斯坦福大学计算机视觉课件1

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All Visible Colors (CIE 1931 Chromaticity diagram):
Figure removed due to copyright reasons. Please see: http://www.cie.co.at/cie/ and /datasheets/Pages/chromaticity/097b.htm
Figures and photographs from: Stauffer, and Grimson. "Learning patterns of activity using real-time tracking." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 22, no. 8 (August 2000): 747-757. Courtesy of IEEE, Chris Stauffer, and Eric Grimson. Copyright 2000 IEEE. Used with Permission.
– Rods – Cones
Color is perceived by 3 types of cones
Density in Thousands per Square mm
– "Red" (64%) – "Green" (34%) – "Blue" (2%)
200 175 150 125 100 75 50 25 ROD DENSITY ROD DENSITY CONE DENSITY
– No set hours – e-mail, or call
Fall 2004
Pattern Recognition for Vision
Computer Vision
Problems of Computer Vision Shape from Shading Stereo Structure from Motion Tracking Object Detection/Recognition Activity Detection/Recognition … many more….
Images removed due to copyright considerations.
Images: NASA
Fall 2004 Pattern Recognition for Vision
Computer Vision - Stereo
Reconstruct 3D surface from 2 2D images taken simultaneously
Images: A. Zisserman
Fall 2004
Images by A. Zisserman and P. Beardsley. Used with permission.
Pattern Recognition for Vision
Computer Vision - Object Detection \ Recognition
Fall 2004 Pattern Recognition for Vision
Pattern Recognition
"Big Four" Problems of Machine Learning Classification Density Estimation Clustering Regression
Fall 2004
Pattern Recognition for Vision
Administrivia
Instructors:
– Bernd Heisele – Yuri Ivanov – Tomaso Poggio
Meet
– Th 10-12
Credits: 10H Assignments:
– Small weekly – Paper presentation/discussion – Final project
Fall 2004
Pattern Recognition for Vision
Syllabus
Sep 9 - Overview, Introduction Sep 16 - Vision - Image formation and processing Sep 23 - Vision – Feature extraction I Sep 30 - PR/Vis - Feature Extraction II/Bayesian decisions Oct 7 - PR - Density estimation Oct 14 - PR – Clasification Oct 21 - Biological Object Recognition Oct 28 - PR - Clustering Nov 4 - Paper Discussion Nov 11 - App I - Object Detection/Recognition Nov 18 - App II - Morphable models Nov 25 - No class - Thanksgiving day Dec 2 - App III - Tracking Dec 9 - App IV - Gesture and Action Recognition Dec 16 - Project presentation
Fall 2004
Pattern Recognition for Vision
Classification
Test data Decision boundary Class model
?
Oranges
Apples
Training data
Images by MIT OCW.
Fall 2004 Pattern Recognition for Vision
Imager:
Color properties Distortion Focal length F-stop (how wide the iris) Orientation
Surface properties:
Albedo (fraction of light reflected), Shape, Smoothness, Orientation
Images removed due to copyright considerations.
Fall 2004
Pattern Recognition for Vision
Computer Vision – Shape-from-Shading
Find 3D surface parameters from a single image based on shading
Vision: Forsyth, Ponce, "Computer Vision: a Modern Approach" Machine Learning: Hastie, Tibshirani, Friedman, "The Elements of Statistical Learning"
Slides, links Papers, notes, tutorials Office hours
Fall 2004 Pattern Recognition for Vision
Regression
Regressor Measurements
Jun 1 2 3 4 … Jul 1 2 3 … Aug 1 2 3 … Sep 1 2 3
Images by MIT OCW.
Fall 2004 Pattern Recognition for Vision
Fall 2004
Pattern Recognition for Vision
Machine Vision - Applications
Automatic quality control Robotics Perceptual interfaces – human/machine interactions Surveillance …
Find objects in the image, determine what they are
Eg: Face detection and recognition:
Photograph by MIT OCW.

Fall 2004
Pattern Recognition for Vision
Computer Vision - Tracking
Determine objects' positions over multiple frames
Camera view
Connected components
Trajectories over time
Tracker – Chris Stauffer, Eric Grimson
An object
120,000,000 rods
6,000,000 cones
-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
Angular Separation from Fovea (Degrees)
Figure by MIT OCW.
Fall 2004
Pattern Recognition for Vision
Color – CIE Chromaticity Diagram
Density Estimation
Image by MIT OCW.
, ∑ Generating density
Individual samples
Fall 2004
Pattern Recognition for Vision

计算机视觉课件课件1210v14

W代表权值的总数，Pi代表第i层的感知器数量：当网络层数不多的时候，随着感知器单元数量的增加，权值数目是平方增加的趋势
、
4.3 前向传播与反向传播算法
随着神经网络的崛起而名声大噪的方法
前向传播算法
假设上一层结点i, j, k,…与本层的结点w有连接，结点w的计算方法就是通过上一层的i, j, k等结点以及对应的连接权值进行加权和运算，最终结果再加上一个偏置项（图中为了简单省略了），最后通过一个非线性函数（即激活函数），如ReLU，sigmoid等函数，得到的结果就是本层结点w的输出。最终通过逐层运算的方式，得到输出层结果。
正向传播后：反向传播：
链式推导：
最终结果：
更新权值：
、
4.4 卷积神经网络概述
计算机视觉核心网络。
卷积神经网络概述
卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构,其中最早比较有名的卷积神经网络为LeNet-5。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。
卷积神经网络架构回顾
输入层 -> [[卷积层 -> 线性整流层]*N -> 池化层?]*M -> [全连接层 -> 线性整流层]*K -> 全连接层堆叠几个卷积和整流层，再加一个池化层，然后再用全连接层控制输出。上述表达式中，问号符号代表0次或1次，符号N和M则代表具体的数值。通常情况下，取N >= 0 && N <= 3,M >= 0,K >= 0 && K < 3。

《计算机视觉》课件 (2)

《计算机视觉》PPT课件 (2)
计算机视觉是指计算机通过模拟人类视觉系统的方式，利用摄像机和计算机算法来实现对图像和视频的理解与处理。
计算机视觉的概述
定义与发展
探索计算机和图像处理技术的交叉领域，起源于20世纪60年代。
技术基础
图像处理、模式识别、机器学习等。
关键任务
图像识别、目标检测、运动跟踪、立体重建等。
虚拟现实
计算机视觉技术为虚拟现实提供更真实和沉浸式的体验。
总结和重点
计算机视觉的定义与发展历程。计算机视觉面临的挑战和限制。
计算机视觉的核心技术和应用领域。计算机视觉的未来发展趋势。
安防
人脸识别、行为检测等。
工业
质检、自动化生产等。
计算机视觉的挑战和限制
1 复杂场景
2 准确性
光照变化、遮挡等导致图像处理的困难。
目标识别和跟踪的精确度有待提高。
3 隐私问题
人脸识别等技术引发的隐私争议。
4 算力需求
大规模图像和视频分析对计算资源的需求高。
计算机视觉在实际生活中的应用
1
人脸识别技术
应用广泛
医学影像分析、智能监控、自动驾驶等。
计算机视觉中的核心技术
1 图像预处理
去噪、增强、图像配准等。
3 目标检测与识别
基于机器学习的特征分类和模式匹配。
2 特征提取和描述
边缘检测、角点检测、特征描述子等。
4 立体视觉
利用多个图像重建场景的三维模型。
计算机视觉应用领域
医疗
病变检测、肿瘤分析等。
人脸解锁、相册自动分类等智能手机
增强现实
2
应用。
通过摄像头将虚拟物体叠加到真实世

斯坦福机器视觉CS131

20
12-Mar-16
Special Matrices
• Symmetric matrix
• Skew-symmetric matrix
Fei-Fei Li
Linear Algebra Review
21
12-Mar-16
Outline
• Vectors and matrices
– Basic Matrix Operations – Special Matrices
Fei-Fei Li
Linear Algebra Review
16
12-Mar-16
Matrix Operations
• Transpose – flip matrix, so row 1 becomes column 1
• A useful identity:
Fei-Fei Li
Linear Algebra Review
=
Fei-Fei Li
Linear Algebra Review
9
12-Mar-16
Basic Matrix Operations
• We will discuss:
– Addition – Scaling – Dot product – Multiplication – Transpose – Inverse / pseudoinverse – Determinant / trace
Fei-Fei Li
Linear Algebra Review
19
12-Mar-16
Special Matrices
• Identity matrix I
– Square matrix, 1’s along diagonal, 0’s elsewhere – I ∙ [another matrix] = [that matrix]