如图所示,从物理原理上,我们看到红色线条上三个不同远近的黑色的点在下方相机上投影在同一个位置,因此单目相机无法分辨成的像到底是远的那个点还是近的那个点,但是它们在上方相机的投影却位于三个不同位置,因此通过两个相机的观察可以确定到底是哪一个点。 2.如何得到深度图 2.1公式推导 图像俯视图如下: 立体视图...
(1)EM算法 EM算法是用于含有隐变量模型的极大似然估计或者极大后验估计,有两步组成:E步,求期望(expectation);M步,求极大(maxmization)。本质上EM算法还是一个迭代算法,通过不断用上一代参数对隐变量的估计来对当前变量进行计算,直到收敛。 注意:EM算法是对初值敏感的,而且EM是不断求解下界的极大化逼近求解对数...
本文将介绍计算机视觉中深度学习算法的原理以及其应用。 一、深度学习算法原理 深度学习算法的核心是神经网络模型。神经网络模型由多层神经元(或称为节点)组成,每一层神经元与下一层神经元之间存在连接权重。神经网络的训练过程就是通过大量的训练数据,不断调整连接权重,使得网络能够对输入数据进行准确的分类、识别等...
计算机与互联网 > 图形图像/多媒体 > 当当(DANGDANG.COM) > 计算机视觉:原理 算法 应用及学习(原书第5版)当当官方旗舰店 关注店铺 评分详细 商品评价: 4.7 高 物流履约: 5.0 高 售后服务: 4.8 高 手机下单 进店逛逛 | 关注店铺 关注 举报 企业购更优惠 计算机...
本书系统地展示了计算机视觉的基本方法学,讲解基础理论的同时,强调算法和实际中的设计约束。此次第5版全面修订,涵盖更多计算机视觉的概念和应用,既适合本科生和研究生,也适合该领域的研究人员和工程师。 目录 译者序 推荐序 第5版前言 第1版前言 缩写词汇表 ...
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深度学习算法的工作原理是通过神经网络对大量标记好的训练数据进行深度学习,最终实现通过模型预测数据的分类或回归问题。深度学习算法的本质是通过训练增强模型的泛化能力,使其对新的未知数据具有很强的预测和分类能力。 深度学习在计算机视觉领域中的应用 深度学习的大量研究成果已经在计算机视觉领域中得到了广泛应用,在视觉...
第1章 计算机视觉面临的挑战 1.1 导言——人类及其感官 1.2 视觉的本质 1.2.1 识别过程 1.2.2 解决识别问题 1.2.3 物体定位 1.2.4 场景分析 1.2.5 视觉是逆向图形学 1.3 从自动视觉检测到监控 1.4 本书是关于什么的 1.5 机器学习的作用 1.6 后续章节内容概述 ...