如果你也在 怎样代写计算机视觉Computer Vision CS766这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。计算机视觉Computer Vision是人工智能（AI）的一个领域，使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获得有意义的信息–并根据这些信息采取行动或提出建议。如果说人工智能使计算机能够思考，那么计算机视觉则使它们能够看到、观察和理解。
计算机视觉Computer Vision任务包括获取、处理、分析和理解数字图像的方法，以及从现实世界中提取高维数据以产生数字或符号信息，例如以决策的形式。这里的理解意味着将视觉图像（视网膜的输入）转化为对思维过程有意义的世界描述，并能引起适当的行动。这种图像理解可以被看作是利用借助几何学、物理学、统计学和学习理论构建的模型将符号信息从图像数据中分离出来的过程。
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计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|SPATIO-TEMPORAL SPECTRAL MODELS
It is possible to detect and measure image motion purely by Fourier means. This approach exploits the fact that motion creates a covariance in the spatial and temporal spectra of the time-varying image $I(x, y, t)$, whose three-dimensional (spatio-temporal) Fourier transform is defined:
$$
F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)=\int_X \int_Y \int_T I(x, y, t) e^{-i\left(\omega_x x+\omega_y y+\omega_t t\right)} d x d y d t
$$
In other words, rigid image motion has a 3D spectral consequence: the local 3D spatio-temporal spectrum, rather than filling up 3-space $\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)$, collapses onto a 2D inclined plane which includes the origin. Motion detection then occurs just by filtering the image sequence in space and in time, and observing that tuned spatio-temporal filters whose center frequencies are co-planar in this 3-space are activated together. This is a consequence of the SPECTRAL CO-PLANARITY THEOREM:
Theorem: Translational image motion of velocity $\overrightarrow{\mathbf{v}}$ has a 3D spatiotemporal Fourier spectrum that is non-zero only on an inclined plane through the origin of frequency-space. Spherical coordinates of the unit normal to this spectral plane correspond to the speed and direction of motion.
Let $I(x, y, t)$ be a continuous image in space and time.
Let $F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)$ be its 3D spatio-temporal Fourier transform:
$$
F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)=\int_X \int_Y \int_T I(x, y, t) e^{-i\left(\omega_x x+\omega_y y+\omega_t t\right)} d x d y d t .
$$
Let $\overrightarrow{\mathbf{v}}=\left(v_x, v_y\right)$ be the local image velocity.
Uniform motion $\overrightarrow{\mathbf{v}}$ implies that for all time shifts $t_o$,
$$
I(x, y, t)=I\left(x-v_x t_o, y-v_y t_o, t-t_o\right) .
$$
Taking the 3D spatio-temporal Fourier transform of both sides, and applying the shift theorem, gives
$$
F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)=e^{-i\left(\omega_x v_x t_o+\omega_y v_y t_o+\omega_t t_o\right)} F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)
$$
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Lambertian and specular surfaces. Reflectance maps
How can we infer information about the surface reflectance properties of objects from raw measurements of image brightness? This is a more recondite matter than it might first appear, because of the many complex factors which determine how (and where) objects scatter light.
Some definitions of surface type and properties:
- Surface albedo refers to the fraction of the illuminant that is re-emitted from the surface in all directions, in total. Thus, albedo corresponds moreor-less to “greyness.”
The amount of light reflected is the product of two factors: the albedo of the surface, times a geometric factor that depends on angle.
- A Lambertian surface is “pure matte.” It reflects light equally well in all directions.
Examples of Lambertian surfaces include snow, non-glossy paper, pingpong balls, magnesium oxide, projection screens, $\ldots$
A Lambertian surface looks equally bright from all directions; the amount of light reflected depends only on the angle of incidence.
计算机视觉代写
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|SPATIO-TEMPORAL SPECTRAL MODELS
可以纯粹通过傅立叶手段来检测和测量图㑰运动。这种方法利用了运动在时变图像的空间和时间光谱中产生协方差这一事实 $I(x, y, t)$ ，其三维 (时空) 傅立叶变换定义为:
$$
F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)=\int_X \int_Y \int_T I(x, y, t) e^{-i\left(\omega_x x+\omega_y y+\omega_t t\right)} d x d y d t
$$
换句话说，刚性图像运动具有 3D 光㬐结果: 局部 $3 \mathrm{D}$ 时空光谱，而不是填充 3 空间 $\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)$ ）朋缩到包含原点的 $2 \mathrm{D}$ 倾斜平面 上。然后双通过在空间和时间上过滤图像序列并观察中心频率在该 3 空间中共面的调谐时空滤皮器一起憿活来进行运动检则。这 是光谱共面性定理的结果:
定理: 速度的平移图像运动v具有 3D 时空傅里叶谱，该谱双在通过频率空间原点的倾斜平面上非零。垂直于该光谱平面的单元的 球坐标对应于运动的速度和方向。
让 $I(x, y, t)$ 成为空间和时间上的连续图像。
让 $F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)$ 是它的 $3 \mathrm{D}$ 时空傅里叶变换:
$$
F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)=\int_X \int_Y \int_T I(x, y, t) e^{-i\left(\omega_x x+\omega_y y+\omega_t t\right)} d x d y d t .
$$
让 $\overrightarrow{\mathbf{v}}=\left(v_x, v_y\right)$ 是局部图像速度。
匀速运动 $\overrightarrow{\mathbf{v}}$ 意味着对于所有时移 $t_\alpha$
$$
I(x, y, t)=I\left(x-v_x t_o, y-v_y t_o, t-t_o\right) .
$$
对两侧进行 3D 时空傅里叶音换，并应用移位定理，得到
$$
F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)=e^{-i\left(\omega_x v_x t_o+\omega_y v_y f_o+\omega_t t_o\right)} F\left(\omega_x, \omega_y, \omega_t\right)
$$
计算机代写|计算机视兴代奇Computer Vision代考|Lambertian and specular surfaces. Reflectance maps
我们如何从图像鸟度的原始测量中推断出有关物体表面反射特性的信息? 这是一个比作看起来更深吏的问题，因为有许多复杂的因 絜决定了物体如何 (以及在哪里) 散射光。
表面类型和属性的一些定义:
- 表面反照率是指从表面向所有方向重新发射的光源总量的分数。因此，反照率或多或少对应于“灰度”。
反射的光量是两个因嗉的乘积：表面的反照率乘以取决于角度的几何因嗉。 - 朗伯表面是”纯哑光”。它在所有方向上都能㑡好地反射光线。
朗伯表面的例子包括雪、无光泽纸、乒乓球、華化镁、投影屏幕、 $\ldots$
朗伯表面从各个方向看起来都同样明亮; 反射的光量仅取决于入射角。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。