数字水印技术 一、引言 随着互联网广泛普及的应用，各种各样的数据资源包括文本、图片、音频、视频等放在网络服务器上供用户访问。但是这种网络资源的幵放也带了许多弊端，比如一些用户非法下载、非法拷贝、恶意篡改等，因此数字媒体内容的安全和因特网上的侵权问题成为一个急需解决的问题。数字水印作为一项很有潜力的解决手段，正是在这种情况下应运而生。 数字水印（技术是将一些代表性的标识信息，一般需要经过某种适合的变换，变换后的秘密信息（即数字水印），通过某种方式嵌入数字载体（包括文档、音频、软件等）当中，但不影响原载体的使用价值，也不容易被人的知觉系统（如视觉或听觉系统）觉察或注意到。通过这些隐藏在载体中的信息，可以达到确认内容创建者、购买者、传送隐秘信息或者判断载体是否被篡改等目的。在发生产权和内容纠纷时，通过相应的算法可以提取该早已潜入的数字水印，从而验证版权的归属和内容的真伪。 二.算法原理 2.1、灰度图像水印 2.1.1基本原理 处理灰度图像数字水印，采用了LSB（最低有效位）、DCT变换域、DWT变换域三种算法来处理数字水印。在此过程中，处理水印首先将其预处理转化为二值图像，简化算法。 （1）LSB算法原理：最低有效位算法(Least Sig nificant Bit , LSB)是很常见的空间域信息隐藏算法, 该算法就是通过改变图像像素最不重要位来达到嵌入隐秘信息的效果, 该方法隐藏的信息在人的肉眼不能发现的情况下, 其嵌入方法简单、隐藏信息量大、提取方法简单等而获得广泛应用。LSB 信息嵌入过程如下: S′=S+f S ,M 其中,S 和S′分别代表载体信息和嵌入秘密信息后的载密信息;M为待嵌入的秘密信息, 而隐写分析则是从S′中检测出M以至提取M 。 （2）DCT算法原理：DCT 变换在图像压缩中有很多应用，它是JPEG，MPEG 等数据
计算机视觉第八次作业 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
第十一章 立体视觉 习题 证明：对于校正过的图像对，在第一个摄像机的归一化坐标系内，P 点深度可 以表示为B z d =-，其中B 是基线，d 是视差。 图 11-1 一个校正图像对 证明：为了证明B z d =-，有必要根据图11-1对题目背景及符号进行说明。 符号说明： 1) ∏、'∏分别为物体平面(d ∏)对应的两个像平面； 2) O 、O '分别为第一、二个摄像机的光心，且基线长度为B OO '=； 3) p 、p '分别为物体平面d ∏中点P 在两个像平面中的投影点； 4) q 、q '分别为物体平面d ∏中点Q 在两个像平面中的投影点； 5) 0C 、0 C '分别为过光心O 、O '与基线垂直相交的点(垂足)； 6) H 为过Q 点与线段O O '垂直相交的点(垂足)； 7) u 、u '的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的横轴x 的正方向，且 彼此相互平行； 8) v 、v '的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的纵轴y 的正方向，且 彼此相互平行； 9) 向量0OC 、0 O C ''的方向分别表示第一、二个摄像机坐标系的z 轴正方向，且彼此相互平行； 显然，p 点和p '点位于同一条扫描线上，不妨设p 点和p '的在各自坐标系中的坐标分别为(),u v 和(),u v '，则它们的横坐标之差为视差d u u '=-。 在图11-1中，根据上述符号描述以及相似三角形性质，有
0~QHO OC q ?? ? 00OH qC QH OC = (1) ~QHO O C q ''''?? ? 0 O H q C QH O C '''= '' (2) (1)式与(2)相加得 000 OO qC q C QH OC O C '''= + '' (3) 又因为在第一个摄像机位于归一化坐标系中，即 00 1OC O C ''==； 基线B OO '=，QH z =-，0qC u =-，0q C u '''=，代入(3)式得 证毕。 证明当两个窗口的图像亮度可以用一个仿射变换I I λμ'=+相联系时，相关函 数达到最大值1，其中λ和μ为某个常数，0λ>。 证明：考虑两幅图像I 和I '，分别用向量()12,, ,T p w w w w =和 ()1 2,,,T p w w w w ''''=表示。其中，w 、p w R '∈，()()2121p m n =+?+，m 和n 为正整数。则归一化相关函数可以表示为 显然，为使()max 1C d =，则当且仅当向量w w -与向量w w ''-之间的夹角 为零时，即() ,0w w w w λλ''-=->则 或 w w λμ'=+，,0w w μλλ'=-> 所以当两个窗口的图像亮度可以用一个仿射变换I I λμ'=+相联系时，相关函数达到最大值1，其中λ和μ为某个常数，0λ>。 证毕。
第一次课堂作业 1.人在识别事物时是否可以避免错识 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅 到的到底是真是的，还是虚假的 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢用学术语言该如何表示。 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率 评价分类器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类 器性能评价指标来替代错误率 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. 一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法 )。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题，如”天气预报”)，说明: 先验概率、后验概率和类条件概率 按照最小错误率如何决策 按照最小风险如何决策 ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率 P(ωi ) 后验概率: 在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x
燕山大学 课程设计说明书题目：基于矩形物体的旋转角度测量 学院（系）电气工程学院 年级专业： 学号： 1301030200 1301030200 学生姓名： 指导教师： 教师职称：讲师 燕山大学课程设计（论文）任务书
院（系）：电气工程学院基层教学单位：仪器科学与工程系 说明：此表一式四份，学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。 2016年 12 月 22 日燕山大学课程设计评审意见表
摘要 本文主要研究对矩形物体旋转角度的测量，并且比较每种方法的处理速度。通过对图像的滤波、二值化、边框的识别等等操作，完成对矩形物体的角度测量。本文采用五种方法分别对同一个矩形物体进行旋转角度测量，并比较其处理时间。五种方式分别为，边缘直线角度测量、对角线角度测量、矩形内部标准角度测量、角点边缘角度测量、垂线角度测量。 关键词：图像处理二值化旋转角测量定位识别
目录 第一章矩形物体的识别 (1) 1、图像滤波 (1) 2、图像的边缘检测 (2) 3、图像的二值化处理 (3) 4、图像的区域选择及处理 (4) 第二章旋转角度的测量 (6) 1、边缘直线角度测量 (6) 2、对角线角度测量 (8) 3、矩形内部标准角度测量 (9) 4、角点边缘角度测量 (10) 5、垂线角度测量 (11) 第三章算法时间的比较 (15) 参考文献 (16) 附录一 (17) 1、边缘直线角度测量程序 (17) 2、对角线角度测量程序 (17) 3、矩形内部标准角度测量程序 (18) 4、角点边缘角度测量程序 (19) 5、二值化-垂线角度测量程序 (23) 6、Soble-垂线角度测量程序 (24) 附录二 (26)
机器人视觉论文 论文题目：基于opencv的手势识别院系：信息科学与工程学院 专业：信号与信息处理 姓名：孙竟豪 学号：21160211123
摘要 文中介绍了一种易于实现的快速实时手势识别算法。研究借助计算机视觉库OpenCV和微软Visual Studio 2008 搭建开发平台，通过视频方式实时提取人的手势信息，进而经二值化、膨胀腐蚀、轮廓提取、区域分割等图像处理流程甄别出当前手势中张开的手指，识别手势特征，提取出人手所包含的特定信息，并最终将手势信息作为控制仪器设备的操作指令，控制相关设备仪器。 0、引言 随着现代科技的高速发展及生活方式的转变，人们越发追求生活、工作中的智能化，希望享有简便、高效、人性化的智能操作控制方式。而伴随计算机的微型化，人机交互需求越来越高，人机友好交互也日益成为研发的热点。目前，人们已不仅仅满足按键式的操作控制，其目光已转向利用人体动作、表情变化等更加方便、友好、直观地应用智能化交互控制体系方面。近年来，国内外科学家在手势识别领域有了突破性进展。1993 年B．Thamas等人最先提出借助数据手套或在人手粘贴特殊颜色的辅助标记来进行手势动作的识别，由此开启了人们对手势识别领域的探索。随后，手势识别研究成果和各种方式的识别方法也纷然出现。从基于方向直方图的手势识别到复杂背景手势目标的捕获与识别，再到基于立体视觉的自然手势识别，每次探索都是手势识别领域内的重大突破。 1 手势识别流程及关键技术 本文将介绍一种基于 OpenCV 的实时手势识别算法，该算法是在现有手势识别技术基础上通过解决手心追踪定位问题来实现手势识别的实时性和高效性。 基于 OpenCV 的手势识别流程如图 1 所示。首先通过视频流采集实时手势图像，而后进行包括图像增强、图像锐化在内的图像预处理，目的是提高图像清晰度并明晰轮廓边缘。根据肤色在 YCrCb 色彩空间中的自适应阈值对图像进行二值化处理，提取图像中所有的肤色以及类肤色像素点，而后经过膨胀、腐蚀、图像平滑处理后，祛除小块的类肤色区域干扰，得到若干块面积较大的肤色区域; 此时根据各个肤色区域的轮廓特征进行甄选，获取目标手势区域，而后根据目标区域的特征进行识别，确定当前手势，获取手势信息。
二、技术应用场景及典型厂商分析 1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域 计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。 本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。 Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。 另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。
2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度 安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。 传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。 除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动
遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。 安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。 Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。
X X X X大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010年12月22日
人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1.1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元,通过广泛的突触联系形成的信息处理集团,其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1)神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站,它构成各神经元之间广泛的联接。(3)大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物,其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1.2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系,这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法:①神经生物学模型方法,即根据微观神经生物学知识的积累,把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚,在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法,即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性,然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1.3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能,是一门新兴的前沿交叉学科,其概念以T.Kohonen.Pr的论述最具代表性:人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性)组成的并行互联网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1.4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题:模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1.5理论局限性 (1)受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性,目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅,对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2)尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网,节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学
X X X X 大学 研究生考查课 作业 课程名称：智能控制理论与技术 研究生姓名：学号： 作业成绩： 任课教师(签名) 交作业日时间：2010 年12 月22 日
人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实现某个方面的功能，可以用在模仿视觉、函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，是近年来人工智能计算的一个重要学科分支。 人工神经网络用相互联结的计算单元网络来描述体系。输人与输出的关系由联结权重和计算单元来反映，每个计算单元综合加权输人，通过激活函数作用产生输出，主要的激活函数是Sigmoid函数。ANN有中间单元的多层前向和反馈网络。从一系列给定数据得到模型化结果是ANN的一个重要特点，而模型化是选择网络权重实现的，因此选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法就能得到包含学习训练样本范围的输人和输出的关系。如果用于学习训练的样本不能充分反映体系的特性，用ANN也不能很好描述与预测体系。显然，选用合适的学习训练样本、优化网络结构、采用适当的学习训练方法是ANN的重要研究内容之一，而寻求应用合适的激活函数也是ANN研究发展的重要内容。由于人工神经网络具有很强的非线性多变量数据的能力，已经在多组分非线性标定与预报中展现出诱人的前景。人工神经网络在工程领域中的应用前景越来越宽广。 1人工神经网络基本理论[1] 1. 1神经生物学基础 可以简略地认为生物神经系统是以神经元为信号处理单元, 通过广泛的突触联系形成的信息处理集团, 其物质结构基础和功能单元是脑神经细胞即神经元(neu ron)。(1) 神经元具有信号的输入、整合、输出三种主要功能作用行为。突触是整个神经系统各单元间信号传递驿站, 它构成各神经元之间广泛的联接。(3) 大脑皮质的神经元联接模式是生物体的遗传性与突触联接强度可塑性相互作用的产物, 其变化是先天遗传信息确定的总框架下有限的自组织过程。 1. 2建模方法 神经元的数量早在胎儿时期就已固定,后天的脑生长主要是指树突和轴突从神经细胞体中长出并形成突触联系, 这就是一般人工神经网络建模方法的生物学依据。人脑建模一般可有两种方法: ①神经生物学模型方法, 即根据微观神经生物学知识的积累, 把脑神经系统的结构及机理逐步解释清楚, 在此基础上建立脑功能模型。②神经计算模型方法, 即首先建立粗略近似的数学模型并研究该模型的动力学特性, 然后再与真实对象作比较(仿真处理方法)。 1. 3概念 人工神经网络用物理可实现系统来模仿人脑神经系统的结构和功能, 是一门新兴的前沿交叉学科, 其概念以T.Kohonen. Pr 的论述最具代表性: 人工神经网络就是由简单的处理单元(通常为适应性) 组成的并行互联网络, 它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 1. 4应用领域 人工神经网络在复杂类模式识别、运动控制、感知觉模拟方面有着不可替代的作用。概括地说人工神经网络主要应用于解决下述几类问题: 模式信息处理和模式识别、最优化问题、信息的智能化处理、复杂控制、信号处理、数学逼近映射、感知觉模拟、概率密度函数估计、化学谱图分析、联想记忆及数据恢复等。 1. 5理论局限性 (1) 受限于脑科学的已有研究成果由于生理试验的困难性, 目前对于人脑思维与记忆机制的认识尚很肤浅, 对脑神经网的运行和神经细胞的内部处理机制还没有太多的认识。 (2) 尚未建立起完整成熟的理论体系目前已提出的众多人工神经网络模型,归纳起来一般都是一个由节点及其互连构成的有向拓扑网, 节点间互连强度构成的矩阵可通过某种学
第一次课堂作业 ? 1.人在识别事物时是否可以避免错识？ ? 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅到的到底 是真是的，还是虚假的？ ? 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢？用学术语言该如何表示。 ? 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率评价分类 器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类器性能评价指标来替代错误率？ 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算.从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物.一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法)。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 ?作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题， 如”天气预报”)，说明: ?先验概率、后验概率和类条件概率？ ?按照最小错误率如何决策？ ?按照最小风险如何决策？ ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率:指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率P(ωi ) 后验概率:在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x 2)计算条件风险
Bezier曲线和B样条曲线的研究 高晶英 （内蒙古民族大学数学学院，内蒙古通辽028000） 摘要：本文简单的介绍了计算机辅助几何设计的历史背景以及计算机辅助几何中的Bezier 曲线和B样条曲线的概念. 关键词：计算机辅助几何设计；Bezier曲线；B样条曲线 THE RESEARCH OF BEZIER CURVE AND B-SPLINE CURVE Gao Jingying (Inner Mongolia University for the Nationalities College of Mathematics, Inner Mongolia Tongliao 028000 ) Abstract: This paper briefly describes the historic background of computer-aided geometric design and concept of Bezier curve and B-spine curve. Key words: Computer-aided geometric design; Bezier curve; B-spine curve 1 引言 计算机辅助几何设计（CAGD）主要研究以复杂方式自由变化的曲线曲面，即所谓的自由型曲线曲面，其中参数曲线曲面造型与形状调整是CAGD的一个重要内容。它起源于汽车制造、飞机、船舶的数学放样和外形设计，随着计算机的出现二产生并迅速发展起来的一门独立的新兴交叉学科。它与近代数学的许多分支学科，如应用数值分析、逼近论、微分几何、应用计算方法、代数几何学、高等代数、拓扑学、微分方程与偏微分方程、分形学、小波分析等，并与一些应用性较强的现代科技知识相互渗透，如计算几何、实体造型、图形图像学、数据结构、计算机程序语言、机械设计和加工制造等学科，是计算机辅助设计、计算机辅助制造等应用系统设计开发的理论基础。CAGD主要解决在计算机图像系统的环境下对几何外形信息的计算机表示、逼近以及用计算机控制、分析有关形状信息等问题。随着计算机技术的飞速发展，计算机辅助几何设计在近三十年来也得到了飞速发展。其研究工作开始于二十世纪六十年代，在几代学者的共同努力下，曲线曲面的表示和造型已形成了较为完备的几何理论体系。CAGD的造型方法和相关的理论已广泛地应用于其他技术领域，如游戏动画制作、计算机视觉、工业造型、建筑设计等。 曲线曲面造型理论是CAGD和CG（Computer Graphics：计算机图形）的重要的内容之一，即研究用计算机来表示、分析、显示和设计关于曲线曲面的相关问题自上世纪六十年代由Coon、Bezier等大师奠定其理论基础以来，已经取得了长足的发展。 工业产品的外形一般可分为两大类：一类是如平面、圆、圆锥面、柱面、球面、等解析曲面组成的外形，许多的机械零件都是归属于这一类，通过利用画法几何和机械制图就可以清楚地表示、传递它内存的形状信息。第二类通常是不能借助初等解析式来表示的曲面构成，而是以较为复杂的方式自由变化的曲线曲面，也就是通常意义下的自由形状的曲线、曲面构成，例如轮船、汽车、飞机等零部件外形。CAGD的主要研究对性是自由形状的曲线、曲面，CAGD的首要任务是建立曲线或曲面的数学模型，即利用直观有效的曲线曲面造型设计技术来对曲线曲面进行恰当的表示、清晰的显示和快速的处理。自由曲线曲面通常用参数方程来表示，相应的曲线或曲面被称为参数曲线或参数曲面。 2 Bezier曲线的研究 Bezier曲线是以“逼近”为基础, 先勾画折线多边形、然后用光滑的参数曲线去逼近这
简单好上手的图像分类教程！ 今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”，第一门是图像分类机器学习实践，已有超过10000名谷歌员工使用这个教程构建了自己的图像分类器。内容简明易上手，不妨来试。 几个月前，Google AI教育项目放出大福利，将内部机器学习速成课程（MLCC）免费开放给所有人，以帮助更多开发人员学习和使用机器学习。 今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”。公开的第一门课程是谷歌AI团队与图像模型方面的专家合作开发的图像分类机器学习实践。 这个动手实践课程包含视频、文档和交互式编程练习，分步讲解谷歌最先进的图像分类模型是如何开发出来的。这一图像分类模型已经在Google相册的搜索功能中应用。迄今为止，已经有超过10000名谷歌员工使用这个实践指南来训练自己的图像分类器，识别照片上的猫和狗。 在这个交互式课程中，首先，你将了解图像分类是如何工作的，学习卷积神经网络的构建模块。然后，你将从头开始构建一个CNN，了解如何防止过拟合，并利用预训练的模型进行特征提取和微调。 机器学习实践：图像分类 学习本课程，你将了解谷歌state-of-the-art的图像分类模型是如何开发出来的，该模型被用于在Google Photos中进行搜索。这是一个关于卷积神经网络（CNN）的速成课程，在学习过程中，你将自己构建一个图像分类器来区分猫的照片和狗的照片。 预计完成时间：90~120 分钟 先修要求 已学完谷歌机器学习速成课程，或有机器学习基本原理相关的经验。 精通编程基础知识，并有一些Python编程的经验 在2013年5月，谷歌发布了对个人照片进行搜索的功能，用户能够根据照片中的对象在
中国海洋大学计算机视觉课程大纲（理论课程） 英文名称：Computer Vision 【开课单位】信息学院计算机系【课程模块】工作技能 【课程编号】080504301305 【课程类别】选修 【学时数】68 （理论51 实践17 ）【学分数】3.5 一、课程描述 （一）教学对象 计算机相关专业学生。 （二）教学目标及修读要求 1、教学目标 了解计算机视觉的应用领域，掌握基本的图像分割、特征检测、聚类及分类算法，理解相机模型以及相机标定方法，学会利用已有相关算法，使用OpenCV进行相关视觉应用的开发。 2、修读要求 计算机视觉属于计算机专业的一门新课，和研究前沿结合的比较紧密，需要学生具有数字图像处理、计算机图形学以及线性代和概率论方面的基础。 （三）先修课程 数字图像处理。 二、教学内容 （一）绪论 1、主要内容：介绍计算机视觉的基本概念，应用领域，发展历史等相关内容。 2、教学要求：了解计算机视觉的应用领域及学习的内容。 （二）第二章图像形成 1、主要内容：几何基元和变换，光度测定学的图像形成，数字摄像机。 2、教学要求：理解图像形成的物理过程，包括相机镜头的物理特性对图像形成过程的影响，掌握3D到2D的投影变换，掌握相机内参和外参的概念。 3、重点、难点：相机内参和外参的标定。 （三）第三章图像处理 1、主要内容：点算子，线性滤波器，其他邻域算子，傅里叶变换，几何变换等。 2、教学要求：掌握数字图像处理课程相关的基本内容，包括空间域的图像处理及频率域的图像处理基本方法。 3、重点、难点：傅里叶变换。 （四）第四章特征检测与匹配 1、主要内容：图像的点与块，图像的边缘，直线。 2、教学要求：理解图像特征的概念，掌握几种特征（点、块、边缘、直线）的检测方法，了解特征匹配的在图像拼接及相机标定等方面的应用。 3、重点、难点：几种特征描述子的生成过程。 （五）第五章图像分割 1、主要内容：活动轮廓，基于区域的分割。 2、教学要求：掌握几种流行的图像分割方法，包括基本的阈值方法，活动轮廓方法，基于聚类的方法。 （六）第六章基于特征的配准 1、主要内容：基于2D和3D特征的配准，姿态估计，几何内参标定。
大学计算机视觉实验报告 摄像机标定 ：振强 学号：451 时间：2016.11.23
一、实验目的 学习使用OpenCV并利用OpenCV进行摄像机标定，编程实现，给出实验结果和分析。 二、实验原理 2.1摄像机标定的作用 在计算机视觉应用问题中，有时需要利用二位图像还原三维空间中的物体，从二维图像信息出发计算三维空间物体的几何信息的过程中，三维空间中某点的位置与二维图像中对应点之间的相互关系是由摄像机的几何模型决定的，这些几何模型的参数就是摄像机参数，而这些参数通常是未知的，摄像机标定实验的作用就是通过计算确定摄像机的几何、光学参数，摄像机相对于世界坐标系的方位。 2.2摄像机标定的基本原理 2.2.1摄像机成像模型 摄像机成像模型是摄像机标定的基础，确定了成像模型才能确定摄像机外参数的个数和求解的方法。计算机视觉研究中，三维空间中的物体到像平面的投影关系即为成像模型，理想的投影成像模型是光学中的中心投影，也称为针孔模型。实际摄像系统由透镜和透镜组组成，可以由针孔模型近似模拟摄像机成像模型。 图2.1 针孔成像 2.2.2坐标变换 在实际摄像机的使用过程中，为方便计算人们常常设置多个坐标系，因此空间点的成像过程必然涉及到许多坐标系之间的相互转化，下面主要阐述几个重要坐标系之间的转换关系。
2.2.2.1世界坐标系--摄像机坐标系 图2.2 世界坐标系与摄像机坐标系空间关系 世界坐标系与摄像机坐标系之间的转换关系为： ????? ? ????????????=???? ????????111w w w T c c c Z Y X O T R Z Y X R 和T 分别是从世界坐标系到摄像机坐标系的旋转变换和平移变换系数，反映的是世界坐标系和摄像机坐标系之间的关系，因此称为外参数。 2.2.2.2物理坐标系--像素坐标系 图2.3 像素坐标系
《计算机图形学基础》第一次作业参考答案 一、名词解释 1、计算机图形学：是使用计算机通过算法和程序在显示设备上构造出图形来，是真实物体或虚构物体的图形综合技术。 2、图像处理：是景物或图象的分析技术，它所研究的是计算机图形学的逆过程。包括图象增强、模式识别、景物分析、计算机视觉等，并研究如何从图象中提取二维或三维物体的模型。 3、逐点比较法：这是绘图仪经常采用的一种方法，就是在绘图过程中，绘图笔每画一笔，就与规定图形进行比较，然后决定下一步的走向，用步步逼近的方法画出规定的图形。 4、造型技术：要在计算机中构造三维物体的一幅图像，首先必须在计算机中构造出该物体的模型，这一模型是由一批几何数据及数据之间的拓朴关系来表示，这就是造型技术。 二、简答 1、计算机图形系统的组成包括哪些？ 答：计算机图形系统由硬件和软件两部分组成，硬件包括：主计算机、图形显示器以及I/O交互工具和存储设备；软件包括操作系统、高级语言、图形软件和应用软件。 现代计算机图形系统与一般计算机系统最主要的差别是具有图形的输入、输出设备以及必要的交互工具，在速度和存储容量上具有较高的要求。另外，人也是这个系统的组成部分。 2、简述图形软件的组成。 答：图形软件系统应该具有良好的结构，要有合理的层次结构的模块结构，以便于设计、维护和调试。 1、零级图形软件：是最底层的软件，主要解决图形设备与主机的通讯、接口等问题，又称设备驱动程序，是一些最基本的输入、输出子程序，要求程序质量高，它是面向系统的，而不是面向用户的。 2、一级图形软件：又称基本子程序，包括生成基本图形元素，对设备进行管理的各程序模块，既面向系统又面向用户。 3、二级图形软件：也称功能子程序，是在一级图形软件基础上编制的，其主要任务是建立图形数据结构，定义、修改和输出图形；以及建立各图形设备之间的联系，要具有较强的交互功能，它是面向用户的。（以上三级通常称为支撑软件） 4、三级图形软件：是为解决某种应用问题的图形软件，是整个应用软件的一部分，通常由用户编写或与设计者一起编写。 三、算法实现 写出Bresenham方法生成直线的C语言算法。 答案： int bres_line(int x1,int y1,int x2,int y2,int color) { int oldcolor,itag; int dx,dy,tx,ty,inc1,inc2,d,curx,cury; oldcolor=setcolor(color);
人工智能大作业 人工智能课程 考查论文 学号 姓名 系别 年级 专业 人工智能大作业 (1)什么是人工智能, 人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速
的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。 (2)简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和 方法、人工智能的研究领域。 A. 人工智能的研究内容: 1、搜索与求解: 为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。事实上，搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容 2、学习与发现: 学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。事实上，经验积累能力、规律发现能力和知识学习能力都是智能的表现 3、知识与推理: 知识就是力量，知识就是智能，发现客观规律，运用知识解决问题都是有智能的表现，而且是最为基本的一种表现。发现规律和运用知识本身还需要知识，因此知识是智能的基础和源泉。研究面向机器的知识表示形式和基于各种表示的机器推理技术:知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用，机器的推理方式与知识的表示又息息相关 4、发明与创造:
精密测试技术大作业专业： 班级： 学号： 姓名：
上世纪90年代以来，如何以最短的时间开发出高质量、高性能价格比、容易被用户接受的新产品已成为市场竞争的焦点。有人预测，当前制造技术的发展目标是：强化具有自主创新技术的产品开发能力和制造能力，增强企业间的合作能力，缩短产品上市时间，提高产品质量和生产效率，进而提高企业对市场需求的应变能力和综合竞争能力。因此先进制造技术的发展日新月异，继计算机集成制造技术之后，又出现了并行工程、精益制造、智能制造、敏捷制造、快速原形制造等。如美国在90年代实现了“三个三”，即产品生命周期三年；试制周期三个月；设计周期三周。未来制造业发展的主要趋势是向精密化、柔性化、智能化、集成化、全球化、网络化、虚拟化的方向发展。精密测试技术就要适应这种发展，它在机械学科中的作用是：为先进制造业服务，担负起质量技术保证的重任。首先要以提高产品质量和要达到的最重要的目标为基本出发点，要将精密测试贯穿产品制造的整个过程。其次精密测试技术要有利于生产效率的提高，至少不能妨碍生产速度，因此检测方法要能适应快速发展的生产要求，不能单纯为了检测而检测，更不能因为检测的要求而影响生产的效益。从更积极的角度出发，应该是由于精密测试技术的正确服务和保证促进了生产能力的提高。 根据先进制造技术发展的要求，精密测试技术本着其自身的发展规律，不断拓展着新的测量原理、测试方法和测试信息处理技术，就机械学科而言，预计将向以下几个方面发展。 1.零废品生产中的测量控制 在机械制造业中，质量保证的理想目标是实行生产的零废品制造，在实现这个目标的过程中，精密测试技术的作用和重要意义是不言而喻的。零部件的加工质量、整机的装配质量都与加工设备、测试设备以及测试信息的分析处理有关，因此实现零废品生产，从精密测试的角度出发，应考虑以下几个方面的问题：
光学三维测量已经被列为信息光学前沿七个主要领域和方向之一，选题合理。请尽快确定课题完成方式，完善相关技术路线，开展课题调研论证工作。80 光电检测技术第一次作业 查阅内容：光学三维测量技术 学院名称：精仪学院 专业名称：光学工程 学生姓名：张翔宇 学号：2012202027 一、调研内容简介： 光学三维测量就是指用光学原理来采集物体表面三维空间信息的方法和技术，与传统的接触式测量相比，它非接触式的。近二十年来，随着光学技术、数字摄像技术及计算机技术的迅速发展，光学三维测量技术也获得了极大的发展。光学三维测量已经被列为信息光学前沿七个主要领域和方向之一。我从10月初跟随所在实验室的李云鹏师兄进行激光三维人体扫描仪的标定调试，对人体三维扫描设备有了初步的认识，因此在这次作业中对当前的光学三维测量技术进行了一些基本的调研，以了解其发展趋势和现状。 二、当前光学三维测量的种类、特点及应用范围： 光学三维测量的基本方法可以分为两大类：被动三维测量和主动三维测量。 被动三维测量采用非结构光照明方式，它根据被测空间点在不同位置所拍摄的像面上的相互匹配关系，来解算空间点的三维坐标。通常也称作“照相法”。 主动三维测量采用结构光照射方式，由于三维面形对结构光场的调制，可以从携带有三维面形信息的观察光场中解调得到三维面形数据。结构光通常采用调制过的扇面激光光源和以白光为光源的投影光栅方式，又分别称为激光法三维测量和投影光栅法三维测量。 不同的原理和结构决定了两种方法不同的特点和应用范围。“照相法”采用面光，速度快，可以达到几秒钟百万个测量点，但是在精度上不如主动式三维测量方法。常用于对三维目标的识别、理解，以及位置、形态的分析，即在机器视觉（计算机视觉）领域中有广泛应用。 主动式三维测量方法具有较高的测量精度，因此大多数以三维面形测量为目的的三维测量系统都采用主动三维测量方式。其中激光光源具有亮度高、方向性
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