时间：2019/3/23
内容：
1.计算机视觉概述
2.计算机视觉历史背景
课时1：计算机视觉概述
- 若无基础，可先学习CS131（深度学习、自然语言处理）
- CS231a 更全面，涉及3D重建、匹配和机器人视觉等方面
- 本课程主要是神经网络（特别是CNN），并将其应用于各种视觉识别任务
课时2：计算机视觉历史背景
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Block word
视觉世界被简化为简单的几何形状，目标是识别它们 -
《Vision》 David Marr
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如何越过block world，开始识别或表示现实世界对象
基本思想：每个对象都由简单的几何图单位组成。将物体的复杂结构简化成有更简单形状和结构的集合体 -
如何重建和识别由简单的物体结构组成的视觉空间
基本思想：通过线和边缘重构 -
目标识别太难，首先要做目标分割
基本思想：把每一张图片中的像素点归类到有意义的区域（图算法） -
面部检测
统计机器学习：SVM，boosting，图模型，AdaBoost算法（实时面部检测） -
早期目标识别
基本思想：基于特征（SIFI特征，匹配整个特征） -
识别整幅图的场景
算法：空间金字塔匹配
基本思想：图片中的各种特征可以告诉我们这是那种场景，该算法从图片的各像素抽取特征，并把它们放在一起，作为一个特征描述符，然后再特征描述符上做一个支持向量机 -
辨识人体姿态
方向梯度直方图，可变形部件模型 -
21世纪早期目标识别
拥有标注的数据集（例如PASCAL Visual Object Challenge）