計算機視覺中的多視圖幾何pdf

Ⅰ 有沒有必要看計算機視覺中的多視圖幾何知乎

網上的教程很多，你可以網路一下。
我只是補充幾點，我前一段為了配置它花了一個星期。
如果實在Linux系統下還好，按照教程估計沒問題了。
如果是在windows系統下，問題就大了。
首先，vc10，vc11，vc12這幾個是怎麼添加庫都不會成功的。

Ⅱ 《計算機視覺中的多視圖幾何》翻譯者是誰哪裡能買到急啊！

這本書是安徽大學校長 韋惠翻譯的，我買過的，非常難買，我奇怪這么好的書為什麼這么少！你怎麼到文學區提這個問題，要不是遇到我，誰回答你啊！暈啊 .

這本書一般買不到，我當時跑遍了杭州，就買到一本

Ⅲ 推薦幾本關於計算機視覺的書和計算機視覺多視角幾何方面的書，但是要中文的~~

個人認為做圖像處理的話，岡薩雷斯的《數字圖像處理》必須要讀；偏模式識別和機器學習的話，Duda的《模式分類》必須要讀，都是外文書但有中譯本，國內寫的書要少讀

Ⅳ 計算機視覺中的多視圖幾何 這本書看了有什麼作用嗎

如果你不做三維重建方面的工作，建議就不要看了。
對其他研究方向的人來說本書的作用不大。
看這本書的前提是你要有點線性代數的基礎。
裡面主要概念有：單應矩陣、本質矩陣、基本矩陣、相機自標定等。
實際上只要將多幅圖像之間的對應關系用張量來表示，前面的這些概念就都是浮雲！

Ⅳ 急求《計算機視覺中多視圖幾何》一本書，二手或者電子版都行，QQ：785111479，有酬金。謝謝

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共三個部分

Ⅵ 您好，問下計算機視覺中的多視圖幾何，這本書您是在杭州那個地方買的

這本書可能已經沒有賣的了，我當時跑遍了杭州，就找到一本！！書很好，可惜沒有人看啊

Ⅶ 安徽大學計算機科學與技術學院的研究生專業

一．概況
計算機應用技術專業現設有計算機應用技術的二級學科博士點和碩士點，其培養方式為碩士、博士、提前攻博等等。2002年獲准國家立項的計算機應用技術重點學科，2003年獲准建立計算機應用技術博士後流動站。碩士研究生學制3年，實行學分制，2005年招生規模為30人。博士研究生學制2年，實行學分制，2005年招生規模為12人。
近年來，本學科先後獲得211工程和國家重點學科經費資助，軟硬體設施得到了根本改善，在主要研究方向已形成人才高地。
二．學科研究方向介紹
主要研究方向是計算智能與知識工程，包括問題求解商空間理論及其應用、基於商空間理論的粒度計算理論及其應用、構造性機器學習理論及其應用、優化理論與方法的研究、新的層次機器學習理論和方法的研究以及復雜系統的優化技術和方法等等，獲得了一批原創性在國內外有重要影響的科研成果。
三．專業課程設置
1．學位課
英語、科學社會主義理論與實踐、自然辯證法概論、組合數學、演算法設計分析、高級資料庫系統、計算機科學數學理論、人工神經網路的理論及應用、人工智慧高級教程、高級資料庫技術等等
2．非學位課
並行計算、智能計算、計算機視覺、知識發現、專家系統及其開發環境、優化理論及方法、構造性學習理論與方法和數據倉庫及數據採集等等
四、學科導師隊伍
張鈴：男，1937年5月生，福建福清人，1961年畢業於南京大學數學天文系.同年分配至安徽工作，先後在安徽四所大學任教。1993年調至安徽大學人工智慧研究所，任所長、教授、博士生導師至今。1986年4月由講師破格晉升為正教授，1988年被授予國家有突出貢獻的中青年專家稱號，1991年獲享受國家特殊津貼待遇，先後被清華大學、浙江大學、同濟大學和中科院智能所等單位聘為客座教授。獲得榮譽稱號：改革開放以來，獲全國教育系統勞動模範等省級以上榮譽稱號八次；先後獲國家自然科學獎等省級以上學術獎勵十次；1978年獲安徽省首屆科技大會成果獎；1984年獲第六屆ICL歐洲人工智慧獎；1987年獲國家教委科學技術進步一等獎；1991年獲國家教委科學技術進步二等獎；1992年專著《問題求解理論及應用》獲全國高等學校出版社優秀學術專著特等獎；1992年專著《新一代計算技術前沿的研究》獲全國優秀科技圖書一等獎；1993年獲電子工業部科技進步一等獎；1995年獲國家自然科學三等獎；1999年獲「全國優秀科技圖書獎」暨「科技進步獎（科技著作）」一等獎；1999年獲安徽省自然科學二等獎。目前主要研究方向有：商空間粒度計算理論（這是目前國際上三大粒度計算理論之一）、智能計算、機器學習理論和方法等。
程家興：男，澳大利亞南澳大學博士，教授，現任安徽大學計算智能與信號處理教育部重點實驗室主任，博士生導師，安徽省計算機學會常務理事，澳大利亞南澳大學SCG研究所研究員。主持和參加國家自然科學基金項目，國家自然科學基金中澳特別基金項目、教育部「優秀青年教師資助計劃」項目、教育部博士點基金項目等。與澳大利亞南澳大學建立國際合作關系。研究方向：智能計算，演算法分析與設計，最優化方法。獲安徽省高校科技進步3等獎，安徽省第三屆自然科學優秀學術論文2等獎.。目前，指導博士生5名，碩士生9名。主講課程有具體數學，智能計算，優化理論與方法，組合數學以及本科生離散數學教學課程等。
張燕平：女，1962.2出生，安徽巢湖人；1981年畢業於上海電力學院熱工自動化專業； 1989年作為合肥工業大學微機應用研究所研究生獲工學碩士；2000年9月至2003年7月在職讀博士研究生，並獲得安徽大學計算機應用專業工學博士學位。2000年6月任安徽大學計算機系副教授；2003年擔任計算機應用專業碩士研究生導師； 2004年11月任教授。主持完成安徽省教育廳自然科學研究項目1項，參加國家自然科學基金項目多項。2004年獲安徽省科技進步二等獎。已在《計算機學報》、《計算機研究與發展》等國家重點期刊和國家級期刊發表學術論文18篇。
汪繼文：男，1958年9月生，安徽宿松人。1982年1月本科畢業於安慶師范學院數學系，獲理學學士學位。1989年7月碩士畢業於安徽大學數學系，獲理學碩士學位。2001年7月博士畢業於中國科學技術大學數學系，獲理學博士學位。2001.12 進入中國科技大學動力工程及工程熱物理博士後流動站火災科學國家重點實驗室做博士後。2004.8出站，獲博士後證書。1982.1-1986.9在安慶師范學院數學系任教。1989年7月碩士畢業後留校到安徽大學計算機學院（原為計算機系）任教到至今。2001年6月擔任碩士生導師，2002年9月受聘為教授。2002.12入選為安徽省高校中青年學科帶頭人培養對象。三次獲教學優秀獎，一次獲安徽省高校科技進步三等獎。目前主要研究方向是計算機數值模擬技術，先後參加了5項國家自然科學基金項目的研究工作，主持完成兩項省教委項目。目前參加一項國家自然科學基金項目，主持一項省自然科學基金項目。已發表學術論文28篇，SCI收錄論文4篇。 1. 智能軟體
學科帶頭人李龍澍教授，博士生導師，主要研究興趣為軟體體系結構、不精確知識表示和智能Agent技術，發表研究論文50多篇，主持開發的主要系統有：農業氣象決策支持系統、大型資料庫管理系統、電子政務系統、網路信息管理系統。
軟體體系結構的研究：探討知識的繼承機制和抽象原理，使智能軟體系統的資料庫、模型庫和方法庫融為一體，引進了知識的層次結構，增強系統的可用性和維護效率。完成國家「863」項目「基於氣象分析的指導農作物種植管理軟構件」，主持研究國家自然科學基金項目「智能軟體體系結構和組件技術的研究」，深入研究模糊商結構理論，將粒度計算理論用於建造軟體體系結構模型，提出了一種基於商空間的智能軟體體系結構構造模型，研究成果在農業氣象、河流污染、公路管理、煤礦救護等GIS系統中有廣泛應用。
不精確知識表示的研究：深入研究不精確知識表示的特點，提出一種適合領域特徵的信息處理系統的框架和數據約簡、知識發現方案，促進知識庫系統開發技術水平的發展。研製適合模糊粗糙集信息處理的新的智能軟體體系結構，不僅具有重大學術價值，而且在農業氣象分析應用中取得其它方法和系統無法替代的明顯效果，結合農業氣象信息，分析模糊粗糙集的特性和優點，研製適合知識處理的構件模型，用於建造減災防災、農作物管理等實際決策支持系統，產生巨大的社會經濟效益。
智能Agent技術的研究：Agent體系結構是智能Agent研究中一個重要的研究方向，它所要解決的問題是智能Agent是由哪些模塊組成，這些模塊之間如何交換信息，以及如何將這些模塊用軟體或硬體的方式組合起來形成一個有機的整體。結合完成國家「863」項目、國家自然科學基金項目等重大科研項目和機器人世界盃足球錦標賽RoboCup(Robot World Cup），面向大中型企業的數據倉庫進行數據挖掘和建造基於Agent技術的智能決策支持系統，為安徽現代化建設產生重大社會經濟效益。
2. 資料庫與Web技術
學科帶頭人鄭誠博士、副教授。2002年12月畢業於中國科學技術大學計算機系，並獲博士學位，研究方向：資料庫與數據倉庫技術、知識發現與數據挖掘技術、人工智慧與機器學習、新一代Web技術等。2005年9月起在安徽大學計算機科學與技術博士後流動站進行博士後研究（在職）。安徽大學中青年骨幹教師，安徽省高校骨幹教師培養對象。近幾年內作為主要骨幹參加國家自然科學基金、863計劃、安徽省自然科學基金項目等項目4項。主持省教育廳自然科學研究項目二項，發表學術論文20餘篇。
資料庫與Web技術方向：研究資料庫與數據倉庫及其應用技術、基於資料庫和數據倉庫的數據挖掘技術，研究多粒度數據挖掘技術，將它們應用於稅務、網路安全等領域；研究語義Web技術，在Web中引入有關智能技術，讓計算機能理解Web上的信息。
3. 並行計算
學科帶頭人劉鋒，博士，教授。主要研究方向：軟體工程、並行計算、網格計算，承擔國家自然基金項目、教育部科研項目、安徽省自然基金項目和安徽省教育廳自然基金項目多項。
近期發表的主要論著：
1. 基於改進型遺傳演算法的門陣列模式布局 (EI）小型微型計算機系統 2002,no.3
2. 求復函數方程根的遺傳演算法 計算機工程與應用2001年，37卷，第24期
3. PVM環境下求復函數方程根的並行遺傳演算法 小型微型計算機系統 2003,no.7
4. ORACLE資料庫的MIT在營業帳務系統中的應用 電信技術 2001.9
5. 電子出版物與紙質出版物異同論 情報科學 2001.7
6. 基於遺傳演算法的方程求根演算法的設計和實現 (EI）控制理論與應用 2004年第3期
7. Internet QoS控制機制綜述 計算機科學 2002.3.
8. 基於分布理論和遺傳演算法的多項式求根演算法 微機發展 2001年第6期
9. 基於Agent網格計算性能的實時調節 計算機工程與應用 2003年第39期
10. 並行遺傳演算法求復函數方程根的設計和實現 (EI）系統工程理論與實踐 2004年第6期
4. 中間件技術
學科帶頭人鄒海，博士，高工。2001年3月至2003年7月在中國礦業大學電氣工程（信息與電子技術）博士後科研流動站從事博士後研究。近年來主要專注於模糊與隨機環境下的粗糙集理論與知識獲取、中間件技術等方面的研究。主持或參與完成了國家自然科學基金項目1項、948項目1項、省部級自然科學基金2項和10多項橫向合作項目，目前在研省青年教師基金項目1項、省教育廳自然科學基金1項，獲省、部級科學技術進步獎3項，發表論文10餘篇。近年來承擔了包括東北晚中生代資源預測專家系統、壩工建築物實時監測數據採集系統、基於網路通訊的遠程分布式遙測系統、基於數據挖掘的防汛抗旱調度指揮系統、B/S/S架構的客戶關系管理系統在內的多個應用系統的設計和研發工作，並得以成功應用。
模糊與隨機環境下的粗糙集理論與知識獲取研究：針對信息識別中大量存在的不完備信息和隨機環境這一的特點，結合智能信息處理領域近年來迅速發展起來的粗糙集（Rough Set）理論，深入研究在復雜系統中不完備信息及其隨機環境下知識的表示、知識的約簡、知識的學習、歸納和推理等。
中間件技術的研究：中間件技術作為90年代初發展起來的基礎軟體，近幾年來逐漸成為構建網路分布式應用系統的重要支撐工具。它能夠解決網路分布計算環境中多種異構數據資源互聯共享問題，實現多種應用軟體的協同工作。研究方向涉及分布式高性能高可靠企業級基礎軟體平台架構與機制、應用集成架構與技術、J2EE應用伺服器、、工作流技術、移動中間件技術、反射中間件技術、嵌入式中間件技術、網路即插即用中間技術件、普適計算中間件技術、網格計算中間件技術、CORBA高級技術等。目前，中間件已與操作系統、資料庫、前端應用軟體一起，躋身於軟體業發展的重點之列，並成為分布式應用的關鍵性軟體。它可廣泛適用於政府部門、銀行、證券、電力、電信、交通與軍事等關鍵性的網路分布應用。 一、研究生始招時間及在校研究生規模
始招時間：2002年
在校研究生規模：約60人
二、導師梯隊介紹
1．計算機視覺及應用方向
韋穗：安徽大學副校長、教授、中國圖像圖形學會副理事長、教育部科學委員會信息學部委員，1983年4月至1985年9月在美國密執安大學及弗吉尼亞多理學院作訪問學者。長期從事計算機視覺、圖像圖形學、模式識別、數學形態學和全息成像等領域的研究。近年來承擔了多項國家自然科學基金項目和863項目。其中大容量快速圖像分析系統（負責人）獲中科院科技進步二等獎；並榮獲國家863計劃智能機器人主題先進工作者稱號及國家科技部授予的國家863計劃先進工作者稱號。863項目「基於VR技術的裝配幫助系統」（負責人）的研究， 2000年經863專家組組織驗收，認為該項目的成果對於本領域的研究起到了開拓性的作用。國家自然基金項目「基於SVD分解的射影重構演算法研究」在圖形學中的多視圖幾何、3D重構和基於圖像的繪制、圖像獲取幾何和降低計算復雜性，實現復雜景物的3D描述與顯示方面取得了一定的研究成果。主持了2002年第二屆國際圖像圖形學會年會，編輯了兩本會議論文集，其中大部分論文都被EI收錄，翻譯出版《計算機視覺中的多視圖幾何》（由英國劍橋大學出版社和原著作者Richard Hartley和Sman的授權）。
梁棟：博士、教授（博導），安徽大學電子科學與技術學院副院長。1985年和1990年在安徽大學獲學士和碩士學位，2002年獲安徽大學計算機應用技術專業工學博士學位。1991年晉升為安徽大學講師，1996年晉升為安徽大學副教授，2002年晉升為安徽大學教授。1995年被評為安徽大學中青年骨幹教師和安徽省中青年骨幹教師培養對象，2002年被評為安徽省高等學校中青年學科帶頭人培養對象。近年來，在國內外學術期刊和學術會議上發表專題學術論文30多篇，主持和參加安徽省自然科學基金、國家自然科學基金、國家863計劃、國家科技部科技型中小企業技術創新基金等科研項目20多項，先後獲安徽省科技進步四等獎1項、安徽省高等學校科技進步三等獎2項、新型實用專利1項、安徽大學教學成果二等獎1項。主要研究領域：計算機視覺、圖象信息處理。
2．圖像處理與識別方向
羅斌：博士、教授（博導），英國約克大學計算機科學博士，安徽大學計算機科學與技術學院教授，博士生導師，安徽省首批「皖江學者」特聘教授，安徽省跨世紀學術技術帶頭人後備人選，安徽大學計算機科學與技術學院院長。中國圖象圖形學會理事、學術委員會、青年工作委員會委員，IEEE學會會員，IEEE計算機學會會員，英國BMVA會員。研究領域為數字圖像處理與模式識別。目前主持國家自然科學基金項目《基於鄰接圖譜理論的圖像聚類方法研究》，以及教育部「優秀青年教師資助計劃」項目、安徽省人才開發基金和安徽省教育廳自然科學研究項目等。與國外同行專家保持有良好的合作關系，參加英國EPSRC項目的研究。主要研究成果有：應用現代圖的分解理論對圖像的結構化描述、圖匹配理論和圖的聚類方法進行了研究；利用EM演算法和矩陣的SVD分解理論得到不同大小及包含結構雜訊圖的匹配方法，提出一種基於圖匹配的圖像配准演算法；將圖的譜分解理論應用於圖像的識別和聚類，提出圖譜結構特徵提取方法，以及利用譜特徵進行圖的識別與聚類，並應用於圖像庫的檢索。研究成果曾獲亞洲計算機視覺學術會議最佳論文獎和安徽省科技進步三等獎。在國內外學術刊物和國際會議上發表論文70餘篇，論文被SCI、EI、ISTP等索引40多次，論文代表作曾發表於《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》、《Computer Vision and Image Understanding》、《Pattern Recognition》、《Pattern Recognition Letters》、《Image Vision Computing》等學術期刊。
3．智能信息處理方向
吳小培：博士、教授（博導）。2002年12月於中國科學技術大學獲博士學位，研究方向為生物醫學信號處理。2003年10月起在中國科學技術大學信號與信息處理博士後流動站進行博士後研究（在職）， 2004年4月－9月美國加州大學聖地亞哥分校訪問學者。安徽大學中青年骨幹教師，安徽省高校學科帶頭人培養對象。研究領域：盲信號處理，生物醫學信號處理和語音、圖像處理和識別。近年內主持和參加國家自然科學基金、安徽省自然科學基金項目等項目5項。發表學術論文40餘篇。在盲源分離、獨立分量分析和腦電信號處理等方面的研究成果在國內有一定的影響，相關論文多次被同行引用。
柴曉冬：教授，博士。安徽省高校中青年骨幹教師。目前在中國科技大學電子技術與科學系做博士後研究（在職），研究內容為基於生物特徵識別的信息安全。參與研究國家自然科學基金項目兩項，主持省教委自然科學基金項目二項，在國內外重要學術刊物及學術會議上發表論文三十餘篇。
4．多維信號處理方向
陶亮：博士、教授（博導），安徽省高校學科拔尖人才，計算機科學與技術學院院長助理。2003年於中國科技大學獲得信息與通信工程專業博士學位。1997年考取國家留學基金委公派訪問學者資格，次年被派往加拿大溫莎大學訪問研修一年。1999年被選為安徽大學中青年骨幹教師，2001年入選教育部優秀青年教師資助計劃並獲項目資助，2002年入選安徽省高校首批學科拔尖人才。自1988年研究生畢業留校以來，一直從事教學與科研工作，曾給本科生、研究生開設或主講過多門專業課程，獲得過校教學成果獎和校教書育人先進個人稱號；是本校信號與信息處理專業碩士生導師（該學位授予點開點導師之一），同時也是本校計算機應用技術專業博士生導師。參加或主持過多項科學研究，近期主持了安徽省教育廳自然科學重點研究項目、安徽省自然科學基金項目及教育部優秀青年教師資助計劃項目的研究各一項。主要研究方向為多維信號處理、生物特徵識別技術。在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《電子學報》、《Chinese Optics Letters》等核心學術期刊以及國際學術會議上發表論文50多篇，獲得過安徽省第四屆自然科學優秀學術論文獎，目前（2005年4月）已有2篇論文被SCI收錄，22篇論文被EI收錄，10篇論文被ISTP收錄，多篇論文被他人引用；有專著1部（《實值Gabor變換理論及應用》）；是《電路與系統學報》和《計算機輔助設計和圖形學學報》審稿人以及IEEE國際電路與系統專業學術年會審稿人（被邀請擔任過審稿委員會委員、專題分會主持）。
三、主要學術成果
1．在國家自然科學基金項目「基本矩陣的魯棒性計算及應用」支持下，應用視覺理論、投影幾何、代數幾何、矩陣分析和現代數學最優化理論，完成了基本矩陣的魯棒性演算法研究，並給出了在3維計算機視覺中相關問題的魯棒性演算法。
2．在國家自然科學基金項目「基於SVD分解的射影重構演算法研究」支持下，對基於SVD分解的射影重構演算法作深入系統的研究，並通過模擬數據和真實圖像兩方面的實驗，獲得圖像中匹配點雜訊效應的定量理解和演算法性能的定性理解。
3．在國家自然科學基金項目「基於照片的場景重現」支持下，對基於序列圖像的全景漫遊技術進行了研究，主要包括：圖像插補問題、圖像整合問題及全景圖生成問題。
4．在國家「863」計劃項目「基於虛擬現實技術的裝配幫助系統」支持下，完成了以下研究工作：1）建立一個Windows環境下的多模綜合實驗平台；2）實現一個基於視點的物體識別、定位的幫助裝配系統的虛擬現實系統；3）對攝像機自標定、基於視點的插補、3D重構等問題進行了深入地研究。經國家「863」專家組鑒定：對本領域的研究起到了開拓性的作用。
5．在國家自然科學基金項目支持下對計算機產生體視全息圖進行了研究。全息技術能提供所有視點、距離上的3D（深度）感知，它是目前最理想的3D顯示。當今來自計算機、衛星、先進醫學成像設備、戰場環境的精確模擬以及地質勘探等各個領域的數據與日俱增，人們越來越希望能將這些數據變換成人們更易理解的形式，即真3D顯示的形式。它無須藉助眼鏡、頭盔等輔助設備，並用計算機生成3D顯示的編碼，由光電器件生成空間顯示。
6．先後完成「基於圖像的交通肇事現場測距系統」、「基於圖像序列的互動式全景漫遊生成系統」、「合肥風光互動式全景漫遊系統」、「基於圖像的犯罪現場重現系統」、「蕪湖長江大橋和合肥中心油庫交互演示系統」、「宜昌互動式招商引資展示系統」等開發和研製，並應用於交通事故處理、公安刑偵、城市規劃、旅遊宣傳等多個方面，取得了較好的社會效益和經濟效益。對計算機視覺、圖像處理以及虛擬現實技術的推廣應用起到了積極的促進作用。其中「基於圖像的交通肇事現場測距系統」和「合肥風光互動式全景漫遊系統」經合肥市科技局組織專家鑒定：核心技術水平達到國際先進水平，系統達到國內領先水平，並填補國內空白。
7. 在國家自然科學基金、安徽省自然科學基金項目等項目的支持下，初步驗證了用獨立分量描述思維腦電特徵的可行性，並提出了基於思維腦電獨立分量特徵的腦機介面技術研究新設想。該研究思路和階段性成果獲得了國內外專家的肯定；研究了小波變換和獨立分量分析進行結合的可行性，實驗結果表明，基於小波變換和ICA的時頻空三域分析方法能較好地解決多導腦電信號ICA分析中存在的過完備問題和非平穩問題；研究了在線ICA演算法及其實現技術，提出了一種簡單實用的在線Infomax演算法，並用於實測腦電數據的在線消澡問題，取得了較理想的結果，該項成果是對Infomax 盲源分離演算法的擴展和補充。
8．在教育部優秀青年教師資助計劃項目、安徽省自然科學基金項目以及安徽省教育廳自然科學重點研究項目的支持下，研究提出了實值離散Gabor變換（RDGT）理論與快速演算法，提出了基於RDGT的瞬變信號表示演算法、基於過抽樣RDGT的核磁共振FID信號增強演算法，以及基於RDGT的線性時變系統表示與逼近方法；研究了基於人臉識別的身份認證方法與系統。研究成果以40多篇論文中英文形式發表在《Journal of Computer Science and Technology》、《Chinese Journal of Electronics》、《電子學報》等重要的核心學術期刊和若干國際學術會議上，並且已有20多篇論文被SCI、EI、ISTP收錄。
四、學科研究方向介紹
1．計算機視覺及應用方向
將多視圖幾何與矩陣分析、諧波分析和現代數學最優化理論結合起來，研究基於圖像的3D成像幾何與物理中的演算法和應用，包括基本矩陣的魯棒計算及應用、基於照片的場景重現和SVD重構、基於虛擬現實技術的裝配幫助系統、計算機產生體視全息圖的研究及其在交通事故處理、公安刑偵、城市規劃、旅遊宣傳、文化遺產保護等方面的應用。
2．圖像處理與識別方向
將現代圖的分解理論、現代統計學理論和模式識別理論應用於數字圖像的分析與識別，對圖像的結構化描述、圖像特徵的提取、圖像的配准、結構模式識別中的圖匹配理論和圖的聚類方法進行研究，並將圖匹配理論和圖聚類方法應用於圖像庫的檢索和索引。
3．智能信息處理方向
研究小波分析理論及其在腦電信號處理中的應用、基於時－頻－空三域分析方法的思維腦電特徵提取與識別、思維腦電的獨立分量分析及其在腦機介面中的應用、在線盲源分離演算法及其DSP實現。
4．多維信號處理方向
研究多維信號分析與處理技術的新理論和新方法，並應用於生物信息、語音、圖像信號的處理和識別。如一維和二維實值離散Gabor變換理論、快速演算法及應用的研究；復雜背景下灰度圖像和彩色圖像中人眼自動定位演算法；基於人臉識別的身份認證方法與系統實現；支持向量機快速學習演算法及應用；語音消澡和識別技術等。

Ⅷ 誰有計算機視覺中的多視圖幾何中文版

多視圖可以用3DS MAX。
3D Studio Max，常簡稱為3d Max 或3ds MAX，是Discreet公司開發的（後被Autodesk公司合並）基於PC系統的三維動畫渲染和製作軟體。其前身是基於DOS操作系統的3D Studio系列軟體。在Windows NT出現以前，工業級的CG製作被SGI圖形工作站所壟斷。3D Studio Max + Windows NT組合的出現一下子降低了CG製作的門檻，首先開始運用在電腦游戲中的動畫製作，後更進一步開始參與影視片的特效製作，例如X戰警II，最後的武士等。在Discreet 3Ds max 7後，正式更名為Autodesk 3ds Max 最新版本是3ds max 2017。
3ds max界面組成有以下幾部分： 標題欄；菜單欄；工具欄；命令面板；繪圖區；視圖控制區；動畫控制區等。
3ds max軟體的特點有：
1、基於PC系統的低配置要求 ；
2、安裝插件（plugins）可提供3D Studio Max所沒有的功能（比如說3DS Max 6版本以前不提供毛發功能）以及增強原本的功能 ；
3、強大的角色(Character)動畫製作能力 ；
4、可堆疊的建模步驟，使製作模型有非常大的彈性。
希望我能幫助你解疑釋惑。

Ⅸ 學習了哪些知識，計算機視覺才算入門

計算機視覺是一個很大的范疇的總和，有兩種學習方式，一種是閱讀基礎書，搞懂它的每一部分；另一種是找一個問題，看文獻，編程實現，不斷往深走。這兩種學習方式是互補的，如果你看了好幾年書還不能上手解決問題，或者只會解決某些很特殊的問題，對其他問題束手無策都不算成功。因此你需要把看書掌握一般知識和編程實驗解決具體問題齊頭並進。下面說你要干什麼：

下載安裝OpenCV2

OpenCV是一個非常強大的計算機視覺庫，包括了圖像處理、計算機視覺、模式識別、多視圖幾何的許多基本演算法，有c++和Python兩種介面。學習的材料首先是安裝目錄下doc文件夾里的幫助文檔，提供所有函數的用法，任何時候對任何函數有疑問請查閱幫助文檔，安裝目錄下還提供一大堆寫好的演示程序供參考；《OpenCV_2 Computer Vision Application Programming Cookbook》是一本比較基礎的介紹材料，它的缺點是沒有介紹分類器（模式識別）方面的函數怎麼用。

雖然網上還有其他很多流行的庫，比如處理特徵點的VLfeat，處理點雲的PCL，處理GPU運算的CUDA，處理機器人問題的ROS和MRPT，但是這些都是你在解決具體問題時才會考慮去用的東西，如果你想快速讀取視頻、做個屏幕交互程序、使用流行的分類器、提取特徵點、對圖像做處理、進行雙目重建，OpenCV都提供相應函數，因此在你不知道該把餘生用來干什麼的時候，先裝OpenCV學習。

讀綜述

Computer Vision: Algorithms and Application。這本書用1000頁篇幅圖文並茂地瀏覽了計算機視覺這門學科的諸多大方向，如果你不知道計算機視覺是一門搞什麼的學科，這本書是你絕佳的選擇。它的優點是涉獵了大量文獻，缺點是缺乏細節，因此很顯然只讀這本書你根本沒法上手工作，因為它講的實在是太粗糙了。如果你對其中的某一部分感興趣，就請去讀相關文獻，繼續往下走，這就是這本書的意義。有中文版，但是翻譯的不好，也不建議你細細去讀，看看裡面的圖片即可。

Computer Vision: Models, Learning, and Inference：這本書是我認為研究生和高年級本科生入門計算機視覺最好的教材。它內容豐富，難度適中，推導翔實，語言流暢，強烈推薦你花2個月時間把這本書讀完。

多視圖幾何

Multiple View Geometry in Computer Vision：這本書是多視圖幾何的聖經，意思就是說想搞三維重建或者圖像測量之類的項目，這本書是必讀的。它需要你有線性代數的基本知識，會SVD分解即可。第一版有中文版，翻譯的非常好，但是已經絕版了，可以上淘寶高價買一本，第二版添加的內容很少，在網上可以下載到。

模式識別

模式識別核心就是訓練一個函數來擬合手頭的數據，如果數據的標簽是離散的，稱為分類問題，如數據的標簽是連續的，稱為回歸問題；分類又分有監督分類和無監督分類，有監督分類器有神經網路、支持向量機、AdaBoost、隨機場、樹模型等等。當你拿到一大堆數據，需要從裡面找關系的時候，一般都需要使用模式識別演算法來訓練一個函數/分類器/模型，因此模式識別是機器學習的核心。
《模式分類（第二版）》：這是一本適合普通讀者閱讀的教材，介紹了模式識別中經典的分類器，講解細致，語言生動，難度適中，每一個演算法都有偽代碼。

The Elements of Statistical Learning：這本書使用嚴謹的數學工具分析模式識別演算法，它比較難，但是非常深刻。每拿到一個模型它都會分析這個模型在數學上是如何構造的，並且推導模型的分類錯誤率。分析和推導是這本書的精髓。

Pattern Recognition and Machine Learning：這是一本從貝葉斯學派的角度分析模式識別模型的書，它使用的工具主要是概率論，比較難，非常深刻，內容非常豐富。

雖然這兩本書很難，但是它們用到的數學知識不過是基本的概率論和線性代數，只是用的比較活，計算機視覺這個學科需要的數學知識也是這個水平。

圖形學

圖形學教材首先推薦《計算機圖形學與幾何造型導論》，這本書用流暢的語言介紹了圖形學的基礎知識，選材有趣，推導簡潔但是絕不跳步走，保證你能看懂而且不會看煩。

光線追蹤器我看過一本薄的《Realistic Ray Tracing》和一本厚的《Ray Tracing from the Ground Up》，兩本書都有代碼。後一本內容極其豐富，有中文版，翻譯尚可。後一本唯一的缺點就是講不清楚BRDF，但這恰恰是前一本的亮點。

還有一些比較偏的書，比如偏微分方程在圖像處理中的應用、細分、壓縮感知、馬爾科夫隨機場、超解析度分析，概率機器人、多尺度幾何分析，這些領域都有各自的名著，你在某個領域深挖的時候，類似這樣的書可能會出現在參考文獻中，那時再看不遲。

讀文獻
寫到書里的知識基本上都有些過時，你得通過看文獻掌握各個領域最新的發展動態。計算機視覺的頂級期刊有兩個PAMI和IJCV，頂級會議有ICCV和CVPR，在科學網—[轉載]計算機視覺方向的一些頂級會議和期刊有更加詳細的介紹。