个主要表达层次，即初始简图、二维半简图和三维简图，如图10.1所示。
图10.1 视觉信息的表达层次1、初始简图的基本概念：亮度图象含有两种重要信息：图象的亮度变化和局部几何特征。
初始简图是一种本原表达法，它能完全而又清楚地表示上述信息。
初始简图所包含的信息大部分集中在与实际边缘以及边缘终止点有关的剧烈灰度变化上。
对于每一边缘亮度变化，在初始简图上都有对应的描述。
这些描述包括：与边缘有关的亮度变化率、总的亮度变化、边缘长度、曲率和方向等。
粗略地说，初始简图是以勾划草图的形式来表示图象中的亮度变化的。
图10.2 用初始简图表示灰度变化图10.3 二维半简图举例2、二维半简图的基本概念：二维半简图包含景物表面的信息，可以把它看做某些内在特性的混合信息。
二维半简图清楚地表示物体表面方向的信息。
物体表面法线从物体内部穿出来，使物体好象穿刺。
3、三维模型的表示方法三维表达法能够完全而又清晰地表示有关物体形状的信息，其方法之一即为广义柱体。
广义柱体的概念十分重要，而其表示方法又十分简单，如图10.4所示。
图中，柱体的横截面沿轴线的投影不变。
一个普通圆柱可看作是一个圆周沿其中心垂线移动而成；一个楔形物是一个三角形沿其中垂线移动而得的，等等。
一般地说，一个广义柱体是二维轮廓图沿其轴线移动而成的。
在移动过程中，轮廓与轴线之间保持固定的角度不变。
轮廓可为任何形状，而且在移动过程中其尺寸可能是变化的，其轴线也不一定是垂线或直线，如图10.4所示。
图10.4 广义锥体 10.5 截面形状变化或轴线为曲线时的广义柱体10.1.2边缘距离的计算1、图象辉亮边缘的平均与差分产生噪声边缘问题是因为在获得图象时，会遇到传感器的亮度灵敏性波动、图象坐标信息误差、电子噪声、光源扰动以及无力接收大范围变化的亮度信息等。
另一个原因是图象本身很复杂，其实际边缘并不是陡削的，而是逐步过渡的；还可能存在相互照明效应、意外划痕和灰尘等。
一种处理噪声边缘的方法包括下列四个步骤：(1)从图象建立平均亮度阵列。
(2)从平均亮度阵列产生平均一阶差分阵列。
(3)从一次平均差分阵列建立二次平均差分阵列。
(4)据所得阵列，记下峰点、陡变斜率和过零点，以寻求边缘信号的集合。
2、灵长目动物视网膜特性图10.6 灵长目动物视网膜输入－输出特性实验图10.7 视网膜实验特性与墨西哥草帽形滤波结果的比较墨西哥草帽形滤波器与一些了解灵长目动物早期视觉的实验相一致。
关键实验如图10.6所示。
被试动物注视各种从白色背景前移过的色质(stimuli)。
这些色质包括一条窄的黑带、一条宽的黑带以及一个单白黑边缘。
记录探针测定各种神经反应。
把此神经反应与据墨西哥形草帽滤波器作出的预计进行比较。
图10.7给出比较结果。
在图10.7中，(a)表示3个自左向右移动的色质的亮度分布曲线；(b) 表示以适当宽度的墨西哥草帽形滤波器对所给出的亮度分布进行滤波的结果；(c)为所谓X神经节细胞上记录的实验数据。
比较图10.7(b)和(c)可见，两者极其相似。
这表明灵长目动物的视网确实进行了某些与墨西哥草帽形滤波器十分相似的处理工作。
如果对墨西哥草帽形滤波器稍加修改，就能够改善相似性，如图10.7(d)所示。
比较结果得到的高度相似性，使我们有足够的根据作出下列假设：(1)灵长目动物视膜所进行的滤波处理功能在运算上是与由墨西哥草帽形点扩散函数所进行的滤波相似。
(2)存在有两种视膜细胞，一种用于传输滤波图象的正向部分，另一种传递滤波图象的负向部分。
(3)对于每种细胞，墨西哥草帽形滤波器是通过激发与禁止这两种操作的组合来实现的。
这个滤波器等价于两个以二维高斯滤波器滤波所得图象的差。
3、物体距离的测定图10.8表示两眼立体视觉中的相对位置关系。
图中，P点为一物体。
两个透镜的轴线是平行的。
f为两透镜与图象平面的距离，即为其焦距。
b为两透镜轴线在基线上的距离，即为两眼的距离。
l和r分别为P点与左、右透镜轴的距离。
α和β分别为左右图象与其相应透镜轴线的距离。
从两相似三角形，可求得观察者双眼至物体的距离：由于双眼距离b为已知，焦距f也是确定的，因此，一个物体与双眼的距离和(α+β)成反比。
(α+β)为该点的一幅图象点位置相对于另一幅图象点位置的位移，称为视差(disparity)。
立体视觉的实际问题就是据左右两图象找到相应的物体，以便能够测量视差。
已有许多不同的立体视觉系统能在不同程度上成功地寻找出相应的物体。
10.1.3 表面方法的计算1、反射图体现光照约束把从所有可能位置观察到的亮度都相同的表面定义为朗伯表面(Lambertian Surface)，它的亮度只由光源的方向决定。
这一关系遵循下列公式：E=ρcosi。
式中，E为被观察亮度；ρ为表面反射率(对于特定的表面材料，ρ为一常数)；i为入射角。
2、表面方向的确定上面我们研究了利用表面方向预测表面的亮度。
下面研究从感测到的亮度来计算表面各方向参数f和g。
由f和g来确定表面方向，初看起来似乎是不可能的。
因为一小块表面只能确定切面FG上的一条曲线，而不是单一的点。
但是，事实上这样做却是可能的，因为大部分表面是平滑的，在不同深度和方向上只出现有少数不连续的情况。
因此，可以利用下面两个约束：(1)亮度。
由f和g所确定的表面方向应与表面亮度所要求的表面方向无多大不同。
(2)表面平滑度。
一点的表面方向应与邻近各点的表面方向无多大变化。
对于每个点，计算的f和g值应兼顾上述两个约束计算所得的值。
据亮度要求特定点的f和g值应落在等亮度线上，而据表面平滑度则要求f和g值接近相邻点f和g的平均值。
3、松弛算法(1)对所有非边界点，令f=0和g=0。
对所有边界点，令f和g规定一个长度为2的垂直于边界的矢量。
称输入阵列为当前阵列。
(2)进行下列步骤(直到所有的值变化得足够慢为止)：(a)对当前阵列中的每个点：i)如果是个边界点，则不做任何事；ii)如果是个非边界点，那么用松弛公式计算新的f和g值。
(b)把所得新阵列称为当前阵列。
10.2 积木世界的景物分析教学内容：可见的景物的传感器编码，检测器搜索图象主要成分（如线段、简单曲线和角度等）的处理，利用知识推断有关景物的三维特征信息。
教学重点：无断裂和阴影时三面顶点的标示方法，有断裂和阴影时线条图的分析。
教学难点：无断裂和阴影时三面顶点的标示方法。
教学方法：以课堂教育为主，通过多种途径开发学生的学习热情，结合实践。
教学要求：基本了解积木世界景物的线条标示方法，掌握无断裂和阴影时三面顶点的标示方法和有断裂和阴影时线条图的分析。
10.2.1积木世界景物的线条标示方法图10.9 几种典型的线条图积木世界视觉研究的主要目标是理解从一堆玩具积木的图象得到对于景物的描述。
所谓描述就是把出现在图象中的大量的线条聚集成代表景物中各个积木的线条组。
研究积木世界景物时，输入的图象可以是积木景物的照片、电视摄影图象或是线条图。
如果是属于前二种，那么第一步就是从图象得到线条图。
这属于马氏初始简图的范围，但没有那样复杂，只是用了边缘检测算子。
在以下的讨论中，我们都假设已经得到了积木世界的线条图的情况。
积木世界景物分析的研究对象比较狭窄，并且是有意地进行了简化，但仍不失为合适的计算机视觉研究的初步目标。
在这个领域中的研究已经取得了一些有实用意义的成果。
积木世界可以推广为类似工业零件的多面体，而理解简单的三维工程图是建立有视觉的工业机器人装配系统的第一步。
10.2.2 无断裂和阴影时三面顶点的标示方法1、线条和接点的分类先研究无断裂的三面顶点，并且设想合适的光照条件，避免了所有的阴影。
在这样的环境下，图中的所有线条代表了各种天然产生的边缘。
这些线条的简单分类如下。
2、标志三面接点的方法为了对围绕接点的线条的标示方式进行分类，需要从每个可能的方向来观察每种实际可能的三面顶点。
但这样做会遇到可供选择的方向过多的困难，为此把除了一般的观察位置以外的方向都排除在外，以减少可能出现的情况。
假设在这一节的其余部分仅讨论只包含三面顶点的线条图。
任何三面顶点的3个面规定了3个相交的平面，这3个相交的平面把空间分成8个间隔。
很明显，某个形成一个顶角的物体就占有上述8个间隔(或八分体)中的一个或几个。
接点标志所说明的是物体如何占有八分体。
可以通过以下两个步骤来构成完整的包含所有连接可能性的字典：先考虑所有的以物体来充满这8个八分体的方式；然后，从未被充满的八分体观察所得到的顶点。
10.2.3 有断裂和阴影时线条图的分析改善线条描述可使约束的数目增加，从而提高分析的速度。
要进一步研究是否有别的方法对线条的解释作进一步的分类。
在介绍具体方法以前，有一个问题需要注意，即随着线标志集合的扩展，实际接点标志的集合将显著增加。
将会有几千种合法的接点标志，而不是只有18种。
因此不可能建立一个合法接点标志表和企图让摸拟计算机利用这个表格来做些什么。
以下介绍两种对线条解释作进一步分类的方法：1.对凹面标志进一步分类并引入断裂线标志考虑到物体经常放在一起。
所以，凹面标志可以分成3类，这3类表示有关物体的数目和认出哪个物体是在前面的。
设一条凹面边缘表示两个物体接触在一起的地方。
然后想象把这两个物体稍为拉开一点。
这样，这个凹面边缘就成为边界，其上标志指向两个可能方向中的一个。
这两种可能性以一个由原来的负号标志和一个新的箭头标志组成的合成标志来表示。