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现代数学及其在计算机图形学和视觉领域的应用。

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简介:
This publication, titled “Modern Mathematics and Applications in Computer Graphics and Vision,” was authored by Hongyu Guo and released in the year 2014. It presents a comprehensive exploration of advanced mathematical concepts alongside their practical applications within the fields of computer graphics and visual perception.

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  • 方法
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    本研究探讨了数学理论与算法如何助力解决计算机视觉领域关键问题,涵盖图像处理、模式识别及三维重建等方面。 吴福朝著,《射影几何》《矩阵与张量》《模型估计》,全书分为三篇共18章。
  • 论文
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    该论文深入探讨了计算机视觉领域中的关键问题和技术进展,包括图像处理、模式识别及深度学习算法在视觉理解上的应用。文章综述了近年来的研究成果,并展望未来发展方向。 近几年计算机视觉领域的发展可以概括为几个主要方面:首先介绍了基本的特征提取方法,随后重点讨论了深度神经网络的应用及其影响。接下来是基于梯度直方图(HOG)的特征提取与匹配技术,这些技术在目标实例检测和图像检索等任务中扮演着基础性角色。此外,我们还探讨了利用滑动窗口进行目标检测的方法,在人脸及行人识别等领域具有广泛应用。 文章继续讨论了一些核心的图像处理技术和形状识别方法,并概述了几种基本的跟踪策略——包括基于区域与运动的目标追踪方式。最后,对视频监控、车载视觉系统以及遥感技术的应用进行了总结和分析。这些研究内容在Matlab中得到了实现并提供了相应的代码片段供读者参考;同时也有部分Python语言的示例代码可供学习使用。 尽管没有特定的前提条件要求,但掌握线性代数、信号处理及模式识别的基础知识将有助于更好地理解文中涉及的概念和技术细节。
  • 多重网格方法流体力
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    本研究聚焦于多重网格方法,探讨其原理、算法及优化策略,并深入分析该技术在解决复杂流动问题中的作用与优势,特别是在提高计算效率和准确性方面。 多重网格法是一种在计算流体力学(CFD)和其他偏微分方程求解领域广泛应用的高效数值方法。它的主要优势在于能够加速迭代过程,在解决大规模或高维问题时,相比雅可比迭代或高斯-赛德尔等传统方法,可以显著减少所需的计算时间。 多重网格法的核心思想是通过多个不同分辨率的网格层次来加快迭代速度。在CFD中需要求解如Navier-Stokes方程这类非线性偏微分方程时,传统的迭代方法往往因为高频误差项难以消除而需进行大量迭代,这会导致较大的计算资源消耗和时间延长。 多重网格法通过引入不同分辨率的网格层次来处理这个问题。在较粗的网格上快速去除高频误差后,将这些解或结果插值到更细的网格中继续求解过程,在此过程中逐步降低误差。这种策略使它能够同时处理低频和高频部分的误差,从而加速整个迭代流程。 多重网格法的关键步骤包括: 1. 粗网格修正:在最粗的网格层次上进行快速有效的初始迭代。 2. 插值:将较粗糙网格的结果插值得到更细密的分辨率水平上的近似解。 3. 平滑化处理:使用特定方法进一步减少误差,通常是在更加精细的网格级别中执行此操作。 4. 限制法:从细微到粗略地传递迭代过程中产生的误差信息。 多重网格算法在CFD中的应用非常广泛,包括但不限于: - 解决高雷诺数流动问题 - 处理复杂几何形状下的流体动力学情况,在需要较高分辨率来捕捉细节时尤为适用。 - 研究多相流与热传递现象。 - 分析固体力学和流体力学相互作用的问题。 - 非定常(时间依赖性)流动问题。 设计高效的多重网格算法需注意平衡多个因素,例如增加网格层次虽然能提高求解效率但也会带来额外的存储需求及生成成本。因此,在应用时需要仔细权衡这些问题以达到最优效果。 通过学习相关理论书籍如刘超群的作品,工程师和研究人员可以掌握如何将此技术应用于实际问题中,并在CFD领域获得更快更精确的结果。
  • 优质
    《李代数在计算机视觉中的应用》一文探讨了如何利用李群与李代数理论解决计算机视觉领域中的姿态估计、图像配准等问题,为算法优化提供了新思路。 在计算机多视角几何的研究中,经常会遇到李代数以及指数映射的概念。这些概念与我们常用的旋转矩阵R有所不同。我推荐查阅相关的文档来了解它们之间的关系,并可以参考我的博客文章进行更深入的理解。该博文详细讲解了这一主题的相关内容,有助于进一步掌握其中的原理和应用方法。
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    本文章介绍了OpenGL在计算机图形学领域的广泛应用,并探讨了其在N95手机上的实现细节与优化策略。 基于OpenGL实现的一个手机是我的期末作业。主要操作按键如下: - 上下键:沿X轴旋转; - 左右键:沿Y轴旋转; - W:滑盖向上; - X:滑盖向下; - S:滑盖关上; - L:允许光照或禁止光照的切换; - C:打开右上方或左下方光源; - Z:开启或关闭光照效果; - A:增加透明度; - D:减少透明度。 当手机屏幕向下滑动后,会自动转为横屏模式。
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    本文探讨了四元数(Quaternion)在计算机图形学领域的关键作用,包括其在3D旋转、动画及虚拟现实技术中的高效实现与应用。 ### 四元数在计算机图形学中的应用 本书《Quaternions for Computer Graphics》由John Vince教授撰写,旨在介绍四元数这一数学工具在计算机图形学领域的应用。四元数是一种扩展复数的概念,在三维空间旋转等操作中有着独特的优势。 #### 四元数基础 **定义与表示:** 四元数可以表示为\(q = w + xi + yj + zk\),其中\(w, x, y, z\)是实数,而\(i, j, k\)则是虚数单位,满足关系\(i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1\)。与复数不同,四元数涉及三个不同的虚数单位,并且它们之间还存在乘法的非交换性,即\(ij \neq ji\)。 **性质:** - **加法**:两个四元数相加时,它们的实部和虚部分别相加。 - **乘法**:四元数的乘法较为复杂,涉及到实部与虚部之间的相互作用。 - **共轭**:一个四元数的共轭形式是将所有的虚数单位符号反转,即如果\(q = w + xi + yj + zk\),则其共轭\(\bar{q} = w - xi - yj - zk\)。 - **模**:四元数的模(或长度)可以通过其各分量的平方和的平方根来计算,即\(|q| = \sqrt{w^2 + x^2 + y^2 + z^2}\)。 - **单位四元数**:若四元数的模为1,则称其为单位四元数。 #### 计算机图形学中的应用 **三维旋转:** 四元数在三维旋转的应用中非常关键。传统方法如欧拉角和旋转矩阵虽然可行,但存在某些缺点,例如欧拉角的“万向节锁”问题以及旋转矩阵的大规模计算开销。相比之下,四元数能够更高效地表示和计算三维旋转,特别是在连续旋转和插值中表现优秀。 **旋转插值(Slerp):** 在动画制作和游戏开发中,经常需要平滑地过渡从一个旋转到另一个旋转。通过使用四元数的球面线性插值(Slerp),可以实现非常自然的过渡效果。这种方法相比于传统的线性插值更为准确和流畅。 **刚体运动:** 在物理模拟中,四元数被用来描述物体的刚体运动。它们不仅可以表示旋转,还可以与平移相结合,形成更为复杂的变换。 **姿态估计与控制:** 在机器人技术中,四元数被广泛用于姿态估计与控制。通过传感器数据(如陀螺仪、加速度计)来估计机器人的当前姿态,并利用四元数来进行精确的姿态调整。 #### 四元数与复数的关系 正如前言所述,作者最初接触的是复数在电气工程中的应用。复数用\(j\)而非\(i\)作为虚数单位的表示,在电气工程中是为了避免与电流(i)混淆。而四元数可以看作是对复数的扩展,不仅增加了虚数单位的数量,还引入了更复杂的代数结构。这种扩展使得四元数在处理三维空间的问题时更加灵活和强大。 #### 结论 四元数作为一种高级数学工具,在计算机图形学领域扮演着至关重要的角色。无论是从理论层面还是实际应用层面来看,掌握四元数的基本概念及其应用对于从事该领域工作的专业人士来说都是必不可少的。通过深入理解四元数的工作原理和应用场景,开发者可以更高效地解决复杂的空间变换问题,从而提高图形渲染的质量和性能。
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    本书深入浅出地介绍了计算机图形学的基本概念、原理和算法,并提供了丰富的示例代码,旨在帮助读者理解和实现图形学中的关键技术。 第1章 基本图形的生成 1.1 直线 1.1.1 生成直线的DDA 算法 1.1.2 生成直线的中点算法 1.1.3 生成直线的Bresenham算法 1.1.4 程序设计案例 1.2 圆 1.2.1 DDA 算法 1.2.2 Bresenham算法 1.2.3 程序设计案例 1.3 椭圆 1.4 区域填充 1.4.1 扫描线填充 1.4.2 种子填充 1.4.3 程序设计案例 1.5 字符的生成 1.6 图形裁剪 1.6.1 线裁剪 1.6.2 多边形裁剪 1.6.3 裁剪程序设计案例 1.7 Visual C++中基本绘图函数 1.8 课后练习 第2章 二维图形 2.1 用户坐标到屏幕坐标的变换 2.1.1 窗口到视口的变换内容 2.1.2 窗口区到视图区的坐标变换 2.2 几何变换 2.1.1 基本变换 2.1.2 复合变换 2.3 几何变换程序设计案例 第4章 平面曲线图 4.1 正叶线 4.2 正叶线蝴蝶结 第5章 平面曲线程序设计案例 第6章 课后练习 第3 章 图形交互技术 3.1 用户接口设计 3.2 逻辑输入设备与输入处理 3.2.1 逻辑输入设备
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    本文章介绍了联邦学习技术及其在计算机视觉领域的具体应用案例,深入探讨了如何利用该技术解决数据隐私保护与模型训练之间的矛盾。通过实例详细解析了联邦学习的工作原理、优势以及面临的挑战。适合对机器学习和隐私保护感兴趣的读者阅读。 使用外部的公开数据集直接运行代码(可能由于数据集的不同,需要自行调整深度学习模型),例如PASCAL VOC、MS COCO等常见目标检测数据集。采用flask_socketio作为服务端与客户端之间通信的框架,并分别利用YOLOv3和Faster R-CNN两个模型,在联邦学习场景下测试对街道数据集进行联合建模的结果比较。目前,联邦视觉系统有两种实现方式:一种是使用flask_socketio来完成服务器和客户端之间的通信;另一种则是基于PaddleFL的实现方法(具体过程可参考GitHub上的相关项目)。这里选择第一种方式进行服务端与客户端的通信。