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CCV14


第14章 场景解释
14.1 14.2 14.3 线条图标记解释 体育比赛视频排序 计算机视觉系统模型

14.4
第14章

计算机视觉理论框架
14-1

14.1
1. 轮廓标记

线条图标记解释

在线条图中对轮廓进行标记时的一些名词概念 (1) 刃边 (2) 翼边 (3) 折痕

(4) 痕迹
(5) 阴影
第14章 14-2

14.1
2. 结构推理

线条图标记解释

三面角点目标,处于常规位置

第14章

14-3

14.1
2. 结构推理

线条图标记解释

第14章

14-4

14.1
3. 回朔标记

线条图标记解释

已知2-D线条图中的一组边,要给每条边赋一个 标记,以解释3-D的情况 回朔标记法将边排成序列,以深度优先的方式 生成通路,依次对每条边进行所有可能的标记,检验 新标记与其他边标记的一致性,依次赋给 所有边的标记都满足一致性,则得到一种 标记结果 棱锥4个顶点分别用A,B,C,D表示
第14章 14-5

14.1

线条图标记解释

第14章

14-6

14.2

体育比赛视频排序

1. 体育比赛视频的特点

一般均有较强的结构性
总有一些高潮事件

环境是特定的,比赛中有许多不定因素,事件
发生的时间位置不能事先确定,所以比赛中无法控制

视频生成过程
有关特殊事件的精彩镜头是一大看点 使用先验知识对精彩事件进行定义检测
第14章 14-7

14.2

体育比赛视频排序

2. 比赛节目的结构(乒乓球比赛) 比赛事件、发球事件、场间休息、观众和重放 将节目中的镜头根据场景进行非监督聚类

第14章

14-8

14.2

体育比赛视频排序

3. 目标检测和跟踪 基于客观指标 ? 运动员检测

? 球桌检测
? 球检测 ? 运动员跟踪 ? 乒乓球跟踪

第14章

14-9

14.2

体育比赛视频排序

3. 目标检测和跟踪 白线框为运动员外接盒

跟踪得到的乒乓球轨迹

第14章

14-10

14.2

体育比赛视频排序

4. 精彩度判定和排序 (1) 基本层的排序 球运动的平均速度 连续两次击球间球运动的平均距离

运动员连续两次击球间运动的平均距离

第14章

14-11

14.2

体育比赛视频排序

4. 精彩度判定和排序 (2) 品质层的排序 运动员移动的激烈程度

球轨迹的品质

击球的变化

第14章

14-12

14.3
14.3.1 14.3.2

计算机视觉系统模型
多层次串行结构 以知识库为中心的辐 射结构

14.3.3
第14章

多模块交叉配合结构
14-13

14.3.1

多层次串行结构

将图像理解过程看作是一个信息加工过程,具

有确定的输入和输出,因而将图像理解系统组织成一
系列分别处于不同层次的模块并以串行方式结合起

来,每个模块(在其他模块的协同配合下)按顺序执
行一些特定的工作,从而逐步完成预定的视觉任务 由底向 上 的处理,比较通用,但不一定总有 效。由顶向下的处理,在约束充分时效率会比较高, 反之则不实用
第14章 14-14

14.3.1

多层次串行结构

第14章

14-15

14.3.2 以知识库为中心的辐射结构
可以看作是一种类比于人类视觉系统的结构。

它的特点是以知识为中心,系统整体不分层,信号在
各个模块及知识库中多次进行交换处理

第14章

14-16

14.3.3

多模块交叉配合结构

将整个系统分成多个模块,各有确定的输入和

输出,且互相配合交叉,比较灵活
一个图,其中每个结点代表一个加工过程或加

工任务,而结点间的连接则反映了信息的流动和过程
的联系

本书的整体框架,即本书所采用的计算机视觉
系统框架是对上述多模块交叉配合结构的系统框图根 据教学需求经过调整而得到的
第14章 14-17

14.3.3

多模块交叉配合结构

第14章

14-18

14.4
14.4.1 14.4.2 14.4.3

计算机视觉理论框架
马尔视觉计算理论 对马尔理论框架的改进 新理论框架的研究

第14章

14-19

14.4.1

马尔视觉计算理论

1. 视觉是一个复杂的信息加工过程

要解决两个问题。一个是视觉信息的表达问
题,另一个是视觉信息的加工问题

2. 视觉信息加工的三个要素

第14章

14-20

14.4.1

马尔视觉计算理论

2. 视觉信息加工的三个要素

一个任务要用计算机完成,它应该是可以被计
算的。这就是可计算性问题,需要用计算理论来回答

有了计算理论后,还必须要有算法实现,为此
需要给加工所操作的实体选择一种合适的表达 有了表达和算法,在物理上如何实现算法也是 必不可少的。特别是随着对实时性要求的不断提高, 专用的硬件实现问题常常被提出来
第14章 14-21

14.4.1

马尔视觉计算理论

2. 视觉信息加工的三个要素

上述三个要素之间有一定的逻辑因果联系,但
并无绝对的依赖关系

箭头正向表示带有指导的含义,反过来则有作 为基础的含义
第14章 14-22

14.4.1

马尔视觉计算理论

3. 视觉信息的三级内部表达

(1) 基素表达
一种2-D表达,它是图像特征的集合

(2) 2.5-D表达
完全是为了适应计算机的运算功能而提出来的

(3) 3-D表达
以物体为中心(也包括了物体的不可见部分)

的表达形式
第14章 14-23

14.4.1

马尔视觉计算理论

3. 视觉信息的三级内部表达

如何由原始图的像素表达出发,通过基素表达 和2.5-D表达,最后得到3-D表达

第14章

14-24

14.4.1

马尔视觉计算理论

4. 视觉信息处理是按照功能模块的形式组织

起来的
视觉信息系统应该包括许多模块,每个模块获

取某一特定的视觉线索,进行一定的加工
5. 计算理论形式化表示必须考虑约束条件 约束条件一般是借助先验知识获得的,利用约 束条件可改变病态问题
第14章 14-25

14.4.2

对马尔理论框架的改进

马尔的理论也有其不足之处:

(1) 框架中输入是被动的,给什么图像,系统 就处理什么图像
(2) 框架中加工目的不变,总是恢复场景中物 体的位置和形状等 (3) 框架缺乏或者说未足够重视高层知识的指 导作用 (4) 整个框架中信息加工过程基本自下而上, 单向流动,没有反馈
第14章 14-26

14.4.2

对马尔理论框架的改进

4个方面的改进:

(1) 主动视觉
(3) 高层知识

(2) 有目的视觉
(4) 反馈控制

第14章

14-27

14.4.3

新理论框架的研究

1. 基于知识的理论框架

(1) 从图像特征中提取那些相对于观察方向在 大范围内保持不变的分组和结构 (2) 利用概率排队的方法减小搜索空间 (3) 使3-D模型的投影直接与图像特征相匹配

第14章

14-28

14.4.3

新理论框架的研究

2. 主动视觉理论框架

(1) 选择注意机制 (2) 注视控制

第14章

14-29

14.4.3

新理论框架的研究

3. 计算机视觉的最终目标

人类视觉系统是相当通用的计算机视觉系统。 计算机视觉研究的一个重要目标就是要建立能完成各 种视觉任务的通用系统
计算机视觉是一个牵涉人类智能的问题。对于 许多看起来非常简单的人类智能是否可能在计算机上 复现,至今还没有定论 这是一个值得研究和有所作为的领域,有着光 明的前景,让我们一起努力吧!
第14章 14-30


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