计算机视觉作为一门交叉学科,融合了计算机科学、数学和物理等多个领域的知识，旨在通过计算机技术对图像或视频进行处理和分析，以实现机器“看”和理解世界的能力，本课程将深入探讨计算机视觉的核心概念、算法和技术应用，帮助学员掌握这一领域的关键技能。
计算机视觉概述
计算机视觉是一门研究如何使计算机像人类一样理解和解释图像和视频信息的科学,它涉及多个方面的技术和方法，如图像处理、模式识别、机器学习等，通过这些技术的结合，计算机能够从图像中提取有用的信息，进行目标检测、物体跟踪、场景理解等多种任务。
在计算机视觉的发展历程中,我们可以看到从早期的简单图像处理到如今复杂的深度学习方法，每一次进步都为该领域带来了新的可能性和挑战，随着大数据和计算能力的提升，计算机视觉正在逐渐渗透到我们生活的各个方面，包括自动驾驶汽车、智能安防监控、医疗诊断等领域。
核心技术与算法
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图像预处理： 图像预处理是计算机视觉中的一个重要步骤，其目的是为了提高后续处理的效率和效果，常见的预处理技术包括灰度化、归一化、去噪等，通过对原始图像进行预处理，可以有效地去除冗余信息和噪声干扰，使得后续的特征提取更加准确和高效。
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特征提取： 特征提取是从图像中提取出具有代表性的特征的过程，这些特征通常用于描述物体的形状、颜色、纹理等信息，常用的特征提取方法有SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等，通过有效的特征提取，可以使计算机更好地理解和识别不同类型的对象。
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分类与回归： 分类是将数据分为不同的类别的过程，而回归则是预测连续值的过程，在计算机视觉中，这两种方法都被广泛应用于各种任务中，使用支持向量机(SVM)可以实现高效的分类；利用卷积神经网络(CNN)可以进行准确的图像分类；采用随机森林(RF)则能处理复杂的多变量问题并进行回归分析。
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深度学习： 深度学习是一种近年来迅速发展的机器学习技术，它在计算机视觉领域取得了显著的成果，深度学习的核心思想是通过多层神经网络来学习和表示数据的层次结构，目前流行的深度学习框架如TensorFlow和PyTorch提供了丰富的工具和方法来构建和应用深度网络模型，卷积神经网络(CNN)就是一种典型的深度学习方法，它可以自动地从图像中学习出有用的特征并进行分类。
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迁移学习： 迁移学习是指从一个任务的学习经验转移到另一个相关任务的策略，由于许多实际应用中的数据量有限或者难以获取，因此可以利用预训练好的模型作为基础，再对其进行微调以适应新的任务，这种方法不仅节省了时间和资源，而且还能在一定程度上提高模型的性能。
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强化学习： 强化学习是一种通过与环境交互来学习和优化行为的机器学习方法，在这种学习中，代理 agent 根据其所处的状态和环境奖励来选择行动，从而逐步改善自己的决策过程，在计算机视觉领域，强化学习被应用于目标追踪、自主导航等方面，展现出强大的自适应能力。
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生成对抗网络(GAN)： GAN 是一种特殊的神经网络架构，由两个相互竞争的网络组成——生成器(generator) 和判别器(discriminator)，生成器的目标是产生尽可能逼真的样本，而判别器的目标是区分真实数据和生成的数据，这种机制使得 GAN 能够生成高质量的合成图像，并且在图像修复、风格转换等领域有着广泛的应用前景。
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自监督学习： 自监督学习是一种不需要手动标注数据就可以进行训练的方法，它利用自然存在的标签(如相邻帧之间的差异)来进行自我监督，从而实现对模型的优化，这种方法在视频分析和动态场景理解方面表现尤为突出，因为它无需大量的人力和物力投入即可获得有价值的信息。
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联邦学习： 联邦学习是一种分布式机器学习框架，允许在不同机构之间共享数据的同时保持隐私和安全，每个参与者都有自己的本地模型和数据集，并通过联邦协议共同更新全局模型参数，这种方式特别适用于需要保护敏感信息的场景，比如医疗健康记录和个人财务数据等。
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零样本学习： 零样本学习是指在缺乏任何特定类别的样例的情况下，仍然能够对新类别做出预测的能力，这要求系统具有一定的泛化能力和抽象思维能力，能够在没有直接证据的情况下推断出未知事物的性质和行为模式，尽管这项技术在现阶段还处于初级阶段，但其潜力巨大，有望在未来解决许多实际问题。
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因果推理： 因果推理是指从观察到的现象出发，推断出导致这些现象的原因或结果的过程，在计算机视觉中，因果推理可以帮助我们理解物体的运动轨迹、因果关系以及环境变化等因素对目标行为的影响，这对于机器人控制、自动驾驶车辆等高级智能系统的设计和运行具有重要意义。
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多视图几何学： 多视图几何学研究的是如何
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