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双目视觉在面积测量中的应用
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& 2016中科院十一科研营：人脸图像的检测与识别，计算机视觉方向多国家硕士理工科科研论文服务承诺·免费24小时咨询 ·一流名校精英团队·天道头脑风暴法 ·权威适时选校分析系统·六步曲服务体系 ·申请不成功全额退费方案特色不同于以往的实习经历，本项目旨在帮助学生深入了解国内&国际名校实验室科研环境，让学生真正了解如何从事科研工作，怎样从基础知识入手，再一步步深入直到完成一个科研项目，本项目可以帮助学生更加清晰的了解自己所在的专业以及未来发展前景，为学生之后的申请奠定一个良好又扎实的专业基础。图像中的人脸检测与识别是模式识别领域中的经典问题，涉及模式识别、计算机视觉、图像处理、生理学等多方面领域的技术和知识。本项目具体以人脸图像的检测与识别作为切入点，以实现最终的大项目“人脸图像检测与识别系统”为目标，展开相关领域知识的讲解、讨论及实现。学生将跟随中科院导师一同工作，学习基础的编程语言——C语言和matlab语言，学习开源Opencv计算机视觉库，实际进行图像处理、计算机视觉、模式识别等工作，最后利用所学知识实现人脸图像检测与识别系统。师资背景：任职教师为中国科学院软件所助理研究员，博士毕业于中国科学院大学，主要研究方向包括人脸识别，模式识别，计算机视觉等。发表论文10余篇，其中包括计算机视觉领域期刊IET computer vision、国际图像处理领域盛会ICIP、生物特征识别盛会ICB等，专利4项。适合人群大二以上优秀本科生及部分优秀高中生，计划申请数据分析、计算机、统计、自动化等相关专业，为了让学生可以更好的完成科研项目，项目组会以笔试和面试的形式对学生进行筛选。参与流程本实习项目为人脸图像检测与识别，在实习过程中，指导老师全程带领学生进行该科研项目的各个环节。通过参与该项目，学生可以了解如何系统地进行图像检测与识别方面的科研工作。具体项目内容及模块概括如下：1.知识铺垫：文献调研，介绍计算机视觉与模式识别概论，Opencv计算机视觉库介绍，人脸图像检测原理2.项目实践：利用C语言调用Opencv计算机视觉库，利用Opencv库实现人眼、人脸图像检测，Matlab实现人脸图像库的特征提取，Matlab实现基于最近邻的人脸识别算法日程安排：日期时间&项目进度Lab相关10月1日下午 外地学生入住酒店，破冰活动，自我介绍，学生分组，导师进行项目介绍10月2日上午 项目开题下午 计算机视觉/模式识别概论文献调研10月3日上午 图像处理基本概念与操作下午 Opencv计算机视觉库介绍利用C语言调用Opencv计算机视觉库10月4日上午 图像中的目标检测下午 人脸图像检测原理利用Opencv库实现人眼、人脸图像检测10月5日上午 图像的特征表述下午 人脸图像的特征提取Matlab实现人脸图像库的特征提取10月6日上午 模式分类下午 最近邻人脸识别算法Matlab实现基于最近邻的人脸识别算法10月7日上午 项目结题下午 总结与展望人脸识别系统整合与运行备注：实际行程安排顺序可能会根据特定原因进行调整项目收获1.知识储备与前沿运用学生将跟随中科院导师一同工作，学习基础的编程语言—C语言和matlab语言，学习开源Opencv计算机视觉库，实际进行图像处理、计算机视觉、模式识别等工作，最后利用所学知识实现人脸图像检测与识别系统。以帮助申请计算机应用技术、软件工程、电子、自动化的学生夯实知识基础，明确学习兴趣与国外求学的动机与目标。2.科研过程引领与实践学生会在导师的讲解中明确一个课题研究进行的整个过程，并需要亲自完成一个小项目来应用和检测所学，并在过程中和导师沟通，透彻所学，并有所延伸。3.学术人脉与申请助力项目本身的实践让学生明确学习的原因与兴趣，坚定留学信心;同时有知识的增加和项目实践，使学生在文书写作中有高质量的素材积累，让学生在套磁、面试、甚至以后找工作的过程中，都有话可说、且思路开阔灵活;实习结束后，导师还会根据学生表现出具推荐信，让学生离Dream
school更近一步。常见问题项目时长：一周项目时段：日-10月7日实训机构：中国科学院扫描下方二维码，关于该项目的任何问题都会逐一为你耐心解答!
一键掌握学科专项、海外体验、实习培训、公益慈善、综合思维和能力提升等众多精选高质量活动项目!青少年国际素质活动平台相关方案推荐多国家硕士理工科科研论文多国家硕士理工科科研论文多国家硕士理工科科研论文最近浏览最新案例上海天道总部及培训中心：上海市黄浦区黄陂北路227号中区广场7层 200003
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2计算机视觉概述
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你可能喜欢计算机视觉算法工程师笔试主要什么内容？
透漏一个我们公司的计算机视觉笔试题之一，顺便做个广告，欢迎对计算机视觉，机器学习还有四旋翼无人机感兴趣的来我们公司交流，可以直接加我微信联系，谢谢。
图像处理部分：1、主要考察一维中值滤波，退化为区间滤波 编写伪代码，分析算法复杂度；2、主要考察二维中值滤波，编写伪代码，分析算法复杂度；3、如何去除脉冲噪声，图像中有大量随机产生的255和0噪声；4、考察加权中值滤波公式推导以及一维加权中值滤波计算机视觉部分：1、考察特征点匹配算法，输入两幅图像中的特征点对，输出匹配的特征点对，（128维描述子）距离计算函数已给出无需考虑复杂度。编写伪代码，分析算法复杂度；2、考察图像旋转。左边图像时旋转一定角度后的图像(有黑边)，右边为正常图像。已知两幅图像都为WxH，以及左图像与四边的切点A1A2A3A4，设计旋转算法使左图像变换矫正成右图像，编写伪代码，分析算法复杂度及优缺点；3、主要考察双目视觉中的标定知识。给出了双目视觉的成像原理图及相关定理和表达。第一小题，需要证明x'Fx=0 x'x为左右图像中的匹配点对，并要求给出F矩阵的秩；第二小题要求推导出最少可由多少对左右图像中匹配点可以推导出F矩阵；4、要求写出图像处理和计算机视觉在无人飞行器中的3个重要应用。给出理由和解决方案并分析。控制部分：对象举例均为四旋翼无人飞行器，各题目要求设计控制器，给出控制率，还有观测方案设计等等；有一题比较简单就是说明PID的各部分含义以及如何调节。
感觉考察比较基础，有一定难度，希望对大家有用
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