上大计算机视觉考试资料

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1、计算机视觉考试资料填空：10；判断：10；简答：60；程序分析（实验三）：20简答：1.什么是图像特征？什么是整体图像特征？什么是局部图像特征？什么是图像特征，并没有一个准确的定义。理想的特征描述符应该具有：可重复性、可区分性、集中以及高效等特性；还需要能够应对图像亮度变化、尺度变化、旋转和仿射变换等变化的影响。计算机视觉中通常把角点（corner）作为是图像的特征，而角点能够作为图像特征点的原因有以下两点：（1）角点具有唯一的可识别性，当然，这是基于两幅图像没有非常大的差别的前提下适用的；（2）角点具有稳定

2、性，换句话说，就是当该点有微小的运动时，就会产生明显的变化。于是，可以清晰的看到该点的移动，这有利于特征点的跟踪；对于图像上其它的特征描述，如边（edge），区域（patch）等，用数学的语言来描述，就是，这些特征点变化性比较小。如某一灰度相似的区域，其一阶导数为常数，二阶导数也为常数。因此，若选取一幅图像中这样的某个区域作为特征，则在另一幅图像中，便很难找到同时满足唯一可识别性和稳定性要求的对应特征。对于边特征，在垂直于边的方向上，其一阶导数和二阶导数均不为0；但是在平行于边的方向上，则不然。故边特征不适合

3、作为图像的特征。当发现某个点附近的一阶导数是不断变化时，该点便是角点，可作为图像的特征点。局部特征点是图像特征的局部表达，它只能反映图像上具有的局部特殊性，所以它只适合于对图像进行匹配，检索等应用。对于图像理解则不太适合。而后者更关心一些全局特征，如颜色分布，纹理特征，主要物体的形状等。全局特征容易受到环境的干扰，光照，旋转，噪声等不利因素都会影响全局特征。相比而言，局部特征点，往往对应着图像中的一些线条交叉，明暗变化的结构中，受到的干扰也少。常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。颜色特

4、征是一种全局特征，描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征，此时所有属于图像或图像区域的像素都有各自的贡献。由于颜色对图像或图像区域的方向、大小等变化不敏感，所以颜色特征不能很好地捕捉图像中对象的局部特征。纹理特征也是一种全局特征，它也描述了图像或图像区域所对应景物的表面性质。但由于纹理只是一种物体表面的特性，并不能完全反映出物体的本质属性，所以仅仅利用纹理特征是无法获得高层次图像内容的。与颜色特征不同，纹理特征不是基于像素点的特征，它需要在包含多个像素点的区域中进行统计计算

5、。2.用Adaboost检测人脸的原理。Adaboost算法是一种用来分类的方法，它的基本原理就是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。使用Adaboost算法能挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器; 例如下图中需要用一些线段把红色的球与深蓝色的球分开，然而如果仅仅画一条线的话，是分不开的。                                                          

6、                                           a             b cd使用Adaboost算法来进行划分的话，先画出一条错误率最小的线段如图1，但是左下脚的深蓝色球被错误划分到红色区域，因此加重被错误球的权重，再下一次划分时，将更加考虑那些权重大的球，如c所示，最终得到了一个准确的划分，如下图所示。                                                                          人脸检测的目的

7、就是从图片中找出所有包含人脸的子窗口，将人脸的子窗口与非人脸的子窗口分开。大致步骤如下：   (1)在一个20*20的图片提取一些简单的特征（称为Harr特征），如下图所示。                                                     它的计算方法就是将白色区域内的像素和减去黑色区域，因此在人脸与非人脸图片的相同位置上，值的大小是不一样的，这些特征可以用来区分人脸和分人脸。                      (2)目前的方法是使用数千张切割好的人脸图片，和上

8、万张背景图片作为训练样本。训练图片一般归一化到20*20的大小。在这样大小的图片中，可供使用的haar特征数在1万个左右，然后通过机器学习算法—adaboost算法挑选数千个有效的haar特征来组成人脸检测器。                                            (3)学习算法训练出一个人脸检测器后，便可以在各个场合使用了。使用时，将图像按比例依次缩放，然后在缩放后