1 生活中的計算機視覺

生活中的各種計算機視覺識別系統(tǒng)已經廣泛地應用起來了。

2 計算機視覺與其他學科的關系

認知科學和神經科學是研究人類視覺系統(tǒng)的，如果能把人類視覺系統(tǒng)學習得更好，可以遷移到計算機視覺。是計算機視覺的理論基礎。
算法、系統(tǒng)、框架、機器學習等是計算機視覺的工具。
光學設備采集圖像給計算機視覺提供輸入
圖像處理強調的是：我輸入的是圖像，輸出的也是圖像，比如增強亮度、去噪
計算機視覺系統(tǒng)：輸入的圖像，輸出的不只是圖像。
應用：①圖像檢索。文字搜圖，計算機視覺識別后給圖像打了標簽。在互聯(lián)網上占領大的流量的還是圖像和視頻。②機器人。

3 計算機視覺的介紹

首先談談智能的概念，1997年的人工智能系統(tǒng)“深藍”，戰(zhàn)勝了國際象棋的世界冠軍。2015年和2017年AlphaGo戰(zhàn)勝了李世石和柯潔。
但是這是不是真的智能，現(xiàn)在的人工智能系統(tǒng)能下棋，但是它不能創(chuàng)作詩歌超過人類最優(yōu)秀的詩人。從這個角度看，這并不是真的智能，它有一個很好的搜索算法，去搜索出最優(yōu)解。因此，現(xiàn)在只能在數(shù)理和數(shù)學計算上部分實現(xiàn)人類的智能。

4 三維重構

計算機視覺系統(tǒng)還不夠完善。

5 什么是視覺系統(tǒng)

感知 + 解釋

人類的視覺系統(tǒng)
機器視覺系統(tǒng)

機器看到的是什么？是一個灰度圖，是一個二維矩陣300 * 400

語義鴻溝：從像素到語義內容。存在的極大的差距

我們首先會從人類的視覺系統(tǒng)中去借鑒

6 人類的視覺系統(tǒng)是什么樣的

諾貝爾獎成果：讓貓去看圖片。確定視覺和大腦皮層的關系。
給貓看了大量的圖片，但是貓的大腦皮層沒有反應。
給貓看簡單的圖形，某些神經元會有反應。通過后續(xù)實驗，發(fā)現(xiàn)大腦對視覺信息的處理事分層的。
人類的視覺系統(tǒng)非常優(yōu)秀。

任務：人類能以多快的速度和多高的精度去區(qū)分動物和非動物

過了150ms，區(qū)分動物和非動物的腦電波信號就不一樣了。

7 運動視盲

8 利用上下文去理解語義

上下文背景引導了我們理解圖像的過程。

實際上A、B的顏色是一樣的。人類的視覺系統(tǒng)會對B進行自動增強。

9 計算機視覺的起源

MIT的研究生暑期項目
1966年，計算機視覺從圖像處理中獨立出來

先驅人物：馬爾

計算機視覺的框架：①計算理論：任務是什么？②表達和算法：輸入和輸出是什么？③硬件實現(xiàn)：

10 我們能從圖像中獲取什么信息

3D信息更多地是用于定位
①SLAM
②三維重建
③漫游：一天建成羅馬

從這個角度，計算機視覺分為兩個大方向：從圖像中恢復3D結構信息、從圖像中恢復語義信息

11 計算機視覺的發(fā)展歷程

12 為什么要做計算機視覺

三維重建

人臉識別：計算機識別的第一個真正的應用
虹膜識別

檢測與跟蹤：

VR：虛擬現(xiàn)實

13 課程資源

14 路線圖