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3、/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21Lambertian surface BDRF (bi-directional reflectance distribution fucntion)20/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2121/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21计算机视觉的信号处理层次低层视觉处理单图像：滤波/边缘检测/纹理多图像：几何/立体/从运动恢复仿射或透视结构 affine/perspective structure from motion中层视觉处理聚类分割/拟合线条、曲线、轮廓 clustering for segmentation, fitt
4、ing line基于概率方法的聚类分割/拟合跟踪 tracking高层视觉处理匹配模式分类/关联模型识别 pattern classification/aspect graph recognition应用距离数据（range data）/图像数据检索/基于图像的绘制22/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21计算机视觉的数学基础摄影几何、微分几何概率统计与随机过程数值计算与优化方法机器学习计算机视觉的基本的分析工具和数学模型Signal processing approach: FFT, filtering, wavelets, Subspace approach: PCA, LDA,
5、 CCA, ICA, Bayesian inference approach: EM, Condensation/SIS/, MCMC, .Machine learning approach: SVM/RVM/Kernel machine, Boosting/Adaboost, NN/Regression, HMM, BN/DBN, Gibbs, MRF, 23/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月21计算机视觉问题的特点高维数据的本质维数很低，使得模型化成为可能。High dimensional image/video data lie in a very low dimensional manifold.问题的不适定性 缺少约束的逆问题优化问题24/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2125/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2126/47感谢你的观看感谢你的观看2019年5月2127/47感谢你的观看感谢你的观看
