计算机视觉课程-流形学习共39页文档
计算机视觉教程
计算机视觉教程计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，旨在使计算机能够识别和理解视觉数据。
它利用图像处理和模式识别等技术，使计算机能够模拟人类视觉系统，并从数字图像或视频中提取有用的信息。
计算机视觉广泛应用于许多领域，例如医学影像分析、视频监控、人脸识别等。
计算机视觉的基本任务是图像分类、目标检测和图像分割。
图像分类是将图像分为不同的类别，例如识别一只猫或一辆汽车。
目标检测是在图像中确定特定对象的位置和边界框，例如检测图像中的人脸或车辆。
图像分割是将图像分解为几个独立的区域，每个区域具有一些共同的特征，例如将图像分割为不同的物体。
在计算机视觉中，常用的技术包括特征提取、特征匹配、分类器训练等。
特征提取是从原始图像中提取具有区分性的特征，例如颜色、纹理、边缘等。
特征匹配是将提取的特征与预先学习的模板进行比较，从而确定图像中的目标位置。
分类器训练是利用标记的训练数据训练一个分类器，使其能够将不同类别的图像正确分类。
计算机视觉的发展离不开大量的数据和强大的计算能力。
随着深度学习的兴起，神经网络成为计算机视觉中的核心技术。
深度学习利用多层次的神经网络模型来提取高级特征，并通过大规模训练数据来优化网络参数。
这使得计算机视觉在许多任务中取得了突破性的进展，如人脸识别、图像生成等。
然而，计算机视觉仍然面临一些挑战。
例如，光照条件的变化、遮挡、噪声等都可能影响图像的质量和准确性。
此外，图像的语义解释和理解仍然是一个困难的问题。
因此，计算机视觉的研究仍在不断发展和改进。
总而言之，计算机视觉是一门关注如何使计算机能够看和理解视觉数据的学科。
它通过利用图像处理和模式识别等技术，使计算机能够模拟人类视觉系统，并从图像中提取有用的信息。
计算机视觉在诸多领域中起着重要的作用，它在医学、安防、交通等方面都有广泛的应用。
然而，计算机视觉仍然面临一些挑战，需要不断改进和创新来应对。
流型学习L.pdf
三、现代算法的新进展图谱
SOM=>CCA =>CDA MDS => Isomap=> C-Isomap L-ISOmap (Local ，Landmark) L-MDS（Local MDS，Landmark MDS） LLE => Laplacian Eigenmap Kernel Methods:Kernel-PCA, Kernel-LDA
Semantic analysis of Text docs. By NMF
LLE缺陷分析
1、数据点的局部邻域参数K或epcilon的选择理论 指导； 2、没有给出对于未见新样本的处理方法; 3、LLE所能处理的流形类型是什么？
4、Kernel PCA
Suppose: Eigen decomposition:
局限性分析 Only discover linear degrees of freedom
全局线性结构假设 vs. 非线性数据集[相关是线性 意义下]
独立性假设 vs. 时序依赖性等[协方差计算] 大样本学习 vs. 小样本学习[相容性、稳定性]
二、现代算法的介绍
MDS (Multidimensional Scaling) Sammon’s map Triangulation SOM (Self-Organization Map)
一、经典算法的回顾
Data Presentation： PCA (Matrix method &Data Method)
Local-PCA[缺陷，非全局性]
FA (Factors Analysis) CCA (Canonical Correlation Analysis) Data Classification： LDA (Linear Discriminative Analysis)
计算机视觉技术 ppt课件
2020/11/24
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计算机视觉的发展趋势
目前，过去由于CPU处理能力强大，可以进行较为 复杂的图像处理，并且一个Pc可支持多个相机进行多 方位的检测，因此PC Based方案受到了广大厂商的青 睐。目前国内多数厂商对计算机视觉的认识，已不仅 仅停留在PC Based方案层面。嵌入式方案越来越引起 厂商们的重视，其具有更大的灵活性，成本又低于PC Based方案，就抗干扰能力来说，嵌入式方案也更能适 应工业环境的电子干扰、温度变化、供电电压波动等 多种干扰，因此，目前计算机视觉正在向嵌入式的方 向发展。
2020/11/24
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5. 交通: 汽车车牌识别、高速公路收费、违章闯红灯检 测、交通管制系统等。采用智能交通管理系统,通过在 交通要道放置摄像头,当有违章车辆(如闯红灯) 时,摄像 头将车辆的牌照拍摄下来,传输给中央管理系统,系统利 用图像处理技术,对拍摄的图片进行分析,提取出车牌号, 存储在数据库中,可以供管理人员进行检索。 6. 商标管理:可以建立商标图像库,利用图像检索技术, 对新申请的商标与图像库里的注册商标进行分析,检查 是否设计相似或雷同。
计算机视觉技术概述
2020/11/24
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学习内容：
★计算机视觉技术的定义 ★计算机视觉技术的发展 ★计算机视觉技术的应用 ★计算机视觉技术的图像处理方法 ★计算机视觉技术的发展趋势
2020/11/24
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精品资料
• 你怎么称呼老师？
• 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点，你 是否会认为老师的教学方法需要改进？
• 你所经历的课堂，是讲座式还是讨论式？ • 教师的教鞭
• “不怕太阳晒，也不怕那风雨狂，只怕先生骂我 笨，没有学问无颜见爹娘 ……”
流形学习
m ∑ ( yi − yj ) W in ij
2 ij
YT D = I, D = ∑ ij Y W ii
j
（矩阵D提供了对图的顶点的一种自然测度，Dii越大，说明 这个顶点越重要。） 求解方法：求解图拉普拉斯算子的广义特征值 问题.
LLE（locally linear embedding
LLE算法示意图
LLE（locally linear embedding）
算法步骤： 2.算法步骤： 1）设D维空间中有 个数据属于同一流形，记做：Xi＝〔xi1,xi2,...,xiD〕， 维空间中有N个数据属于同一流形 ） 维空间中有 个数据属于同一流形，记做： i=1～N。假设有足够的数据点，并且认为空间中的每一个数据点可以用 ～ 。假设有足够的数据点， 它的K个近邻线性表示 求近邻点，一般采用K近邻或者 个近邻线性表示。 它的 个近邻线性表示。求近邻点，一般采用 近邻或者 ε邻域. 2）计算权值Wij，代价函数为： ）计算权值 代价函数为：
流形学习问题探讨3
• 流形学习作为一种非线性降维或数据可视 化的方法已经在图像处理如人脸图像,手写 数字图像, 语言处理方面取得了较好的效果. • 将其作为一种监督的学习方法用于模式识 别, 虽然有研究者涉足, 但是目前在这方面 的工作还很有限.
几种线性流行学方法
• LPP X. He, S. Yan, Y. Hu, P. Niyogi, and H. Zhang. Face Recognition Using Laplacianfaces. IEEE Trans. PAMI, 27(3): 328-340, 2005. • NPE X. He, D. Cai, S. Yan, and H. Zhang. Neighborhood Preserving Embedding. Proceeding of the Tenth 2005 • Isomatric Projection D. Cai, X. He, and J. Han. Isometric Projection.
《计算机视觉》PPT课件
实例：雷达测距系统
computer vision
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7.1 立体视觉基础
被动测距方法
双目视觉系统：使用两个相隔一定距离的 摄像机同时获取场景图像来生成深度图。
单目运动视觉：一个摄像机在不同空间位 置上获取两幅或两幅以上图像，通过多幅 图像的灰度信息和成像几何来生成深度图
特征深度测量：使用灰度图象的明暗特征、 纹理特征、运动特征间接的估算深度信息。
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7.2 立体成像
依据双目立体视觉几何关系的深度计算
结合以下公式：
x
x
l
zF
x B x r zF
可以得到： z B F x l x r
其中F是焦距，B是基线距离， xl 是xr 视差。
各种场景中的点的深度就可以通过计算视差来实 现。视差一般是整数。
对于一组给定的摄像机参数，提高场景点深度计
即使两个摄像机处于一般的位置和方向时， 对应场景点的两个图像点仍然位于图像平 面和外极平面的交线（外极线）上。
computer vision
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7.3 立体成像
从原理上讲根据“立体图象对”抽取深度信息的 处理应包括以下四部分：
在图象中寻找在两幅图象中都便于区分的特征或 用于匹配的基元（primitive）。
立体匹配的匹配规则约束
立体匹配：立体成像的深度信息测量的一个重要 步骤就是寻找立体成像对中的共轭对，即求解对 应问题。
问题：实际中求解对应问题是非常困难的，一是 计算量大，二是匹配的准确度要求高。
解决：为了求解对应，建立了许多约束来减少对 应点误匹配，并最终得到正确的匹配特征点的对 应。
computer vision
computer vision
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计算机视觉课件精品文档
(7) Perimeter
Def.1: The total length of lines that separate pixels
of S from S .
Def.2: The number of boundary pixels.
(8) Compactness
P2
c
A
Where P— perimeter, A— area. The smallest value of
Horizontal projection:
H[i]B[i, j]
j
Vertical projection:
V[j]B[i, j]
j
For a well alined text binary image, the projection has comb shape, image can be easily partitioned.
b. 8-neighbors: the 4-neighbors pixels plus the diagonal neighbors.
[i-1,j]
[i-1,j-1] [i-1,j] [i-1,j+1]
[i,j-1] [i,j] [i,j+1]
[i,j-1]
[i,j]
[i,j+1]
[i+1,j]
[i+1,j-1] [i-1,j] [i+1,j+1]
(3) Boundary-following:
Track boundary pixels of a region in a particular order (chain sequence)
Algorithm:
a) Use systematic scan (from left to right, and from top
流形学习（manifoldlearning）综述
流形学习（manifoldlearning）综述假设数据是均匀采样于⼀个⾼维欧⽒空间中的低维流形，流形学习就是从⾼维采样数据中恢复低维流形结构，即找到⾼维空间中的低维流形，并求出相应的嵌⼊映射，以实现维数约简或者数据可视化。
它是从观测到的现象中去寻找事物的本质，找到产⽣数据的内在规律。
流形学习⽅法是模式识别中的基本⽅法，分为线性流形学习算法和⾮线性流形学习算法，线性⽅法就是传统的⽅法如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），⾮线⾏流形学习算法包括等距映射（Isomap），拉普拉斯特征映射（LE）等流形学习是个很⼴泛的概念。
这⾥我主要谈的是⾃从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表⽅法。
⾃从2000年以后，流形学习被认为属于⾮线性降维的⼀个分⽀。
众所周知，引导这⼀领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇⽂章: Isomap and LLE (Locally Linear Embedding)。
1. 流形学习的基本概念那流形学习是什莫呢？为了好懂，我尽可能应⽤少的数学概念来解释这个东西。
所谓流形（manifold）就是⼀般的⼏何对象的总称。
⽐如⼈，有中国⼈、美国⼈等等；流形就包括各种维数的曲线曲⾯等。
和⼀般的降维分析⼀样，流形学习把⼀组在⾼维空间中的数据在低维空间中重新表⽰。
和以往⽅法不同的是，在流形学习中有⼀个假设，就是所处理的数据采样于⼀个潜在的流形上，或是说对于这组数据存在⼀个潜在的流形。
对于不同的⽅法，对于流形性质的要求各不相同，这也就产⽣了在流形假设下的各种不同性质的假设，⽐如在Laplacian Eigenmaps中要假设这个流形是紧致黎曼流形等。
对于描述流形上的点，我们要⽤坐标，⽽流形上本⾝是没有坐标的，所以为了表⽰流形上的点，必须把流形放⼊外围空间（ambient space）中，那末流形上的点就可以⽤外围空间的坐标来表⽰。
⽐如R^3中的球⾯是个2维的曲⾯，因为球⾯上只有两个⾃由度，但是球⾯上的点⼀般是⽤外围R^3空间中的坐标表⽰的，所以我们看到的R^3中球⾯上的点有3个数来表⽰的。
计算机视觉课件
鲁棒性差
计算机视觉算法在面对复杂环境和噪声干扰时，容易出现误判和失效，鲁棒性有 待提高。
多模态信息融合与跨域问题
多模态信息融合
计算机视觉任务通常涉及多种模态的信息， 如图像、文本、音频等，如何有效地融合这 些信息以提高任务性能是一个挑战。
安全与隐私
随着智能监控的普及，安全与隐私保护也成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向，涉及到视频数 据的加密、水印、隐私保护等方面的技术。
医学影像分析
医学影像分析
计算机视觉技术在医学影像分析中发挥着重 要作用，通过对医学影像进行自动分析和识 别，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。
图像分割和识别
在医学影像分析中，图像分割和识别是两个 重要的任务，通过对医学影像进行分割和分 类，可以提取出病变区域和器官等重要信息 ，为医生提供更加准确的诊断依据。
04
计算机视觉技术前沿
深度学习在计算机视觉中的应用
深度学习技术
深度学习在计算机视觉领域的应用已经取得了显著的进展，通过构建深度神经网络，可以 自动提取图像中的特征，实现各种复杂的视觉任务，如目标检测、图像识别、图像生成等 。
卷积神经网络（CNN）
CNN是深度学习在计算机视觉领域中最常用的模型之一，它通过模拟人眼视觉细胞的层 级结构，能够从原始图像中逐层提取越来越抽象的语义信息，从而实现对图像的分类、检 测、分割等任务。
未来趋势
随着深度学习等技术的突破，计 算机视觉将在更多领域得到应用 ，并不断提升其准确性和智能化 水平。
应用领域
工业自动化
计算机视觉在工业自动化领域 应用广泛，如生产线上的质量
计算机视觉教程
20世纪50年代至80年代，计 算机视觉开始起步，主要研究
图像处理和几何模型。
发展阶段
20世纪90年代至21世纪初，计算 机视觉逐渐发展壮大，开始涉及更 复杂的问题，如物体识别和场景理 解。
突破阶段
21世纪初至今，随着深度学习和大 数据的兴起，计算机视觉取得了重 大突破，实现了更高的准确率和智 能化。
详细描述
图像分割和背景提取通常采用深度学习的方法，构建分割网络来进行训练和预测。通过对图像进行分割运算，将 前景物体与背景分离出来，从而实现图像的背景提取和分割。
行为识别与动作捕捉
总结词
行为识别和动作捕捉是计算机视觉领域的另一个应用，通过行为识别和动作捕捉技术可以实现对视频 中人物行为的识别和理解。
。
05
计算机视觉教程总结与展望
本教程的主要内容回顾
计算机视觉基础知识
介绍了计算机视觉的基本概念、发展历程和应用领域。
图像处理和分析
讲解了图像处理的基本算法和方法，如滤波、边缘检测、形态学 处理等，以及图像分析的主要任务和算法。
目标检测与识别
详细介绍了目标检测和识别的基本原理和方法，包括基于特征的 方法、基于深度学习的方法等。
多模态融合与跨域学习
结合不同模态的数据（如图像、文本、语音等）进行跨域 学习和多模态融合，以实现更全面的视觉理解。
3D视觉与增强现实技术
随着3D视觉技术的发展，计算机视觉将更好地与增强现实 （AR）和虚拟现实（VR）技术结合，应用于智能制造、 医疗、娱乐等领域。
计算机视觉在人工智能领域的应用前景
智慧城市与智能交通
02
计算机视觉基础知识
图像处理的基本概念
图像的分类
灰度图、彩色图、多通道图等
计算机视觉课件12-精品文档36页
p p c a ((x xm a,,y ya m ,,zzam ))iinn
model coordinate system. absolute coordinate system.
Then: ation of model coordinate corresponding to
In absolute coordinate system, a set of points at a 3D object
are :
{p a1,p a2, ,p a} N
In model coordinate system, the same set of points are
correspondingly me{ ap sum r1 e,dp am s2 :, ,p m} N
2) Coordinate systems:
----- scene coordinates (global coordinates, world
coordinates, absolute coordinates).
----- Camera coordinates.
----- Image coordinate systems (X,Y)
with
P~Pr,P~Pr
as
Use 8-point method , one can solve for rotation and translation b .
2)
Let
Irtlearnadtirvrebemtheethdioredc:tion
from
camera
centers
and y axes of scene coordinates, respectively. ----- No any distortions for camera, i.e. pinhole camera
计算机视觉课程-流形学习共41页文档
16、自己选择的路、跪着也要把它走 完。 17、一般情况下)不想三年以后的事， 只想现 在的事 。现在 有成就 ，以后 才能更 辉煌。
18、敢于向黑暗宣战的人，心里必须 充满光 明。 19、学习的关键--重复。
20、懦弱的人只会裹足不前，莽撞的 人只能 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ为烧 身，只 有真正 勇敢的 人才能 所向披 靡。
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29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
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30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
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26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
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27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，才是成功的保证。——罗曼·罗兰
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28、知之者不如好之者，好之者不如乐之者。——孔子