Computer Vision: Crash Course Computer Science #35

CrashCourse

15 Nov 201711:09

Summary

TLDR本视频介绍了计算机视觉的重要性和基本原理。计算机视觉旨在使计算机能够从数字图像和视频中提取高层次的理解。视频首先探讨了像素和RGB颜色模型，然后介绍了如何通过颜色跟踪算法来追踪图像中的对象。接着，讨论了如何使用卷积核来识别图像中的边缘和其他特征，例如垂直边缘和人脸特征。此外，视频还介绍了卷积神经网络（CNN）的概念，这是一种能够通过多层卷积来识别复杂图像特征的深度学习技术。最后，视频讨论了计算机视觉在面部识别、情感识别和手势识别等领域的应用，并展望了计算机视觉技术如何改变我们与计算机的互动方式。

Takeaways

👀 计算机视觉是计算机科学的一个子领域，目标是让计算机能够从数字图像和视频中提取高层次的理解。
📷 计算机非常擅长捕捉具有极高保真度和细节的照片，但拍照并不等于“看”。
🔍 最简单的计算机视觉算法之一是追踪具有特定颜色的对象，例如一个亮粉色的球。
🌈 图像在计算机中通常以像素网格的形式存储，每个像素由红色、绿色和蓝色的组合定义，称为RGB值。
🔳 灰度图像转换可以帮助简化算法，例如在寻找垂直边缘时。
📏 通过使用核心（kernel）或过滤器，计算机视觉算法可以识别图像中的边缘和其他特征。
🤖 无人机导航等应用可以通过识别图像中的边缘来帮助安全地避开障碍物。
🧠 卷积神经网络（CNN）是当前深度学习领域的热门算法，它们可以通过学习识别图像中的有趣特征。
👥 人脸识别算法可以识别照片中的人脸，并通过面部标记点来确定眼睛是否睁开、眉毛的位置等。
😀 情绪识别算法可以解释面部表情，推断出人的情绪状态，如快乐、悲伤、沮丧或困惑。
🔑 生物特征数据，如面部几何形状，允许计算机识别个人，应用于智能手机解锁或政府监控。
🤲 手势和全身跟踪的最新进展使计算机能够解释用户的身体语言和手势。

Q & A

计算机视觉的目标是什么？
-计算机视觉的目标是赋予计算机从数字图像和视频中提取高层次理解的能力。
为什么说计算机在捕捉照片方面比人类做得更好？
-计算机在捕捉照片方面比人类做得更好，因为它们能够以难以置信的真实度和细节捕捉照片，尽管如此，拍照并不等同于真正地“看”。
在计算机视觉中，最简单的算法是什么，它如何工作？
-最简单的计算机视觉算法之一是追踪一个有颜色的物体，例如一个鲜亮的粉红色球。算法首先记录球的颜色，即中心像素的RGB值，然后通过比较图像中每个像素与目标颜色的差异来找到最匹配的像素。
为什么基于颜色标记的跟踪算法在实际应用中很少使用？
-基于颜色标记的跟踪算法很少使用，因为它们容易受到光照变化、阴影和其他效果的影响，而且在环境不能严格控制的情况下，算法的跟踪效果可能会很差。
什么是卷积操作，它在图像处理中扮演什么角色？
-卷积操作是将一个称为核或滤波器的矩阵应用于图像中的像素块。通过卷积，可以识别图像中的边缘、形状和其他特征，是图像处理和计算机视觉中的一种基本操作。
Prewitt算子是什么，它们在图像处理中有什么作用？
-Prewitt算子是一种用于增强图像边缘的核，它们能够突出显示图像中的垂直边缘和水平边缘。这些算子以它们的发明者命名，是计算机视觉中用于图像变换的众多核中的两个例子。
卷积神经网络（CNN）是如何工作的？
-卷积神经网络使用一系列神经元来处理图像数据，每个神经元都相当于一个滤波器，能够识别图像中的有趣特征。与预定义的核不同，神经网络可以学习自己的有用核。CNN通过多层神经元处理数据，每一层都对输入图像进行卷积，逐渐构建起对复杂对象和场景的识别。
为什么卷积神经网络通常需要很多层？
-卷积神经网络通常需要很多层，以便识别复杂对象和场景。每一层都对前一层的输出进行进一步的卷积处理，从而逐步提高识别的复杂性，这种技术被认为是深度学习。
计算机视觉中的面部识别技术可以用于哪些应用？
-面部识别技术可以用于智能手机的自动解锁、政府使用CCTV摄像头追踪人员、智能电视和智能辅导系统响应手势和情感等多种应用。
面部标记跟踪如何帮助计算机理解人的情感？
-面部标记跟踪可以捕捉到面部的几何特征，如眼睛之间的距离和前额的高度。这些数据可以用于确定眼睛是否睁开、眉毛的位置以及嘴巴的形状，从而推断出人的情感状态，如快乐、悲伤、沮丧或困惑。
手势和身体语言的跟踪对计算机视觉意味着什么？
-手势和身体语言的跟踪使计算机能够解释用户的身体语言和手势，这为创建响应手势和情感的新型交互体验，如智能电视和智能辅导系统，提供了可能。
计算机视觉领域的最新进展是什么？
-计算机视觉领域的最新进展包括在硬件层面上工程师们建造更好的相机，以及在软件层面上开发更先进的算法来处理像素数据，识别面部、手势等。此外，还有研究人员在构建新颖的交互体验，如智能电视和智能辅导系统，这些系统能够响应手势和情感。