计算机视觉贾云德chapter02

第二章人类视觉

2．1人类视觉简介

了解人类视觉的构成、信息处理过程，对机器视觉研究人员来讲是非常具有启发性和吸引力的．本章从人眼的基本构造出发，介绍视觉通路、视觉感受野及视觉信息的基本处理过程。本章的大部分内容取自文献[寿1997]。

人眼所能看到的光谱范围，只是电磁辐射波范围的很小一部分，其波长范围从380纳米到780纳米，这段波长称为可见光谱，如图2．1所示．在可见光范围内，不同波长的光给人以不同的色彩感觉，不同强度的光及不同强度分布的光刺激人眼，在人脑中将产生不同的光强，颜色，形状等视觉信息．

图2．1 电磁辐射波谱和可见波谱

2．1．1 人眼的构造

人的眼睛是一个前后直径大约23毫米的近似球状体，由眼球壁和眼球构成，如图2．2所示．眼球壁的正前方，占整个眼球壁面积的1/6是一层弹性的透明组织，叫做角膜．角膜具有屈光功能，光线经角膜发生屈折进入眼内．眼球壁外层的其余5/6是白色的不透明膜，叫做巩膜，它主要起巩固、保护眼球的作用．眼球壁的中层包括虹膜、睫状体和脉络膜．脉络膜含有丰富的色素细胞，呈黑色，起着吸收外来散光的作用，消除光线在眼球内部的乱反射．虹膜在角膜的后面，位于晶体的前面，虹膜中央的圆孔叫做瞳孔．虹

膜可以使瞳孔扩大和缩小，睫状体位于虹膜后面，其内部有睫状肌，起调节晶体的作用．眼球壁内层是视网膜(retina)和视神经乳头．视网膜是一种透明薄膜，是眼球的感光部分．视网膜由锥体细胞(cone cell)和杆体细胞(rod cell)两种感光细胞组成，其中，锥体细胞约有650万个，杆体细胞约有1亿个．

视网膜可分为以视轴为中心直径约6毫米的中央区和周边区．中央区有一直径约2毫米(折合6度视角)呈黄色区域，称为黄斑．黄斑中央有一小凹，叫做中央凹(fovea)，面积约1平方毫米．人类视觉的中央凹没有杆体细胞，只有锥体细胞，其密度高达每平方毫米150,000．离开中央凹，锥体细胞急剧减少，而杆体细胞急剧增多，在离开中央凹20度的地方，杆体细胞最多．中央凹的锥体细胞密度很高，是产生最清晰视觉的地方．杆体细胞主要是在黑暗的条件下起作用，同时还负责察觉物体的运动．因此，常将锥体细胞称为明视觉细胞，将杆体细胞称为暗视觉细胞．

眼球内包括晶体、房水及玻璃体，它们都是屈光介质．晶体为一扁球形的弹性透明体，位于玻璃体与虹膜之间，睫状体的收缩可改变晶体的屈光力，使外界的对象能在视网上形成清楚的影像．

图2．2 眼睛（右眼）解剖图[Wall 1942]

2．1．2 视觉通路

视觉通路见图2．3．到达视网膜的光线经杆体和锥体细胞转换为神经信号，并经视网膜中的神经节细胞(ganglion cell, GC)加工，传出视网膜．经神经节细胞加工的神经信号，经过视交叉部分地交换神经纤维后，再形成视束，传到中枢的许多部位，其中包括丘脑的外膝体或外膝核(lateral geniculate nucleus, LGN)、四叠体上丘、顶盖前区和皮层等．上丘与眼动等视反射有关，顶盖前区与调节反射、瞳孔反射有关，外膝体和视皮层都直接与视觉知觉有关．神经节细胞轴突在外膝体换神经元后，由外膝体神经元直接经放射到视皮层，这时视束的大部分纤维去向，称为视觉的第一视通路．视束的一小部分

纤维走向内方，经上丘臂，到达上丘和顶盖前区．上丘浅层神经元再透射到丘脑枕换元后，再透射到视皮层，上丘还有纤维直接透射到视皮层．由于这条通路不经过外膝体，故称为第二视通路．

人们普遍认为，视神经信号主要是通过视觉第一通路到达视皮层，因此，第一视觉通路在视觉过程中起着主要的作用，而第二视觉通路的作用及其微小，可以忽略不计，如图2.4所示。

图2．3 人类视觉通路[Nieuwenhuys1979]

2．1．3视觉信息处理过程

基本视觉信息包括：亮度，形状，运动，颜色，深度知觉等，其中亮度是最基本的视觉信息，因为没有亮度就谈不上什么形状、运动、颜色等视知觉．亮度是一种外界辐射的物理量在我们视觉中反映出来的心理物理量．物体的形状主要是由物体在视觉空间上的亮度分布，颜色分布或运动状态不同而显示出来的．雪地上一张白纸，荒野中潜伏的狼，都比较难以觉察．相反，雪地上一张彩纸，绿草地上等一朵红花，荒野中奔跑的狼，都比较容易发现，这是由于物体形状因亮度、颜色、运动等因素而突显出来，易于被人眼分辨出来．视觉系统对运动目标十分敏感，特别是低等动物更是如此，如蛙类的视网膜对运动特别敏锐，而对静止的目标却视而不见．颜色知觉是一种主观感觉，目前只在感受器细胞水平和心理物理的宏观水平上得到了较深入的研究．研究表明

图2.4 视觉通路简化模型(Lindsay&Norman1972)

[Wald1964]，猴和人的视网膜中，含有三种不同的锥体细胞，每一种锥体细胞对不同的光谱，其敏感性也是不同的．三种锥体细胞对光谱的敏感峰值分别在430纳米，540纳米和570纳米．这三个峰值段正对应着光谱中的红、绿、蓝区域．实验进一步表明，当三种颜色按一定比例同时刺激人眼时，会产生各种颜色感觉．其中有一种比例会使得颜色感觉完全消失，只有亮度感觉．这就是所谓的色觉三变量性(tri-variance of color vision )，

说明颜色只取决于三个基本的输入量，这也是色觉三基色原理的基础．

图2.5 三种感受器的光谱敏感示意图[Wald 1964]

人类的视觉不仅要识别物体的形状和颜色，而且要随时地作用于物体，例如，伸手拿一本书，躲开汽车或障碍物，把足球踢入球门等，这一切活动都需要判断我们与被作用物体的距离．立体知觉就是指这种判断物体距离或深度的感觉．正常的双眼视觉都可以提供高度的立体感．外界目标在视网膜上的象是二维的，而且同一物体在左右眼的视网膜上的成像有着微小的差异，比如，用你的手轮流遮挡你的左、右眼，会发现同一个物体在左右眼中的位置是不同的．实际上，这种不同为立体视觉提供了最基本的信息—视差(disparity)．[Julesz 1960]首次使用随机点立体图对作为刺激研究了立体视知觉，如图2.4所示，这种刺激图形排除了所有单眼视觉引入的第二视觉线索，而只保留了视差信息。受试者在观察随机立体图对时，用左右眼分别观看其中一个图几秒钟，当两个图融合后，便会感受到有一个方形平面从背景中突显出来。除了双眼视差提供深度信息外，还有许多单眼的信息可以产生深度信息的估计，如物体的重叠、透视(近大远小，近清晰远模糊，近亮远暗)、明暗、纹理及运动．当然这种深度估计在质量和感觉上仍无法与视差立体知觉的深度相比．

图2.6 立体视觉测试图[Julesz 1960]

2．2 感受野

在视觉通路上，视网膜上的光感受器(杆体细胞和锥体细胞)通过接受光并将它转换为输出神经信号而来影响许多神经节细胞、外膝状体细胞以及视觉皮层中的神经细胞．反过来，任何一种神经细胞(除起支持和营养作用的神经胶质细胞外)的输出都依赖于视网膜上的许多光感受器．我们称直接或间接影响某一特定神经细胞的光感受器细胞的全体为该特定神经细胞的感受野(receptive field)．

1953年Kuffler首次阐明猫的视网膜神经节细胞(GC)的感受野在反应敏感性的空间分布是一个同心圆[Kuffler 1953]，即感受野一般是由中心的兴奋区域和周边的抑制区域构成的同心圆结构，称为On－型感受野，还有一类感受野是由中心抑制和周边兴奋区域的同心圆构成，称为Off－型感受野．图2．5所示的是猫视网膜GC的感受野及其反应形式，其中(a)为On－型感受野，(f)为Off－型感受野，(b)为小光点单独刺激On－型感受野中心时，细胞发放频率增加，小光点单独刺激Off－型感受野周边时，GC发放频率受到抑制而变低的示意图．(c)表明当用面积正好覆盖On－型感受野中心的光斑刺激感受野中心时，可以得到GC的最大兴奋型反应．(d)表示当用面积正好覆盖On－型感受野周边的光斑刺激周边时，得到GC的抑制型反应．(e)表示当用大面的弥散光照射On－型GC时，它们倾向于彼此抵消，得到较弱的兴奋型反应．Rodieck于1965年提出了同心圆拮抗式(homocentric opponent)感受野的数学模型，如图2．6所示，它由一个兴奋作用强的中心机制和一个作用较弱但面积更大的抑制性周边机制构成[Rodieck 1965]．这两个具有相互拮抗作用的机制，都具有高斯分布的性质，但中心机制具有更高的峰敏感度，而且彼此方向相反，故称相减关系，又称高斯差模型(Difference of Gaussians，DOG)．

神经节细胞对落入其感受野内的对比度有选择性的敏感性要比落入整个感受野上的总光强的信息更加敏感．图2．7为一个对比边刺激物位于On－型感受野不同位置时，其GC反应放电频率变化．图2.7(b)表明，当刺激物从左移到感受野的中心区域边界且没有覆盖中心区域时，GC对这一位置的对比边缘反应要比同样光强的弥散光覆盖整个感受野(图2.7(a))所引起的反应更强．GC感受野的这种对明暗对比边缘特别敏感的性质，可以解释心理物理学中著名的马赫带效应(Mach Band)．马赫是19世纪著名的奥地利物理学家，他在观察一个亮度渐变的边缘时，发现主观感觉在亮度的一端呈现一个特别亮的亮带，在暗的一端呈现一个特别暗的暗带，如图2．8所示，这就是马赫带．图2．8 的上方给出了On－型感受野的位置示意图，位置3的GC反应最为强烈，它对应于图2．7(b)的位置，位置4相当于图2．6(a)的位置，因此，强度仍然较强，但不是最强烈的反应，位置2对应于图2．7(c)的位置，反应最小，且是抑制性的，即低于黑暗中无刺激时的GC自发放电水平．位置1整个GC感受野处于黑暗中，因此只有GC本身的自发放电水平，但比位置2的放电水平要强一些．

图2．7 猫视网膜神经节细胞的感受野及其反应形式

图2．8 Rodieck 的视网膜感受野神经节细胞数学模型

[Levine 1981]

图2．10 马赫带现象及其生理基础

在视觉皮层中，除了同心圆状的感受野外，还有更复杂的感受野响应特性，它们对

其感受野中的特定方向的线段敏感．所有视觉通道上的神经细胞，按其感受野在一个视

网膜或两个视网膜上，可分为单眼神经细胞和双眼神经细胞．所有神经节细胞、外膝体细胞和简单细胞都是单眼的，复杂细胞约有半数为单眼，半数为双眼．双眼细胞又可进一步分为右眼主导、左眼主导和双眼均衡的三种．

2．3 视觉信息的多层次并行处理

许多神经科学家对视觉信息的并行分块处理进行了深入的研究．所谓的并行分块处理是指不同视觉性质的视觉信息成分按不同的神经通道预处理并输入视皮层，由不同性质的皮层细胞分别进行分析处理．以英国科学家Zeki为代表的神经科学家认为，人类视觉系统使用更加精巧的策略或办法来统一不同性质的信息，即在几个不同水平上相互作用来多级地处理复杂的视觉信息，达到感知周围多彩生动的视觉世界[Zeki 1993]．

2．3．1视觉信息的多层串行处理机制

Hubel和Wiesel首先提出视觉信息是多级串行处理的[Hubel 1959]．由视觉通路可以看到，视网膜、外膝体、视皮层构成对视觉信息处理的多级串行处理，特别是视皮层，表现出更为复杂的多级分层．

视网膜由三层细胞组成．从最外到最内为感受器细胞层(receptor cell, RC)，双极细胞层(bipolar cell, BC)和神经节细胞层(GC)，GC的轴突形成视神经．这三层的每一层均包含有不止一类细胞，各层之间以及一层之内的细胞形成广泛的联系．这里需要指出的是光线传递方向与视网膜信息传递方向相反，即光线首先到达神经节细胞层，最后到达感受器细胞，称这种视网膜为倒转视网膜(inverse retina)

视网膜神经节细胞轴突形成视神经，经视交叉和视束到达外膝体．外膝体属丘脑，是眼睛到视皮层通路的中继站．猴的外膝体细胞在组织上分为六层，各层之间几乎没有任何细胞．而来自两个视网膜的纤维分别按照一定的规律投射到外膝体各层．外膝体对信息的处理是并行的．

2．3．2 视觉信息的并行处理

(1)X、Y和W通道

空间拮抗(spatial opponent)是感受野的一种基本作用性质，但感受野还有一些其它性质，其中最重要的是它的反应时间特性和线性特性．比如，猫的神经节细胞可按其反应的空间—时间总和性质而划分为两类，一类细胞反应的空间总和性质大体符合Rodieck 模型，即它们的感受野的兴奋和抑制作用可以线性相加，称为X细胞，另一类神经节细胞的空间和性质是非线性的，称为Y细胞．外膝体的神经元也可按其空间总和性质划分为X和Y细胞，并且在传递信息过程中，X型神经节细胞总是与X型外膝体神经元发生联系，Y型神经节细胞总是与Y型外膝体神经元发生联系，而X型外膝体神经元多数传至视皮层简单细胞和超级复杂细胞，而多数Y型神经元只传给视皮层复杂细胞．由此可见，视觉系统内存在一个X和Y通道，它们在功能上表现出X细胞的感受野可能与空间信息的检测与传递有关，而Y细胞的感受野可能与时间信息的检测与传递有关．除了X 和Y细胞外，人们在猴、猫视网膜上还发现一种称为W型的神经节细胞，其感受野与Y 细胞大小相仿，但轴突直径特别细，因而动作电位在其轴突上传导速度也最慢．W细胞的轴突主要传至中脑上丘部，是控制眼球运动的．

(2)On－型和Off－型通道

在视网膜上，On－型和Off－型细胞是一种均匀镶嵌式的排列，其总数基本相等，

而在LGN，它们开始呈现一定程度的分离，实验充分证明，On－型通道和Off－型通道在LGN到视皮层是充分地平行分离的．比如，在猴视网膜水平细胞、双极细胞处用药物选择性地阻断On－型通路，可以取消神经节细胞，LGN和视皮层的On－型反应，但对Off－型细胞的反应和视皮层细胞方位、方向选择毫无影响．

(3)左眼、右眼通道

在视网膜、外膝体及视皮层构成的视觉通道上，外膝体内的每一个细胞均只接受单眼输入，双眼信息并不相混．视皮层中的细胞多为双眼输入细胞，但大多数细胞总是呈现对某眼输入刺激的反应占优势．视皮层的左、右眼优势柱，与其对应的细胞产生连接．双眼视差信息是立体视觉产生的基础．实验证明，猫的不同视差信息处理是经X，Y，W 通道分别处理的．

(4)空间频率通道

视网膜、外膝体的X和Y型细胞都分别对高、低空间频率反应有显著差异．光栅适应性心理学实验有力地支持视觉信息是按空间频率强弱不同的多通道进行分析处理的．现已经有充分的实验证据表明猫和猴的皮层17区均存在着空间频率功能柱，在同一柱内的细胞最优空间频率相同．具有高空间频率的功能柱集中在17区中央皮层，具有较低空间频率的功能柱向17区中央的周边区域扩散分布．

(5)颜色信息处理通道

在视网膜感受器细胞水平，颜色信息即被三种光谱敏感性不同的(红、绿、蓝)锥体细胞所分别处理，侏儒型和平底型双极细胞处理颜色信息，而杆体双极细胞无色觉．在神经节细胞水平．猴B型节细胞处理信息，故接受其平行投射的外膝体小细胞层司色觉信息处理，而A型细胞无色觉，故平行地接受其输入的LGN大细胞层亦无色觉．经外膝体小细胞层细胞所处理的颜色信息，被

V区(17区)的细胞色素氧化酶染斑点内皮层细胞

1

进一步地加工处理．

(6)空间方位信息通道

自Hubel和Wiesel 20世纪50年代末开始的视皮层细胞研究工作以来，人们一直认为视觉方位敏感性是视皮层细胞的独有的功能．20世纪80年代初，Levick 等证明神经节细胞也具有方位敏感性，不过其敏感性很弱[Levick19??]．寿天德和Leventhal证明约80%的外膝体中继细胞具有弱但确实存在的方向敏感性，这些外膝体神经元具有与视网膜神经节细胞相似的、向心的最优方位分布规律，并且最优方位的细胞在外膝体内部已经聚集在一起[寿19]．因此，视网膜、外膝体和视皮层形成一个方位信息通道．

(7)运动方向信息通道

视网膜节细胞中的少数W型兴奋－抑制中心细胞对运动刺激有方向敏感性．寿天德等人认为猫视网膜22%的X型和34%的Y型节细胞具有显著的方向敏感性[寿1995]．Thompson等人]证明猫外膝体约有3

1的X和Y细胞具有方向敏感性[Thompson 1994]．这些方向敏感性X和Y 细胞可能为强的皮层方向选择性形成作出贡献．

２．4 视觉信息的集成和反馈

现在知道猴大脑皮层确定与视觉有关的区域约有35个以上，它们既平行又分级处理着各种不同的视觉信息．解剖学证据说明35个视觉皮层区之间存在广泛的交互投射．英国科学家Zeki 提出关于视觉皮层信息传递集成的“多级同步集成”假说[Zeki 1993]，用于解释视皮层各特殊区域之间的相互作用机理，以及由此实现思想和行为的集成．Zeki指出，视觉皮层信息的集成不是以部位上的会聚为主，而是一种多级集成，在几个不同水平上的相互作用来实现．支持这

种“多级同步集成”假说的证据很多．例如，色觉区

V与运动区5V均有投射到顶皮层的内顶

4

沟；顶皮层区和颞皮层均有输出到额叶，但它们的输入在第三个区域内空间上很少重叠，而且各自有其自己的领地；

V和5V也都投射到颞叶皮层，但根本就不存在直接的重叠．

4

脑可能使用更加精巧的策略或办法来集成不同性质的信息，即在几个不同水平上相互作用来多级地处理复杂的视觉信息，达到感知周围多彩生动的视觉世界．Zeki认为，更高级视觉皮层向

V和2V区“再进入”反馈输入信息，对于某些概念的形成具有十分重要的作用．正如前述，1

视觉皮层之间几乎毫无例外地存在着交互投射，甚至丘脑外膝体也接受大量的视皮层下行投射．以

V区为例，5V区→2V区是弥散于整个2V区（虽然在宽带部分最为密集），所以不但宽带2

而且窄带、亮度之间都有来自

V的投射纤维，因此5V区可以影响2V区窄带内细胞的颜色信息

5

处理；颜色信息处理区

V对2V区内所有的带区均有弥散性投射，从而对2V区各带区内细胞投

4

射到

V和3V区的信息处理产生影响．这样，返回性的“再进入”信息通路不仅返回到原有视区5

的输入神经元所在的亚区，而且分布到整个前级视区，因此是非模块、不易定位的和多级弥散性的，从而将分工明确的高级视觉皮层内的形状、颜色和运动信息联系起来．总之，脑内整个视知觉是由几个视皮层和通路同时活动的产物．

以上是人类近40年来对高级生物视觉的研究成果，这些研究成果给我们研究和设计机器视觉系统提供了很好的模型或生物支持．这里需要指出，对生物视觉信息处理过程的研究难度十分巨大，目前的研究成果仅仅是生物视觉信息处理机理的及其微小的一部分．

计算机视觉与图像理解

计算机视觉与图像理解 摘要 精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi 的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。 1．简介 在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。[1] 在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。[3] Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。 不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。 在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。这些问题导致错误的匹配，就是离群值。虽然有几种方法来减轻异常值的影响，但是其计算成本通常较高[7] [8]。[9]采用随机抽样一致性[10]的方法来消除图像序列异常值。Fusiello提出的康莱特，增加了一种自动拒绝规则功能，所谓的X84。虽然有许多离群排斥的方法，但没有一个单一的算法，尽管该算法在所有情况下都表现良好。 在本文中我们将研究范围扩大，运用高斯随机变量（GRVs）与Unscented变换（SUT 的），计算在一个非线性变换的分布传播，运用标准康莱特算法。采用随机变量来描述图像特征的位置和它们的不确定性既提高了精度又提高了鲁棒性的跟踪过程。虽然我们不知道什么是真正的分布，被测系统为我们提供了理论保证，前两个时刻的估计是正确的。另外，使用异常检测被测样品确定性使我们没有增加任何额外费用。 2．不确定度表示 我们现在引入一个新的通用框架，增强了任意特征跟踪算法，以代表和跟踪高斯随机变量（GRVs）功能的位置。然后，我们说明它可以被应用到最常用的方法，康莱特之一[1]。 GRVs是一种用于图像的特征定位概率分布函数描述的不错选择。他们有一个简单易懂的数学公式（平均向量和协方差矩阵）和紧凑的计算实施。他们也有一个确切的封闭使用的线性代数运算的代数线性变换的制定，并以此作为其参数表示的两个分布的第一时刻。Haralick [13]虽然提出了在计算机视觉中使用协方差传递，但他只考虑一阶线性化。 易用性外，还出现了一些有效的文献，它质疑从本地的图像灰度信息测量协方差是否可以代表的功能位置的不确定性[6]。

江南营_江南深度研学之旅(1)

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小象学院 基于深度学习的计算机视觉

基于深度学习的计算机视觉 全套课程已完结 课程名称: 《基于深度学习的计算机视觉》需要课程叫薇心：Bainchen888 主讲老师： 张宗健悉尼科技大学计算机视觉博士 曾任职澳大利亚联邦科学与工业研究院（CSIRO ）研究工程师，Vancl技术中心研究院图像研发工程师，研究领域为计算机视觉，具体涉及：图像场景理解、图像语言问题、深度神经网络、图像检索、Human ReID、数据分析及预测、信号模式识别等 课程简介： 1. 基本理解计算机视觉中针对图像的重要研究问题。由浅及深得讲解图像的存储、预处理、特征提取、以及学术界和工业界中的主要应用问题。 2. 重点介绍深度学习的神经网络（DNN）模型在计算机视觉领域的应用。具体涉及在计算机视觉领域如何应用卷积神经网络（CNN）、区域卷积网络（R-CNN）、全卷积网络（FCN）、长短时记忆网络（LSTM）、生成对抗网络（GAN）等解决图像应用的难点。 3. 课程将使用Python语言及深度网络框架Tensorflow进行案例实践教学。 面向人群：

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《图像理解与计算机视觉》习题

《图像理解与计算机视觉》习题 1. 一幅图像的象素灰度级为256、大小为1024×1024的图象的数据量多少MB？假设网络的平均传输速率为1Mbit/s，需要多少秒才能传送完毕？每个像素可以用8比特表示。 解答：图像的数据量是1024×1024×8/8=1 MB，需要8 秒才能传送完毕。 2. 通过你对生活的观察，举出一个书本描述之外的图像处理应用的领域和例子。 解答： 医院CT检查，等。 I f x y z t的各个参数的具体含义，反映的图像类型有多 3. 请说明图像亮度函数(,,,,) 少？ 解答： I f x y z t中，(x,y,z)是空间坐标，λ是波长，t 是时间，I 是 图像数学表达式(,,,,) 光点(x,y,z)的强度（幅度）。上式表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。 I f x y z t表示一幅运动(t) 的、彩色/多光谱(λ) 的、立体（x,y,z）图像。对 (,,,,) 于静止图像，则与时间t 无关；对于单色图像(也称灰度图像)，则波长λ为一常数；对于平面图像，则与坐标z 无关，故f(x,y)表示平面上的静止灰度图像，它是一般图像I f x y z t的一个特例。 (,,,,) 4. 色彩具有哪几个基本属性，表述这些属性的含义。 解答： 色相（H）：色相是与颜色主波长有关的颜色物理和心理特性，它们就是所有的色相，有时色相也称为色调。 饱和度（S）：饱和度指颜色的强度或纯度，表示色相中灰色成分所占的比例，用0%-100%（纯色）来表示。 亮度（B）：亮度是颜色的相对明暗程度，通常用0%（黑）-100%（白）来度量。 5. 请解释马赫带效应。 解答： 所谓“马赫带效应（Mach band effect）”是指视觉的主观感受在亮度有变化的地方

计算机视觉理论学习总结

第一部分：深度学习 1、神经网络基础问题 （1）Backpropagation 后向传播是在求解损失函数L对参数w求导时候用到的方法，目的是通过链式法则对参数进行一层一层的求导。这里重点强调：要将参数进行随机初始化而不是全部置0，否则所有隐层的数值都会与输入相关，这称为对称失效。 大致过程是: ●首先前向传导计算出所有节点的激活值和输出值， ●计算整体损失函数： ●然后针对第L层的每个节点计算出残差（本质就是整体损失函数对每一层激活值Z的 导数），所以要对W求导只要再乘上激活函数对W的导数即可 （2）梯度消失、梯度爆炸 梯度消失：这本质上是由于激活函数的选择导致的，最简单的sigmoid函数为例，在函数的两端梯度求导结果非常小（饱和区），导致后向传播过程中由于多次用到激活函数的导数值使得整体的乘积梯度结果变得越来越小，也就出现了梯度消失的现象。 梯度爆炸：同理，出现在激活函数处在激活区，而且权重W过大的情况下。但是梯度爆炸不如梯度消失出现的机会多。 dropout， regularization， batch normalizatin，但是要注意dropout只在训练的

时候用，让一部分神经元随机失活。 Batch normalization是为了让输出都是单位高斯激活，方法是在连接和激活函数之间加入BatchNorm层，计算每个特征的均值和方差进行规则化。 2、CNN问题 （1）思想 改变全连接为局部连接，这是由于图片的特殊性造成的（图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的），通过局部连接和参数共享大范围的减少参数值。可以通过使用多个filter来提取图片的不同特征（多卷积核）。 （2）filter尺寸的选择 通常尺寸多为奇数（1，3，5，7） （3）输出尺寸计算公式 输出尺寸=(N - F +padding*2)/stride + 1 步长可以自由选择通过补零的方式来实现连接。 （4）pooling池化的作用 虽然通过卷积的方式可以大范围的减少输出尺寸（特征数），但是依然很难计算而且很容易过拟合，所以依然利用图片的静态特性通过池化的方式进一步减少尺寸。 （5）常用的几个模型，这个最好能记住模型大致的尺寸参数。 1、RNN原理： 在普通的全连接网络或CNN中，每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks)。而在RNN中，神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出。所以叫循环神经网络 2、RNN、LSTM、GRU区别 ●RNN引入了循环的概念，但是在实际过程中却出现了初始信息随时间消失的问题，即 长期依赖（Long-Term Dependencies）问题，所以引入了LSTM。 ●LSTM：因为LSTM有进有出且当前的cell informaton是通过input gate控制之后 叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸。推导forget gate，input gate，cell state， hidden information等因为LSTM有进有出且当前的cell informaton是通过input gate控制之后叠加的，RNN是叠乘，因此LSTM可以防止梯度消失或者爆炸的变化是关键，下图非常明确适合记忆：

计算机视觉

计算机视觉 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 目录 1定义 2解析 3原理 4相关 5现状 6用途 7异同 8问题

9系统 10要件 11会议 12期刊 1定义 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它

的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 2解析 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 3原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味

研学方案

“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》，国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观，激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情；有利于推动全面实施素质教育，创新人才培养模式，引导学生主动适应社会，促进书本知识和生活经验的深度融合；有利于加快提高人民生活质量，满足学生日益增长的旅游需求，从小培养学生文明旅游意识，养成文明旅游行为习惯。近年来，各地积极探索开展研学旅行，部分试点地区取得显著成效，在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态，良莠不齐，市场认可度不够，家长热度不高（尤其省内）。这是我们的机遇，也是挑战，我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌，让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 （一）方案A：纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点，前期采取跟旅行社合作的方式（合作方式有待探讨），研学的核心（课件+“内容”）内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点：该方案采用跟旅行社合作，研学路线可以借用

旅行社的优势，资源充分整合，老师和家长的路线选择多，可以极大丰富学生的课外知识，并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生，路线过多，会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下： 1、前期工作（3月20日-3月30日）： （1）与某个旅行社达成合作关系（目前有合作意向的有康辉旅行社）； （2）与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系，负责研学核心内容的开发，包括路线的选择和内容的开发 （3）完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作（4月1日-5月30日） （1）4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线； （2）4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线，来做具体的研学课件和研学内容，研究出研学到底应该让学生学到什么，怎么保证学生能学到这些； （3）同时根据最终确定的研学方案做好定价方案，在这个过程中要充分进行调研，进学校、访家长，做到收费合理； （4）根据做好的方案做好线上推广，把做好的资料全部上传到线上，可以参考北京世纪明德。

计算机视觉期末复习

一、 1.什么是计算机视觉？理解计算机视觉问题的产生原理。 研究用计算机来模拟生物视觉功能的技术学科。具体来说，就是让计算机具有对周围世界的空间物体进行 传感、抽象、分析判断、决策的能力，从而达到识别、理解的目的。 2.直方图的均衡化 处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方 图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度范围内的像素数量大致相同。直方图均衡化就是 把给定图像的直方图分布改变成“均匀”分布直方图分布。 是将原图像通过某种变换，得到一幅灰度直方图更为均匀分布的新图像的方法。设图像均衡化处理后，图像的直方图 是平直的，即各灰度级具有相同的出现频数，那么由于灰度级具有均匀的概率分布，图像看起来就更清晰了。 二、 1.常见的几何变换：平移T x为点（x，y）在x方向要平移的量。 旋转 变尺度：x轴变大a倍，y轴变大b倍。 2.卷积掩膜技术：(,) (,)(,)(,) m n f i j h i m j n g m n =-- ∑∑ 对应相乘再相加掩膜的有效应用——去噪问题 3. 均值滤波器（低通）：抑制噪声 主要用于抑制噪声，对每一个目标像素值用其局部邻域内所有像素值的加权均值置换。con命令高斯滤波器：一个朴素的道理，距离目标像素越近的点，往往相关性越大，越远则越不相干。所以，高斯 滤波器根据高斯函数选择邻域内各像素的权值 medfilt1 。 区别方法是：高通滤波器模板的和为0，低通滤波器模板的和为1 常用的非线性滤波器：中值滤波；双边滤波；非局部滤波 4.边缘检测算子：通过一组定义好的函数，定位图像中局部变换剧烈的部分（寻找图像边缘）。主要方法有：Robert 交叉梯度，Sobel梯度，拉普拉斯算子，高提升滤波，高斯-拉普拉斯变换（都是高通滤波器） 1100 cos sin0 [1][1]sin cos0 001 x y x y θθ θθ - ?? ? = ? ? ?? 1100 00 [1][1]00 00 a x y x y b ab ?? ? = ? ? ?? (,) 1 [,][,] k l N h i j f k l M∈ =∑ ? ? ? ? ? ? ? = 1 1 1 ]1 [ ]1 [ 1 1 y x T T y x y x

计算机视觉在各个方面的应用

计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2

1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重

江南营江南深度研学之旅1

江南营-江南深度研学之旅（1)

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诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥，一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力；一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化内涵；一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 0７:23-1１：５３辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享 实践－辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文－体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受，见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃

深度学习与传统计算机视觉到底是怎么样的关系

深度学习与传统计算机视觉到底是怎么样的关系 如今，深度学习在众多领域都有一席之地，尤其是在计算机视觉领域。尽管许多人都为之深深着迷，然而，深网就相当于一个黑盒子，我们大多数人，甚至是该领域接受过培训的科学家，都不知道它们究竟是如何运作的。 某种程度上，深度学习最大的优势就是自动创建没有人会想到的特性能力。 大量有关深度学习的成功或失败事例给我们上了宝贵的一课，教会我们正确处理数据。在这篇文章中，我们将深入剖析深度学习的潜力，深度学习与经典计算机视觉的关系，以及深度学习用于关键应用程序的潜在危险。 视觉问题的简单与复杂 首先，我们需要就视觉/计算机视觉问题提出一些看法。原则上它可以这样理解，人们给定一幅由摄像机拍摄的图像，并允许计算机回答关于与该图像内容的相关问题。 问题的范围可以从“图像中是否存在三角形”，“图像中是否有人脸”等简单问题到更为复杂的问题，例如“图像中是否有狗在追逐猫”。尽管这类的问题看起来很相似，对于人类来说甚至有点微不足道，但事实证明，这些问题所隐藏的复杂性存在巨大差异。 虽然回答诸如“图像中是否有红圈”或“图像中有多少亮点”之类的问题相对容易，但其他看似简单的问题如“图像中是否有一只猫”，则要复杂得多。“简单”视觉问题和“复杂”视觉问题之间的区别难以界限。 这一点值得注意，因为对于人类这种高度视觉化的动物来说，上述所有问题都是不足以成为难题，即便是对孩子们来说，回答上述视觉问题也并不困难。然而，处在变革时期的深度学习却无法回答这些问题。 传统计算机视觉V.S.深度学习 传统计算机视觉是广泛算法的集合，允许计算机从图像中提取信息（通常表示为像素值数组）。目前，传统计算机视觉已有多种用途，例如对不同的对象进行去噪，增强和检测。一些用途旨在寻找简单的几何原语，如边缘检测，形态分析，霍夫变换，斑点检测，角点

计算机视觉论文

中国矿业大学公选课计算机视觉论文 学院：计算机科学与技术 班级：信安10-2 姓名：吴健东 学号：08103695 2011年10月

（一）引言： 计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等计算机分析与处理视觉信息。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维信息的人工系统。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中有计算机学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。计算机视觉也是当前计算机科学中的一领域，计算机视觉领域与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形等学科也发生了很强的联系。 （二）应用： 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，目前还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，目前人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。 （三）技术： 有不少学科的研究目标与计算机视觉相近或与此有关。这些学科中包括图象处理、模式识别或图象识别、景物分析、图象理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。

研学

第一单元 课题人与自我?我自信，会成功 学习目标正确认识自我，能够说出自己的优点和不足；增强自我调控、承受挫折、适应环境的能力；了解树立自信心的方法，培养健全的人格和良好的心理素质；提高心理健康水平，增强自我教育能力，形成健康、自信的人生观。参考主题（1）我自信，会成功；（2）克服考试焦虑；（3）消除孤独感。 实践方式心理测试；收集资料；手工制作。 方法引导发表意见的技巧；如何对调查结果进行统计与分析。 学科整合与心理健康教育、品德与社会、语文等学科整合。关注心理健康，形成健康的生活态度；善于发现其他同学身上的优点并虚心学习；学习名人名言，领悟其深刻含义，并激励自己；进行小制作设计。 课时安排5课时 教学流程 第一课时 研究准备 我们一天天地长大，从妈妈怀里的婴儿，长成了少年。想想自己在成长过程中有哪些烦恼？你是怎么解决的？ 同学们根据自己的兴趣自主确定设计研究方案，其方法一般是: 1、我的烦恼及解决的办法 2、我自信，会成功 3、消除孤独感 以上方案进行研究、讨论、尝试初步建立印象。 第二课时 我自信，会成功 一、研究实施 自信对我们走向成功非常重要。今天，就我们一起通过探究活动来寻找自信，增强自信！ 二、方法与引导： 发表意见的技巧 1、态度诚恳、谦逊。多采用“我个人认为”、“我目前的想法是”等表达方式； 2、不能只发表否定性意见，对好的方面要充分肯定； 3、对事不对人，只针对事情发表意见； 4、通过举例等方式，引导他人发现存在的问题； 5、避免个人垄断话题，邀请不善于发表意见的组员参与讨论。 三、“我自信，会成功”研究方案 主题名称研究时间 研究目的1、正确认识自己，发现自己的优点与不足 2、

研学课程质量管理方案

XXXX中小学研学旅行课程质量管理 一、指导思想 全面贯彻党的教育方针，以《国家中长期教育改革和发展规划纲要》《基础教育课程改革纲要》《国民旅游休闲纲要》为指导，认真落实立德树人的育人目标，以培养学生的综合实践能力和创新能力为核心，以学生发展为本，全面提升学生综合素质。 二、课程设计原则与课程内容 (一)课程设计原则 1.开放性原则:充分利用校内外资源体现目标的多元性，内容的广泛性，时间空间的广域性，展示的多样性和评价的灵活性。 2.整合性原则:以研学旅行资源及教学内容、方法和师资情况为基础，结合学生认知能力和社会实际整合开发课程，保证课程的时效性，实现课程的生成性。 3.体验性原则:尊重学生主体地位，以人为本，以学生活动为主，突出体验实践，培养学生创新精神和实践能力，变知识性的课堂教学为发展性的体验教学。 4.生活性原则:着眼于生活实际的观察视角，把学生从最简单熟悉的生活层面引领到更加广阔的社会生活舞台，加强教育的生活性，突出生活的教育化程度。 (二)课程内容

1.了解社会状况。通过研学旅行活动，了解当前社会实践活动中迫切需要解决的现实问题，如交通、卫生、网络、饮食、环境、动植物保护以及人口老龄化、就业压力、就医入学等现实状况。 2.探究学科问题。包括物理、化学、生物、地理、数学、语文、英语、政治、历史、通用技术、信息技术、体育、音乐、美术以及学科交叉知识的探究，发现一些值得研究的新问题。 3.前沿科技应用。在研学活动中，学习和研究前沿科学技术在生活、生产实践和科学实践领域的应用。如3D打印、AR/VR、无人机、无人驾驶等。 三、课程实施 （1）课程开发要立足教育性。 要使研学旅行做到立意高远、目标明确、活动生动、学习有效，避免出现“只旅不学”或“只学不旅”的现象，就必须把教育性原则放在首位，寻找适切的研学主题和课程教育目标，深度促进研学旅行活动课程与学校课程的有机融合。作为中小学教育教学实践的重要组成部分，研学旅行的活动课程既要结合学生身心特点、接受能力和实际需要，又要注重知识性、科学性和趣味性。 在课程目标的制订上，要与学校的综合实践活动课程统筹考虑，活动中的知识性目标、能力性目标、情感、态度、价值观领域的目标和核心素养的目标等等，都应该是落实课标的核心要点。 （2）研学旅行课程突出实践性 正是我国推动全面实施素质教育的一种重要创新。研学旅行的课

计算机视觉前沿与深度学习

视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王　涛1　查红彬2　1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉　深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。

计算机视觉领域的一些牛人博客

/************ 本文转载自csdn：https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/carson2005/ ************/ 希望对iprai的童鞋有所参考 ;-) ===================================== cut line =========================== 以下链接是本人整理的关于计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的网站链接，其 中有CV牛人的主页，CV研究小组的主页，CV领域的paper,代码，CV领域的最新动态，国内的 应用情况等等。打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站，多了解一些CV的 具体应用。搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态、招生情况等。总之，我认 为，知识只有分享才能产生更大的价值，真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助。 （1）Google Research；https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/index.html （2）MIT博士，汤晓欧学生林达华；https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/dhlin/index.html （15）南加州大学CV实验室；https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/USC-Computer-Vision.html （16）卡内基梅隆大学CV主页；https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/afs/cs/project/... ision. html （17）微软CV研究员Richard Szeliski；https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/en-us/um/peo ple/szeliski/ （18）微软亚洲研究院计算机视觉研究组；https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/en-us/grou ps/vc/ （19）微软剑桥研究院ML与CV研究组；https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/en-us/gro... fault.aspx （20）研学论坛；https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/ （21）美国Rutgers大学助理教授刘青山；https://www.wendangku.net/doc/5a19190396.html,/~qsliu/

人工智能计算机视觉发展分析

人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理

想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。