Где начинающий начинать с компьютерного видения?

Я - студент, который считает, что компьютерное зрение увлекательно. Где должен начинаться кто-то новый для компьютерного зрения?

Ответ 1

Посмотрите эту книгу http://research.microsoft.com/en-us/um/people/szeliski/book/ он находится на стадии бета-тестирования прямо сейчас и доступен бесплатно. Ричард Селиски, автор, является известным исследователем в области компьютерного зрения. Он также находится за проектом Photosynth.

Ответ 2

Уберите свои руки! На каком языке вы программируете? Я бы рекомендовал посмотреть OpenCV, который представляет собой библиотеку с открытым исходным кодом, которая содержит множество функций, которые вы можете использовать для создания интересных систем. Он написан для С++, но также имеет привязки для Python. Он поставляется со многими демонстрационными версиями, которые вы можете запустить сразу и взломать с помощью.

Для полного обзора полевых книг лучше всего идти.

Для любой конкретной темы, о которой вы хотите узнать больше, обзорные статьи, найденные через Google Scholar, - это путь.

Для самых последних исследований посмотрите документы из CVPR, которая представляет собой обзорную конференцию:

http://www.cvpapers.com/cvpr2010.html

Ответ 3

Вам определенно нужен твердый математический фон: исчисление, линейная алгебра, обработка сигналов, вероятность и статистика.

Вам также необходимо понять, какие конкретные проблемы изучаются в компьютерном видении: распознавание изображения конкретного объекта, распознавание общего класса объектов ( "автомобили" ), определение наличия объекта в изображении, поиск объекта в изображении, отслеживание движущихся объектов в видео, восстановление 3D-объекта или сцены из изображения или набора изображений и т.д.

Мне когда-то сказал профессор, что он может попасть в новое поле. Идите в библиотеку, найдите главный журнал для этого поля и начните читать тезисы в газетах, пока не получите жаргон. В случае компьютерного видения хорошие журналы, на которые следует обратить внимание, - это IEEE Transations анализа шаблонов и машинного интеллекта, а также PAMI и International Journal of Computer Vision (aka IJCV). Кстати, две крупные конференции по компьютерному видению - CVPR (Международная конференция IEEE по компьютерному видению и распознаванию образов) и ICCV (Международная конференция по компьютерному видению).

Темы, которые связаны или сильно перекрываются с видением, - это обработка изображений и машинное обучение.

Если в вашей школе есть курс компьютерного зрения, возьмите его. Получите несколько книг по предметам, которые я упомянул. Если поблизости вы находитесь рядом, где вы живете, есть видение, прокрасться и посмотреть на плакаты.

О, и Matlab - отличная среда для игры с алгоритмами обработки изображений и зрения.

Ответ 4

Некоторые ресурсы:

Изучение компьютерного зрения

Ответ 5

Должен иметь фон для методов обработки сигналов - Transform - Fourier - Hough -etc
Может использовать более удобную среду, такую как MATLAB для обработки изображений.
Методы классификации шаблонов
Neural Networks является важным и широко используемым инструментом в области компьютерного зрения.

Ответ 6

Как и все другие вещи в школе... начните с изучения курса с хорошим количеством проектной работы. Изучайте идеи и реализуйте алгоритмы в тех проектах, которые вам интересны. Википедия - хороший ресурс для начинающих, как обычно. Если вам нужны книги, наиболее популярными являются:

Но я бы предложил, прежде чем вы переходите к книгам, проходите курс или проходите через некоторые учебные курсы в одном из десяти лучших университетов или через iTunesU.

Ответ 7

Я нашел, что это руководство очень хорошо представляет новичка для компьютерного видения, но вам действительно нужно пойти на MS для этого. Отдел электротехники и компьютерной инженерии предлагает его в рамках программы цифровой обработки сигналов, из которой вы можете выбрать специализацию в области машинного зрения или цифровой обработки изображений (что бы они там ни называли).

ОБЩЕСТВО РОБОТОВ - ОБРАЗОВАНИЕ КОМПЬЮТЕРНОГО ВИДЕНИЯ