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  2. 计算机视觉:模型学习的PDF电子书免费下载

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    资料介绍

    标签:计算机视觉(725)SUV(1205)机器视觉(1256)

      计算机视觉的目标是从图像中提取有用的信息。事实证明,这是一项令人惊讶的挑战性任务;在过去的四十年里,它占据了成千上万的智慧和创造力的头脑,尽管如此,我们仍然远远不能建立一个通用的“视觉机器”。问题的一部分是视觉数据的复杂性??悸峭?.1中的图像。场景中有数百个物体。几乎没有一个是以“典型”姿势呈现的。几乎所有的部分闭塞。对于计算机视觉算法来说,甚至不容易确定一个物体的终点和另一个物体的起点。例如,天空和背景中白色建筑之间的边界处的图像强度几乎没有变化。不过,前景中SUV后窗的亮度有明显变化,不过这里没有物体边界,也没有材质变化。如果不是因为一件事,我们可能会对我们开发有用的计算机视觉算法的机会感到失望:我们有具体的证据证明视觉是可能的,因为我们自己的视觉系统可以轻松地处理复杂的图像,如图1.1。如果我让你数数这张图中的树或者画一张街道布局的草图,你可以很容易地做到这一点。你甚至可以通过提取微妙的视觉线索,比如人们的种族、汽车和树木的类型以及天气,来精确定位这张照片在世界地图上的位置。所以,计算机视觉不是不可能的,但它是非常具有挑战性的;也许这一点一开始没有得到重视,因为当我们看到一个场景时,我们所感知到的已经是高度加工的了。例如,考虑在明亮的阳光下观察一块煤,然后移动到昏暗的室内环境中,看一张白纸。眼睛在单位面积内从煤中接收的光子比从纸张上接收的光子要多得多,但我们仍然认为煤是黑色的,纸张是白色的。视觉大脑会执行许多这样的技巧,不幸的是,当我们构建视觉算法时,我们没有这种预处理的好处。尽管如此,我们对计算机视觉的理解最近有了显著的进步,并且在过去的十年里,我们看到了消费计算机视觉技术的第一次大规模部署。例如,现在大多数数码相机都有人脸检测的嵌入式算法,而在编写微软Kinect(一种可以实时跟踪人体的外围设备)保持着吉尼斯世界纪录

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