Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Лекция 19: Абсолютная ориентация в закрытой форме, выбросы и надежность, RANSAC
Лекция 19: Абсолютная ориентация в закрытой форме, выбросы и надежность, RANSAC
Лекция охватывает различные аспекты абсолютной ориентации, в том числе использование единичных кватернионов для представления поворотов в фотограмметрии, преобразование между представлениями кватернионов и ортонормированных матриц, работу с вращательной симметрией и координацию переноса, масштабирования и поворота без соответствий. В лекции также обсуждается проблема выбросов и надежности при подгонке линий и процессах измерения, а также вводится метод RANSAC (консенсус случайной выборки) как способ повысить надежность измерений при наличии выбросов. Лекция завершается обсуждением решения задачи абсолютной ориентации в закрытой форме с использованием двух плоскостей в копланарном сценарии, включая проблемы, связанные с выбросами и оптимизацией.
В этом видео об абсолютной ориентации лектор обсуждает проблему выбросов в реальных данных и предлагает использовать RANSAC, метод консенсуса, включающий случайные подборы подмножеств для обработки выбросов. Лектор также обсуждает методы достижения равномерного распределения точек на сфере, в том числе вписывание сферы в куб и проецирование случайных точек, тесселяцию поверхности сферы и создание точек на правильных многогранниках. Кроме того, лектор рассказывает о способах выборки пространства вращений для эффективного распознавания нескольких объектов в библиотеке, определения количества вращений, необходимого для выравнивания объекта с самим собой, и решения проблемы поиска вращений с помощью примеров или умножения кватернионов.
MIT 6.801 Машинное зрение, осень 2020 г. Лекция 20: Пространство вращений, регулярные замощения, критические поверхности, бинокулярное стерео
Лекция 20: Пространство вращений, регулярные мозаики, критические поверхности, бинокулярное стерео
Этот раздел лекции охватывает такие темы, как регулярное замощение, критические поверхности, бинокулярное стерео и нахождение параметров преобразования в трехмерном пространстве. Лектор объясняет, что наилучший способ тесселяции сферы — использовать двойную треугольную тесселяцию, создавая примерно шестиугольные формы с несколькими пятиугольниками. Они также обсуждают критические поверхности, которые сложны для машинного зрения, но могут быть использованы для создания мебели из прямых палочек. При обсуждении бинокулярного стерео лектор объясняет взаимосвязь между двумя камерами, концепцию эпиполярных линий и то, как найти пересечение двух камер, чтобы определить точку в мире. Они также объясняют, как рассчитать ошибку между двумя лучами, чтобы определить их пересечение и минимизировать ошибку изображения, принимая во внимание коэффициент преобразования между ошибкой в мире и ошибкой в изображении. Наконец, они обсуждают, как найти базовую линию и D, чтобы восстановить положение и ориентацию твердого объекта в пространстве, используя кватернион для представления базовой линии.
Лекция охватывает различные темы, в том числе пространство вращений, регулярные мозаики, критические поверхности и бинокулярное стерео. Для вращений инструктор обсуждает использование численных подходов, проблему сингулярностей и преимущества использования единичных кватернионов. С помощью регулярной тесселяции они показывают, как определенные поверхности могут вызвать проблемы с бинокулярным стерео, и предлагают использовать меры погрешности и веса для смягчения проблем. Докладчик также затрагивает квадратичные поверхности и представляет новую домашнюю задачу, которая включает в себя «бесстрашное размышление».
Лекция 21: Относительная ориентация, бинокулярное стерео, структура, квадрики, калибровка, репроекция
Лекция 21: Относительная ориентация, бинокулярное стерео, структура, квадрики, калибровка, репроекция
Эта лекция охватывает темы, связанные с фотограмметрией, включая относительную ориентацию, квадратичные поверхности, калибровку камеры и соответствие между точками изображения и известными трехмерными объектами. Лектор объясняет различные методы решения задач искажения и получения таких параметров, как f и tz. Они также подчеркивают важность ортогональных единичных векторов при нахождении полной матрицы вращения и предлагают решения для нахождения k с использованием более стабильной формулы. Лектор подчеркивает важность понимания однородных уравнений, которые имеют решающее значение в машинном зрении.
В этой лекции рассматриваются различные темы, связанные с компьютерным зрением и калибровкой, в том числе использование плоской мишени для калибровки, неоднозначность калибровки внешнего ориентирования, избыточность в представлении параметров вращения и определение статистических свойств заданных параметров через коэффициент усиления шума. В лекции объясняется формула решения квадратного уравнения и вводится метод аппроксимации, включающий итерацию. Случай плоской цели обсуждается как широко используемый метод для калибровки и приложений машинного зрения. Лекция также касается представления формы и узнавания, а также определения положения в трехмерном пространстве.
Лекция 22: Внешнее ориентирование, восстановление положения и ориентации, настройка связки, форма объекта
Лекция 22: Внешнее ориентирование, восстановление положения и ориентации, настройка связки, форма объекта
В лекции исследуется концепция внешнего ориентирования в фотограмметрии, где положение и ориентация камер определяются в трехмерной среде. Лектор рассказывает о различных методах решения задач, связанных с внешним ориентированием, таких как восстановление положения и ориентации объекта по правилу знаков треугольника и правилу косинусов. В видео также рассматривается использование обобщенных цилиндров и сеток для представления трехмерных объектов и их выравнивания в компьютерном зрении. Лектор также знакомит с расширенным изображением Гаусса, методом отображения выпуклых объектов произвольной формы на единичную сферу, и объясняет его ограничения при работе с невыпуклыми объектами. Кроме того, в видео затрагивается нелинейная оптимизация и ее применение для создания точных 3D-моделей для фотограмметрии.
В лекции обсуждается параметризация кривых и вычисление кривизны как в 2D, так и в 3D сценариях. В 2D замкнутая выпуклая кривая может быть представлена на единичной окружности углом eta и плотностью, пропорциональной кривизне, которая является обратной величиной радиуса кривой. В лекции показано, как интегрировать эта и использовать уравнения xy, чтобы получить выпуклый объект для круглого изображения, и распространить представление на другие формы, такие как эллипсы. В 3D понятие отображения Гаусса вводится для соединения точек на поверхности с точками на единичной сфере, а кривизна поверхностей обсуждается с гауссовой кривизной, которая является удобной единственной скалярной величиной, измеряющей кривизну. Лекция заканчивается обсуждением отношения двух площадей, k и g, и того, как оно связано с кривизной сферы.
MIT 6.801 Машинное зрение, осень 2020 г. Лекция 23: Гауссово изображение, тела вращения, гистограммы направлений, правильные многогранники
Лекция 23: Гауссово изображение, тела вращения, гистограммы направлений, правильные многогранники
В этом видео лектор обсуждает расширенное гауссово изображение (EGI) как представление трехмерных объектов, которые нельзя представить в виде многогранников. Докладчик объясняет, как интегральная кривизна связана с участком на поверхности формы, обсуждает концепцию EGI в абстрактных и дискретных реализациях и исследует гауссово изображение различных форм, включая эллипсоиды, тела вращения, такие как цилиндры и конусы, и невыпуклые объекты, такие как торы. EGI может помочь в определении положения объекта в пространстве и может использоваться для согласования с данными машинного зрения. Также обсуждаются методы нахождения кривизны и гауссовой кривизны тел вращения, а также проблемы вычисления EGI невыпуклых объектов.
В лекции 23 курса информатики лектор объясняет, как использовать изображение Гаусса для распознавания и выравнивания объектов, а также как создать гистограмму направления для представления истинной формы объекта в библиотеке. Они также обсуждают проблемы объединения гистограмм, деления сферы и выравнивания тела вращения, а также обычных фигур и тел. Лекция дает представление о том, как представлять объекты с использованием распределения массы на сфере, избегать скрытых элементов поверхности и понимать влияние кривизны на распределение массы. Также обсуждаются преимущества и недостатки использования различных форм для группирования гистограмм, а также важность регулярных шаблонов и форм для хорошего качества.
MIT 6.0002 Введение в вычислительное мышление и науку о данных, осень 2016 г. Лекция 1. Введение, проблемы оптимизации
1. Введение, проблемы оптимизации (MIT 6.0002 Введение в вычислительное мышление и науку о данных)
В этом видеоролике представлен курс «1. Введение, проблемы оптимизации (MIT 6.0002 Введение в вычислительное мышление и науку о данных)», а также обсуждаются предпосылки и цели курса. Основное внимание в курсе уделяется использованию вычислительных моделей для понимания мира и прогнозирования будущих событий. В видео обсуждаются модели оптимизации, которые представляют собой простой способ решения задач, связанных с целями и ограничениями. В видео также обсуждается конкретная проблема оптимизации, называемая проблемой рюкзака, которая представляет собой проблему, в которой человек должен выбрать, какие объекты взять из конечного числа объектов. В видео обсуждается, как оптимизировать меню с помощью жадного алгоритма. В видео также обсуждается эффективный алгоритм распределения ресурсов, называемый «жадным по значению».
Лекция 2. Проблемы оптимизации
2. Проблемы оптимизации
В этом видео обсуждается, как решать задачи оптимизации с помощью метода, называемого динамическим программированием. В качестве примера используется задача о рюкзаке, в которой различные варианты выбора в каждом узле приводят к решению одной и той же задачи. Обсуждается памятная реализация функции maxVal и показывается, что количество вызовов медленно растет для решения динамического программирования.
Лекция 3. Теоретико-графовые модели
3. Теоретико-графовые модели.
В этом видео объясняется, как можно использовать теорию графов для понимания и решения проблем, связанных с сетями. Видео знакомит с концепцией графа и объясняет, как использовать теорию графов для поиска кратчайшего пути между двумя точками. Видео также демонстрирует, как использовать теорию графов для оптимизации сети, и объясняет, как модель может быть применена к реальным задачам.
Лекция 4. Стохастическое мышление
4. Стохастическое мышление
Профессор Гуттаг знакомит со стохастическими процессами и основами теории вероятностей.
В этом видео спикер обсуждает разницу в расчетах вероятностей между задачами о двух днях рождения и задаче о днях рождения трех человек. Он объясняет, что дополнительная проблема для двух людей проста, поскольку включает только вопрос о том, все ли дни рождения разные. Однако для трех человек дополнительная задача включает в себя сложную дизъюнкцию со многими возможностями, что значительно усложняет математику. Докладчик показывает, как с помощью моделирования можно легко ответить на эти вероятностные вопросы вместо того, чтобы полагаться на расчеты карандашом и бумагой. Он также обсуждает предположение о том, что все дни рождения равновероятны, и о том, что распределение дней рождения в США неравномерно: одни даты встречаются чаще или реже, чем другие. Наконец, спикер показывает аудитории тепловую карту дней рождения студентов Массачусетского технологического института и приходит к выводу, что настроить имитационную модель проще, чем настроить аналитическую модель для учета неравномерного распределения дат рождения.
Лекция 5. Случайные блуждания
5. Случайные блуждания
В этом видео о случайных блужданиях рассказывается о важности их изучения и понимания того, как моделирование может помочь с концепциями программирования в научных и социальных дисциплинах. Оратор начинает с иллюстрации того, как количество шагов, которые делает пьяный, влияет на их расстояние от источника. Затем видео знакомит с предвзятым случайным блужданием и пьяным мазохистом, показывая, как работает процесс моделирования и итерации с использованием простых команд построения графика. Докладчик подчеркивает важность поэтапного построения симуляций и проведения проверок работоспособности для обеспечения их точности, а в заключение обсуждает искусство создания различных типов графиков для представления данных. Видео также знакомит с WormField как с возможностью разнообразить и усложнить симуляцию.