计算机视觉第八次作业
西电计算机视觉大作业
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。
（2）噪声攻击下的提取
图3.2LSB噪声攻击下水印提取(左：高斯噪声，右：椒盐噪声)
通过实验结果，可以知道高斯噪声下提取的水印并没有在椒盐噪声下提取的清晰，但依然能够获取水印信息，说明LSB算法具备一定的抗噪效果。
（3）剪切攻击下的提取
剪切攻击是一种空间上的攻击手段，一般采用剪切嵌入水印图像的一部分，然后再利用残缺的图像来还原嵌入的信息。
图2.1两层多分辨率小波分解示意图
每一级分解都把图像分解为四个频带水平（HL）、垂直(LH)、对角(HH) 和低频，其中低频(LL)部分还可以进行下一级的分解，从而构成了小波的塔式分解。一幅图像经过分解之后，图像的主要能量主要集中于低频部分，图像的高频部分即图像的细节部分所含能量较少，分布在三个子图中，主要包含了原图的边缘和纹理部分信息。
彩色水印提取的具体步骤 ：
（1）对嵌有水印的彩色图片降维得到RGB三个分量上的水印图片；
（2）对RGB三个分量上的水印图片在变换域进行分块提取；
（3）对水印图像进行重构，得到RGB三个分量上的水印图片；
（4）对得到的RGB三个分量上的水印图片进行合成得到彩色水印图片。
2.2.2、设计方法和实施过程
（1）水印的嵌入
图2.3 水印提取流程图
（3）攻击方式
1高斯噪声攻击
使用matlab自带函数：
计算机视觉作业
后付年金的终值和现值 先付年金的终值和现值
一对一的验证过程
一对多的辨别过程
自动人脸识别系统
自动人脸识别系统
数据采集 子系统 人脸检测 子系统 人脸识别 子系统
识别结果： He is …!
• 所谓自动人脸识别系统，是指不需要人为干预，能够自动获 取人脸图像并且辨别出其身份的系统 • 一个自动人脸识别系统至少要包含三个部分，即数据采集子 系统、人脸检测子系统和人脸识别子系统
人脸识别的评价标准
定义11：登陆时间（Enrollment Time）从一幅人脸图像获取后，进 行人脸检测、定位和特征提取所花费的时间，此时间是数学统计平均 值，用毫秒（ms）表示。 定义12：比对时间（Matching Time）比较两张人脸特征所花费的时 间，此时间包含文件读写时间的数学统计平均值，用毫秒（ms）来 表示。或者是将一张人脸特征与一定数量的人脸特征进行比对所花费 的时间的总和，表示为毫秒/万人。 定义13：首选识别率（First Hit）匹配相似度最大的人脸是正确的人 的比率。即将识别结果按照匹配相似度从大到小排列，排在第一位的 人脸就是正确的被识别的人的比率。 定义14：累计识别率（Firs n Hit）正确的识别结果在前N个候选人中 的比率。即将识别结果按照匹配相似度从大到小排列，在前N个结果 中存在被识别的人的比率。
面部特征的模式识别与算法
线性判别分析（Fisher 线性判别） 支持向量机SVM 贝叶斯网络 隐马尔可夫模型及其基本问题 人工神经网络 模糊模式识别
人脸识别系统的设计与实现
人脸识别系统的总体设计 人脸识别系统的算法设计 人脸识别系统的实现
人脸识别系统的开发与实验工具
Intel® 开源计算机视觉库OpenCV简介
《计算机视觉》课程教学大纲.
《计算机视觉》课程教学大纲课程编号：50420031课程名称：计算机视觉英文名称：Computer Vision课程类别：专业限选课学分：2学时：40开课学期：二开课周次：11-20开课教研室：自动化系计算机控制教研室任课教师及职称：刘禾教授先修课程：图像处理与分析适用专业：模式识别与智能系统、控制理论与控制工程课程目的和基本要求：课程设置的目的使硕士研究生掌握介绍计算机视觉的基本理论和基本方法。
通过课程学习要求学生觉掌握的计算机视觉基本理论与方法以及计算机视觉的一些典型应用，了解国内外最新研究成果。
通过本课程学习使学生掌握计算机视觉的基本概念、基本理论和方法，初步具有运用相应理论解决实际问题的能力。
课程主要内容：全部课程内容分九章，各章具体内容、学时分配如下：第一章概述（2 学时）内容：计算机视觉的基本概念，Marr视觉计算理论，成像几何基础，计算机视觉的应用。
第二章人类视觉（2 学时）内容：人类视觉简介，视觉信息的多层处理。
第三章边缘检测（4 学时）内容：经典微分算子的边缘检测、LOG滤波器与马尔－希尔德累思边缘检测算子、多灰度图像的边缘聚焦法、坎尼边缘检测算子和基于梯度信息的自适应平滑滤波。
第四章明暗分析（2 学时）内容：图像辐射图，表面方向，反射图，由图像明暗恢复形状。
第五章深度分析（4 学时）内容：三维感知基本理论和方法，立体成像原理，被动立体测定技术和主动立体测定技术。
第六章标定问题（6 学时）内容：图像表征与摄像机标定，其中包括透视投影变换、摄像机的标定、摄像机的运动控制模型，双目立体标定。
第七章三维场景表示（4 学时）内容：三维空间曲面的表示，曲面分割等。
第八章二维运动图像分析（4 学时）内容：图像运动特征提取的基本方法，由局部光流恢复结构与运动参数估计，基于块的运动分析。
第九章三维运动估计（4 学时）内容：三维运动与结构估计、由运动与立体观测恢复3—D结构和基于生物视觉运动感知原理的多速度运动检测；基于CAD模型的三维机器视觉。
计算机视觉常见面试题目及答案
计算机视觉常见面试题目及答案计算机视觉是人工智能领域中的重要分支，涉及到图像处理、模式识别等技术。
在计算机视觉领域的面试中，常常会涉及一些常见的问题。
本文将从基础概念、算法应用、深度学习等方面介绍一些常见的计算机视觉面试题目及其答案。
一、基础概念1. 什么是计算机视觉？计算机视觉是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，从而实现对图像中目标的识别、检测、跟踪等任务的技术领域。
2. 图像和视频的表示方式有哪些？图像可以使用灰度图、RGB图、二值图等不同的表示方式；视频可以使用多张图像按照时间顺序排列组成序列帧来表示。
3. 图像的特征是什么？常见的图像特征有哪些？图像的特征是指能够表征图像中某个目标或者局部信息的可量化属性。
常见的图像特征有灰度特征、纹理特征、边缘特征、颜色特征等。
二、算法应用4. 什么是目标检测？常见的目标检测算法有哪些？目标检测是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标，并给出目标的位置信息。
常见的目标检测算法有经典的Haar特征级联分类器、HOG+SVM、深度学习中的R-CNN、Fast R-CNN、YOLO等。
5. 什么是图像分割？常见的图像分割算法有哪些？图像分割是指将图像的区域划分为若干个不重叠的部分，每个部分具有一定的内部一致性和外部差异。
常见的图像分割算法有阈值分割、基于边缘的分割、基于区域的分割、基于图割的分割等。
6. 什么是图像配准？常见的图像配准算法有哪些？图像配准是指将两个或多个图像在几何上进行匹配，使得它们在空间位置和尺度上对应一致。
常见的图像配准算法有基于特征的配准、基于相似性度量的配准、基于变换模型的配准等。
三、深度学习7. 什么是深度学习？深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作原理的机器学习算法，多层次的神经网络模型可以自动地对数据特征进行学习和提取。
8. 深度学习在计算机视觉中的应用有哪些？深度学习在计算机视觉中有广泛的应用，包括目标检测、图像分割、人脸识别、物体识别等。
人工智能结课作业-DFSBFSAstar解决八数码问题
⼈⼯智能结课作业-DFSBFSAstar解决⼋数码问题如果帮到你了，希望给个star⿎励⼀下1 深度优先遍历搜索(DFS)1.1算法介绍深度优先搜索算法（Depth-First-Search，DFS）是⼀种⽤于遍历或搜索树或图的算法。
沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分⽀。
当节点v的所在边都⼰被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。
这⼀过程⼀直进⾏到已发现从源节点可达的所有节点为⽌。
如果还存在未被发现的节点，则选择其中⼀个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进⾏直到所有节点都被访问为⽌。
属于盲⽬搜索。
以上图为例，简述DFS的过程。
⾸先从根节点"1"出发，按⼀定的顺序遍历其⼦节点，这⾥我们假设优先遍历左边的。
所以，在遍历"1"之后，我们到了节点"2"，此时"2"仍有⼦节点，所以应继续向下遍历，下⼀个节点是"3"，然后是"4"。
到了"4"之后，没有⼦节点了，说明我们已经将这⼀条路遍历完了，接着我们应该回溯，应该回到"4"的⽗节点，也就是"3"。
因为"3"还有⼀个⼦节点"5"没有遍历，所以下⼀个我们应该遍历的是"5"。
遍历完"5"之后⼜发现⼀条路到头了，再次回溯依然回溯到其⽗节点"3"，此时"3"的所有⼦节点都已经遍历完了，因该接着回溯到"3"的⽗节点"2"，然后检查"2"是否有没有遍历完的⼦节点。
按照这样的规则，完成所有节点的遍历。
最终得到的遍历顺序是"1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12"在介绍了DFS在遍历树的应⽤后，我们将其应⽤于⼋数码问题的解决。
人工智能大作业(一)2024
人工智能大作业（一）引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门领域。
随着计算能力的提高和算法的进步，人工智能正在日益渗透到各个行业和领域中。
本文将探讨人工智能大作业的相关内容，着重分析了其中的五个重要方面。
正文：一、机器学习（Machine Learning）1.1 监督学习（Supervised Learning）的基本概念及示例1.2 无监督学习（Unsupervised Learning）的基本概念及应用领域1.3 强化学习（Reinforcement Learning）的基本原理和算法1.4 深度学习（Deep Learning）的基本结构和典型应用1.5 机器学习在人工智能大作业中的实践与挑战二、自然语言处理（Natural Language Processing）2.1 词法分析和语法分析的基本原理和任务2.2 语义分析和语义关系的理论基础和实践应用2.3 文本分类和情感分析的相关技术和方法2.4 机器翻译和语音识别的高级应用和发展趋势2.5 自然语言处理在人工智能大作业中的应用与挑战三、计算机视觉（Computer Vision）3.1 图像处理和特征提取的基本原理和方法3.2 目标检测和图像识别的常用算法和技术3.3 图像分割和场景理解的相关研究和实践3.4 视频分析和行为识别的进展和应用领域3.5 计算机视觉在人工智能大作业中的应用案例和前景展望四、数据挖掘（Data Mining）4.1 数据预处理和数据清洗的基础知识和常用技术4.2 数据集成和数据转换的数据挖掘流程和方法4.3 关联规则和聚类分析的基本概念和算法4.4 分类和预测分析的实践案例和评价指标4.5 数据挖掘在人工智能大作业中的应用与发展趋势五、智能决策系统（Intelligent Decision System）5.1 知识表示和推理的基本方法和知识表示语言5.2 不确定性建模和决策制定的技术和策略5.3 专家系统和推荐系统的典型特征和实现方法5.4 异常检测和智能优化的相关研究和应用5.5 智能决策系统在人工智能大作业中的实践案例和展望总结：人工智能大作业（一）涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和智能决策系统等五个重要方面。
计算机视觉课程教学大纲
计算机视觉课程教学大纲一、课程概述计算机视觉是计算机科学领域的一个重要分支，旨在使计算机具备模仿人类视觉的能力。
本课程旨在介绍计算机视觉的基本概念、技术和应用，并提供实践机会以加强学生的实际操作能力。
二、学习目标1. 理解计算机视觉的基本原理和算法。
2. 掌握计算机视觉技术在图像处理、目标检测和识别等方面的应用。
3. 学会使用相关编程工具和库进行计算机视觉任务的开发和实现。
4. 培养创新思维和问题解决能力，能够独立进行计算机视觉项目的设计和开发。
三、课程大纲1. 图像处理基础- 像素、颜色空间和图像特征- 图像滤波、增强和去噪- 直方图均衡化和颜色转换- 图像分割和边缘检测2. 特征提取和描述- 尺度空间和兴趣点检测- 特征描述算法（SIFT、SURF等）- 特征匹配和重建3. 目标检测与识别- 目标检测的基本概念和方法- Haar特征和级联分类器- 图像分类和深度学习方法- 目标跟踪和行为分析4. 三维视觉- 三维重建和立体匹配- 摄像机标定和姿态估计- 深度传感器和点云处理5. 计算机视觉应用- 人脸检测与识别- 视频分析与视频跟踪- 视觉SLAM（同时定位与地图构建） - 医学图像处理与辅助诊断四、实践项目本课程将结合实践项目，供学生运用所学知识解决实际问题，并提供指导和反馈。
五、评估方式1. 平时表现与作业（30%）：包括课堂讨论、作业完成情况等。
2. 实践项目（40%）：根据项目难度、创新性、完成度等进行评估。
3. 期末考试（30%）：对学生对整个课程内容的掌握情况进行考察。
六、教材与参考资料1. 主教材：- Richard Szeliski. "Computer Vision: Algorithms and Applications" (第二版)，Springer出版社，2010年。
2. 参考资料：- Simon J. D. Prince. "Computer Vision: Models, Learning, and Inference"，Cambridge出版社，2012年。
计算机视觉基础试题及答案精选全文完整版
可编辑修改精选全文完整版计算机视觉基础试题及答案第一部分：选择题1. 计算机视觉是指计算机具备的哪种能力？a) 看见和理解图像b) 感知周围环境c) 分析和识别物体d) 执行图像处理算法答案：a) 看见和理解图像2. 计算机视觉中常用的图像表示方法是什么？a) RGB表示b) HSL表示c) HSV表示d) CMYK表示答案：a) RGB表示3. 图像中的边缘是什么？a) 两个不同区域的分界线b) 图像中的明暗交界处c) 图像的主要特征点d) 图像中的高频部分答案：b) 图像中的明暗交界处4. 哪种算法常用于图像处理中的图像去噪？a) Sobel算子b) Canny边缘检测算法c) 高斯滤波器d) 傅里叶变换答案：c) 高斯滤波器5. 目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，下列哪种方法常用于目标检测？a) 特征匹配b) 边缘检测c) 像素对比d) 颜色匹配答案：a) 特征匹配第二部分：填空题1. 图像的分辨率是指图像中的像素个数，通常用 _______ 表示。
答案：像素2. 计算机视觉中常用的图像特征描述算法是 _______。
答案：SIFT（尺度不变特征变换）3. 在图像处理中，将图像从RGB颜色空间转换到灰度颜色空间，常用的方法是 _______。
答案：加权平均法4. 机器学习中，常用的分类算法有决策树、支持向量机和_______。
答案：神经网络5. 图像分割是图像处理中的一个重要任务，常用的分割方法有阈值分割、区域生长和 _______。
答案：边缘检测第三部分：简答题1. 请简要说明计算机视觉在实际应用中的几个典型领域。
答案：计算机视觉在实际应用中广泛应用于人脸识别、车牌识别、视频监控、医学影像分析等领域。
在人脸识别中，计算机视觉可以通过检测脸部特征点来实现人脸识别；在视频监控中，计算机视觉可以实时分析视频图像，检测异常行为或目标物体；在医学影像分析中，计算机视觉可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。
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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。