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计算机视觉 Computer Vision

计算机视觉 Computer Vision. 艾海舟 20 11 年 3 月. Outline. 课程目标，资料来源，授课方式 … 教材与参考书、作业、课程设计、考核方式 Web sites FTP sources Tools (Intel OpenCV, IPL,…) Demo 相关学科与相关课程的联系 Overview Introduction recommended ： Forsyth’s introduction to CV, other related. 课程目标，资料，授课方式. 目标

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Presentation Transcript

  1. 计算机视觉 Computer Vision 艾海舟 2011年3月

  2. Outline • 课程目标，资料来源，授课方式… • 教材与参考书、作业、课程设计、考核方式 • Web sites • FTP sources • Tools (Intel OpenCV, IPL,…) • Demo • 相关学科与相关课程的联系 • Overview • Introduction recommended：Forsyth’s introduction to CV, other related

  3. 课程目标，资料，授课方式 • 目标 • 全面了解计算机视觉研究领域，掌握基本原理，具有一定的实践能力。 • 资料 • 使用网上公开的资料，挑选、推荐各种资料（ppt,pdf,codes,etc.），并直接使用我认为合适的讲稿进行讲解。 • 授课方式 • 课堂上全面介绍基本原理，引导资料阅读；课后需要学生阅读相关文献，消化理解。如有时间，建议课前预习。

  4. 学习方法的建议 • 根据自己学习本门课程的目的考虑投入时间 • 一般了解、掌握、精通 • 根据自己研究方向有所侧重 • 有选择地专研部分内容 • 将精读与一般了解相协调 • 将建立基础知识与把握当前研究热点相结合 • 结合自己的研究课题加深相关基础知识 • 了解本方向的研究情况，研究趋势等。

  5. 实践：课程设计、专题研究 实践非常重要，CV是实验学科，脱离实践，很难有所收获。 • 课程设计（程序作业） • 可以使用OpenCV工具， • 可以使用Mathlab工具， • 充分利用其他网上资源 • 专题研究 • 结合自己的课题，挑选论文精读， • 实现论文中的方法， • 分析存在的问题，如何解决，如何改进，……

  6. 教材 • 英文原版：Szeliski, Richard, Computer Vision: Algorithms and Applications, Springer, Oct., 2010 • 中文翻译版：艾海舟，兴军亮 等， 《计算机视觉：算法与应用》，2011年 x月（预计2011年内出版）；清华大学出版社 • 英文影印版：DA Forsyth and J. Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice Hall. 1st edition (August 14, 2002) ; 清华大学出版社 • 中文翻译版：林学言，王宏 等， 《计算机视觉：一种现代的方法》，2004年6月；电子工业出版社

  7. 参考书 • 马颂德，张正友，《计算机视觉》，科学出版社，北京，1998。 • R. Jain, R. Kasturi and B. G. Schunck, Machine Vision, McGraw-Hill companies, Inc. 机械工业出版社， 2003.8。 • L.G. Shapiro and G.C. Stockman, Computer Vision, Prentice Hall Inc, 2001. • M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, Image processing, analysis, and machine vision , Chapman & Hall Computing, London, 3rd Edition, THOMSON Learning, 2008. • M. Sonka, V. Hlavac, and R. Boyle, (艾海舟、苏延超 等译), 图像处理、分析与机器视觉（第3版），清华大学出版社, 2011.1。 • 章毓晋，图象工程 （第2版），清华大学出版社, 2007.5

  8. 参考书(模式识别与机器学习) • Christopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006.8 • R.O. Duda,P.E. Hart and D.G. Stork, Pattern Classification，机械工业出版社，2003.6。 • R.O. Duda, P.E. Hart and D.G. Stork (李宏东，姚天翔等译) , 模式分类，机械工业出版社，2003.9。 • S. Theodoridis and K. Koutroumbas, Pattern Recognition, 机械工业出版社，2003.9。 • 边肇祺，张学工 等，模式识别，清华大学出版社，2000.

  9. 参考书(图像处理) • R.C. Gonzalez, R.E. Woods，Digital Image Processing, 第三版 (影印) 电子工业出版社& Pearson Education, 2010. • R.C. Gonzalez, R.E. Woods, (阮秋琦、阮宇智等译)，数字图像处理，第二版，电子工业出版社& Prentice Hall, 2003. • 章毓晋，图象工程 （第2版），清华大学出版社, 2007.5 • 郎锐，数字图像处理学Visual C++实现，北京希望电子出版社，2002.12 • 周长发，精通Visual C++图像编程，电子工业出版社，2000.1

  10. 作业、课程设计、考核方式 • 书面作业 • 课程设计 • 考核方式 • 书面作业 10% • 课程设计 60% • 期末考试 30%

  11. Web sites (1)---Search Engine • CVPapers - Computer Vision Resource • http://www.cvpapers.com/ • Google search computer vision • Computer vision homepage • Computer vision online • Computer vision source codes • Computer vision test data • Computer vision …. • Paper search http://www.researchindex.com

  12. Web sites (2)---Courses 计算机视觉 Slides and lectures of Szeliski’s book’s supplementary material • UW455: Undergraduate Computer Vision, http://www.cs.washington.edu/education/courses/455/. • UW576: Graduate Computer Vision, http://www.cs.washington.edu/education/courses/576/. • Stanford CS233B: Introduction to Computer Vision, http://vision.stanford.edu/teaching/cs223b/. • MIT 6.869: Advances in Computer Vision, http://people.csail.mit.edu/torralba/courses/6869/6.869.computervision.htm. • Berkeley CS 280: Computer Vision, http://www.eecs.berkeley.edu/trevor/CS280.html. • UNC COMP 776: Computer Vision, http://www.cs.unc.edu/lazebnik/spring09/. • Middlebury CS 453: Computer Vision, http://www.cs.middlebury.edu/schar/courses/cs453-s10/.

  13. Web sites (3)---Course Ware 计算机视觉”课程的网上课件入口 Computer Vision Education Digital Library Collection • http://cved.org/ • Computer Vision • http://www.cs.washington.edu/education/courses/576/CurrentQtr/ • Introduction to Computer Vision • http://www.cse.psu.edu/~cg486/ • Learning and Inference in Vision • www.ai.mit.educourses6.899

  14. Web sites (4)--- Codes, tutorial,etc. • KLT: An Implementation of the Kanade-Lucas-Tomasi Feature Tracker • http://www.ces.clemson.edu/~stb/klt/installation.html • Epipolar geometry, essential matrix, etc: online tutorial • http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/EPSRC_SSAZ/node18.html • RANSAC • http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/FISHER/RANSAC/ • ……….

  15. Tools (1) • Intel OpenCV (Open source Computer Vision library) • This library allows high level functions for computer vision and image processing. • OpenCV offers many high-level data types such as sets, trees, graphs, matrices. . . • OpenCV is open source to run on many computer platforms. • High level functions such as • Camera calibration (Zhang Zhengyou’s method) • Face detection (a variation of Viola-Jones’s detector) • Motion analysis and object tracking • Optical flow • Lucas-Kanade algorithm • Estimators • Kalman • Condensation

  16. Tools (2) Intel IPP (Integrated Performance Primitives) • It is a signal processing, image processing and matrix calculation library developed by Intel Corporation. • IPP offers to programmers a wide range of low-level functions which are optimized when used on an Intel processor (from Pentium to Itanium). • It is really a good library for signal, image, video and sound processing with very good performances due to optimized instructions. • IPP is not a free library, it comes under an Intel licensing policy which is explained at Intel website

  17. demo • Face detection • Object contour tracking • Motion object detection and tracking • ASM/AAM shape modeling • Perceptual interface: smart room • Visual surveillance • Robotics vision • 3D modeling, face animation • ………

  18. 相关学科与相关课程的联系 计算机图形学 重叠量反应相关程度 集合论 计算几何 机器视觉 线性代数 计算机视觉 高等代数 数字图象处理 最优化方法 模式识别 。。。。。。。。。。。。 计算机视觉专题（图象与视觉计算） 高级语言程序设计 数据结构 信号与系统 基础知识 先后顺序

  19. Overview (1) • 计算机视觉的几何学基础 • 摄像机模型 • 单摄像机(pinhole model/perspective transformation) • 双摄像机 (epipolar geometry: fundamental matrix/essential matrix) • 三摄像机及更多(multi-view geometry) • 运动估计 • 对应点问题（correspondence problem） • 光流计算方法 • 刚体运动参数估计（minimal projective reconstruction） • 2-view, 7 points in correspondence; (Faugeras) • 3-view, 6 points in correspondence; (Quan Long) • 3-view, 8 points with one missing in one of the three view. (Quan Long) • 几何重构（Geometry reconstruction） • 立体视觉(stereo vision) • Shape from X (shading/motion/texture/contour/focus/de-focus/….)

  20. Overview (2) • 计算机视觉的物理学基础 • 摄像机及其成像过程 • 视点、光源、空间中光线、表面处的光线…. • 明暗 shading、阴影 shadow • 光学/色彩 light/color • 辐射学，辐照率…radiometry, • 物体表面特性 • 漫反射表面（各向同性）Lambertian surface • BDRF (bi-directional reflectance distribution fucntion)

  21. Overview (3) • 计算机视觉的图像模型基础 • 摄像机模型及其校准 • 内参数、外参数 • 图像特征 • 边缘、角点、轮廓、纹理、形状… • 图像序列特征 (运动) • 对应点、光流

  22. Overview (4) 计算机视觉的信号处理层次 • 低层视觉处理 • 单图像：滤波/边缘检测/纹理 • 多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion • 中层视觉处理 • 聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitting line… • 基于概率方法的聚类分割/拟合 • 跟踪 tracking • 高层视觉处理 • 匹配 • 模式分类/关联模型识别 pattern classification/aspect graph recognition • 应用 • 距离数据（range data）/图像数据检索/基于图像的绘制

  23. Overview (5) 计算机视觉的数学基础 • 摄影几何、微分几何 • 概率统计与随机过程 • 数值计算与优化方法 • 机器学习 计算机视觉的基本的分析工具和数学模型 • Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, … • Subspace approach: PCA, LDA, CCA, ICA, … • Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/…, MCMC, …. • Machine learning approach: SVM/RVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, … • HMM, BN/DBN, … • Gibbs, MRF, …

  24. Overview (6) 计算机视觉问题的特点 • 高维数据的本质维数很低，使得模型化成为可能。 High dimensional image/video data lie in a very low dimensional manifold. • 问题的不适定性 缺少约束的逆问题 • 优化问题

  25. Introduction Recommended • Forsyth’s introduction to CV • Ullman’s introduction to Computer and Human Vision (part 1) • Ullman’s introduction to Computer and Human Vision (part 2) • Seitz’s conclude on CV

  26. CV 文献 • 杂志 IJCV, PAMI, CVIU, PR, IVC等 • 会议 ICCV, CVPR, ECCV, FG, ACCV, ICPR, ICIP 等

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