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计算机视觉是人工智能（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。

statistics-lab™ 为您的留学生涯保驾护航 在代写计算机视觉Computer Vision方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的统计Statistics代写服务。我们的专家在代写计算机视觉Computer Vision方面经验极为丰富，各种代写计算机视觉Computer Vision相关的作业也就用不着说。

我们提供的计算机视觉Computer Vision及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Detection of Translation

Suppose that the position of the pixel at time $t_k$ is $(x, y)$ and the position of the pixel at time $t_{k+1}$ moves to $(x+\mathrm{d} x, y+\mathrm{d} y)$. It is generally assumed that the gray level of the pixel itself remains unchanged during this period of time; then
$$
f\left(x+\mathrm{d} x, y+\mathrm{d} y, t_{k+1}\right)=f\left(x, y, t_k\right)
$$
According to the properties of Fourier transform, there are
$$
\begin{gathered}
F_k(u, v)=f\left(x, y, t_k\right) \
F_{k+1}(u, v)=f\left(x+\mathrm{d} x, y+\mathrm{d} y, t_{k+1}\right)
\end{gathered}
$$
It can be obtained with the help of translation properties:
$$
F_{k+1}(u, v)=F_k(u, v) \exp [j 2 \pi(u \mathrm{~d} x+v \mathrm{~d} y)]
$$
Equation (4.24) shows that the phase angle difference of the Fourier transform of the two images taken at time $t_k$ and time $t_{k+1}$ is
$$
\mathrm{d} \theta(u, v)=2 \pi(u \mathrm{~d} x, v \mathrm{~d} y)
$$
Taking into account the separability of Fourier transform, it can be obtained from Eq. (4.25):
$$
\begin{aligned}
& \mathrm{d} x=\frac{d \theta_x(u)}{2 \pi u} \
& \mathrm{~d} y=\frac{d \theta_y(v)}{2 \pi v}
\end{aligned}
$$
In Eq. (4.26) and (4.27), $\mathrm{d} \theta_x(u)$ and $\mathrm{d} \theta_y(v)$ are the difference between the phase angle of the Fourier transform projected on the $X$ axis and the $Y$ axis by $f\left(x, y, t_k\right)$ and $f\left(x, y, t_k+1\right)$, respectively. Due to the non-uniqueness of the phase angle, the following methods can be used when calculating $\mathrm{d} \theta_x(u)$ and $\mathrm{d} \theta_y(v)$. Suppose the variation range of $\mathrm{d} x$ satisfies
$$
\left|\frac{\mathrm{d} x}{L_x}\right|<\frac{1}{2 K}
$$

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Detection of Movement Direction

In many applications, certain specific motion patterns need to be determined. In this case, image-based information and motion-based information can be combined. Motion information can be obtained by determining a specific difference between images that are acquired sequentially. Generally, in order to improve the accuracy and use the spatial distribution information, the image is often divided into blocks, and then two moving image blocks with a time difference (one collected at time $t$ and one collected at time $t+\mathrm{d} t$ ) are considered. The direction of motion can use the following four kinds of calculation for difference image:
$$
\begin{aligned}
& U=\left|f_t-f_{t+\mathrm{d} t t}\right| \
& D=\left|f_t-f_{t+\mathrm{d} t \mid}\right| \
& L=\left|f_t-f_{t+\mathrm{d} t \leftarrow}\right| \
& R=\left|f_t-f_{t+\mathrm{d} t \rightarrow}\right|
\end{aligned}
$$
where the arrow represents the direction of image motion, such as $\downarrow$ represents the image frame $I_{t+\mathrm{d} t}$ moves downward relative to the previous frame $I_t$.

The amplitude of motion can be obtained by summing the area of the image block. This sum can be quickly calculated with the help of the integral image below.
Integral image is a matrix representation method that maintains the global information of the image. In the integral image, the value $I(x, y)$ at the position $(x, y)$ represents the sum of all the pixel values at the upper left of the position in the original image $f(x, y)$ :
$$
f(x, y)=\sum_{p \leq x, q \leq y} f(p, q)
$$
The construction of the integral image can be carried out by scanning the image only once by means of a loop:

1. Let $s(x, y)$ represent the cumulative sum of a row of pixels, $s(x,-1)=0$.
2. Let $I(x, y)$ be an integral image, $I(-1, y)=0$.

计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Detection of Translation

假设像素点在时间的位置 $t_k$ 是 $(x, y)$ 和像素在时间的位置 $t_{k+1}$ 移动到 $(x+\mathrm{d} x, y+\mathrm{d} y)$. 一般假设像素 本身的灰度值在这段时间内保持不变; 然后
$$
f\left(x+\mathrm{d} x, y+\mathrm{d} y, t_{k+1}\right)=f\left(x, y, t_k\right)
$$
根据傅里叶变换的性质，有
$$
F_k(u, v)=f\left(x, y, t_k\right) F_{k+1}(u, v)=f\left(x+\mathrm{d} x, y+\mathrm{d} y, t_{k+1}\right)
$$
它可以借助翻译属性获得:
$$
F_{k+1}(u, v)=F_k(u, v) \exp [j 2 \pi(u \mathrm{~d} x+v \mathrm{~d} y)]
$$
式 (4.24) 表明，时刻拍摄的两幅图像的傅里叶变换相位角差 $t_k$ 和时间 $t_{k+1}$ 是
$$
\mathrm{d} \theta(u, v)=2 \pi(u \mathrm{~d} x, v \mathrm{~d} y)
$$
考虑到傅立叶变换的可分离性，可由式 (1) 得到。(4.25):
$$
\mathrm{d} x=\frac{d \theta_x(u)}{2 \pi u} \quad \mathrm{~d} y=\frac{d \theta_y(v)}{2 \pi v}
$$
在等式中。(4.26) 和 (4.27)， $\mathrm{d} \theta_x(u)$ 和 $\mathrm{d} \theta_y(v)$ 是投射在 $X$ 轴和 $Y$ 轴心 $f\left(x, y, t_k\right)$ 和 $f\left(x, y, t_k+1\right)$ ， 分别。由于相位角的非唯一性，计算时可采用以下方法 $\mathrm{d} \theta_x(u)$ 和 $\mathrm{d} \theta_y(v)$. 假设变化范围为 $\mathrm{d} x$ 满足
$$
\left|\frac{\mathrm{d} x}{L_x}\right|<\frac{1}{2 K}
$$

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Detection of Movement Direction

在许多应用中，需要确定某些特定的运动模式。在这种情况下，可以组合基于图像的信息和基于运动的信 息。可以通过确定顺序获取的图像之间的特定差异来获得运动信息。通常，为了提高精度和利用空间分布 信息，往往将图像分成块，然后将两个具有时间差的运动图像块（一个在时间上采集 $t$ 和一个在时间收集 $t+\mathrm{d} t)$ 被考虑。运动方向可以用以下四种差分图像计算:
$$
U=\left|f_t-f_{t+\mathrm{d} t t}\right| \quad D=\left|f_t-f_{t+\mathrm{d} t \mid}\right| L=\left|f_t-f_{t+\mathrm{d} t \leftarrow}\right| \quad R=\left|f_t-f_{t+\mathrm{d} t \rightarrow}\right|
$$
其中箭头代表图像运动的方向，如】表示图像帧 $I_{t+\mathrm{d} t}$ 相对于前一帧向下移动 $I_t$.
可以通过对图像块的面积求和来获得运动幅度。可以借助下面的积分图像快速计算出这个总和。 积分图像是一种保持图像全局信息的矩阵表示方法。在积分图像中，值 $I(x, y)$ 在那个位置 $(x, y)$ 表示原 图像中该位置左上角所有像素值的总和 $f(x, y)$ :
$$
f(x, y)=\sum_{p \leq x, q \leq y} f(p, q)
$$
积分图像的构造可以通过循环仅扫描一次图像来进行：

1. 让 $s(x, y)$ 表示一行像素的侽加和， $s(x,-1)=0$.
2. 让 $I(x, y)$ 成为一个完整的形象， $I(-1, y)=0$.

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写

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计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Histogram of Movement Area Types

The motion region type histogram (MRTH) is another compact way of representing motion. When the object is moving, the object can be segmented according to the local motion vector field, and each motion region with different affine parameter models can be obtained. These affine parameters can be regarded as a group of motion characteristics representing the motion region, so that the information of various motions in the motion vector field can be represented by means of the representation of the region parameter model. Specifically, it classifies motion models and counts the number of pixels in each motion region that meets different motion models. An example of MRTH is shown in Fig. 4.5. Using an affine parameter model for each motion region can not only conform to the local motion that people understand subjectively but also reduce the amount of data required to describe motion information.

The classification of the motion model is to divide the motion models into various types according to the motion vector describing the motion affine parameter model. For example, an affine motion model has six parameters, and its classification is a division of the 6-D parameter space. This division can use a vector quantization method. Specifically, according to the parameter model of each motion region, the vector quantizer is used to find the corresponding motion model type, and then the area value of the motion region that meets the motion model type is counted. The statistical histogram obtained in this way indicates the coverage area of each motion type. Different local motion types can represent not only different translational motions but also different rotational motions, different motion amplitudes, etc. Therefore, compared with the motion vector direction histogram, the motion region type histogram has a stronger description ability.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Motion Track Description

The trajectory of the object gives the position information of the object during the motion. The trajectory of a moving object can be used when performing high-level explanations of actions and behaviors under certain circumstances or conditions. The international standard MPEG-7 recommends a special descriptor to describe the trajectory of the moving object. This kind of motion trajectory descriptor consists of a series of key points and a set of functions that interpolate between these key points. According to requirements, key points can be represented by coordinate values in 2-D or 3-D coordinate space, and the interpolation function corresponds to each coordinate axis, $x(t)$ corresponds to the horizontal trajectory, $y(t)$ corresponds to the vertical trajectory, and $z(t)$ corresponds to the trajectory in the depth direction. Figure $4.6$ shows a schematic diagram of $x(t)$. In the figure, there are four key points $t_0, t_1, t_2$, and $t_3$. In addition, there are three different interpolation functions between these pairs of key points.
The general form of the interpolation function is a second-order polynomial:
$$
f(t)=f_p(t)+v_p\left(t-t_p\right)+a_p\left(t-t_p\right)^2 / 2
$$
In Eq. (4.11), $p$ represents a point on the time axis; $v_p$ represents motion speed; $a_p$ represents motion acceleration. The interpolation functions corresponding to the three segments of the trajectory in Fig. $4.6$ are zero-order function, first-order function, and double-order function, respectively. Segment $A$ is $x(t)=x\left(t_0\right)$, segment $B$ is $x(t)=x\left(t_1\right)+v\left(t_1\right)\left(t-t_1\right)$, and segment $C$ is $x(t)=x\left(t_2\right)+v\left(t_2\right)(t-$ $\left.t_2\right)+0.5 \times a\left(t_2\right)\left(t-t_2\right)^2$.

According to the coordinates of the key points in the trajectory and the forms of the interpolation functions, the motion of the object along a specific direction can be determined. Summing up the motion trajectories in three directions, it can determine the motion of the object in space over time. Note that interpolation functions between the two key points in the horizontal trajectory, vertical trajectory, and depth trajectory can be functions of different orders. This kind of descriptor is compact and extensible, and according to the number of key points, the granularity of the descriptor can be determined. It can both describe delicate motions with close time intervals and roughly describe motions in a large time range. In the most extreme case, one can keep only the key points without the interpolation function, because only the key point sequence can already provide a basic description of the trajectory.

计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Histogram of Movement Area Types

运动区域类型直方图 (MRTH) 是表示运动的另一种紧凑方式。当物体运动时，可以根据局部运动矢量场对物体进行分割，得到每个具有不同仿射参数模型的运动区域。这些仿射参数可以看作是一组代表运动区域的运动特征，从而可以通过区域参数模型的表示来表示运动矢量场中各种运动的信息。具体来说，就是对运动模型进行分类，统计每个运动区域中满足不同运动模型的像素个数。图 4.5 显示了 MRTH 的一个例子。

运动模型的分类是根据描述运动仿射参数模型的运动矢量将运动模型分为各种类型。例如，一个仿射运动模型有六个参数，它的分类就是6维参数空间的划分。这种划分可以使用矢量量化方法。具体地，根据每个运动区域的参数模型，使用矢量量化器找到对应的运动模型类型，然后统计满足运动模型类型的运动区域的面积值。这样得到的统计直方图表示了每种运动类型的覆盖范围。不同的局部运动类型不仅可以表示不同的平移运动，还可以表示不同的旋转运动、不同的运动幅度等。因此，

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Motion Track Description

物体的轨迹给出了物体在运动过程中的位置信息。在某些情况或条件下对动作和行为进行高级解释时，可 以使用移动物体的轨迹。国际标准MPEG-7推荐了一种特殊的描述符来描述运动物体的轨迹。这种运动轨 迹描述符由一系列关键点和一组在这些关键点之间揷值的函数组成。根据需要，关键点可以用2-D或3-D 坐标空间中的坐标值表示，揷值函数对应各个坐标轴， $x(t)$ 对应于水平轨迹， $y(t)$ 对应于垂直轨迹，并 且 $z(t)$ 对应于深度方向的轨迹。数字 $4.6$ 显示示意图 $x(t)$. 图中有四个关键点 $t_0, t_1, t_2$ ，和 $t_3$. 此外，这 些关键点对之间存在三种不同的揷值函数。 揷值函数的一般形式是二阶多项式:
$$
f(t)=f_p(t)+v_p\left(t-t_p\right)+a_p\left(t-t_p\right)^2 / 2
$$
在等式中。(4.11), $p$ 代表时间轴上的一个点； $v_p$ 代表运动速度； $a_p$ 表示运动加速度。图 3 轨迹对应的揷值 函数4.6分别是零阶函数、一阶函数和二阶函数。部分 $A$ 是 $x(t)=x\left(t_0\right)$ ，部分 $B$ 是 $x(t)=x\left(t_1\right)+v\left(t_1\right)\left(t-t_1\right)$ ，和段 $C$ 是 $x(t)=x\left(t_2\right)+v\left(t_2\right)(t-$ $\left.t_2\right)+0.5 \times a\left(t_2\right)\left(t-t_2\right)^2$
根据轨迹中关键点的坐标和揷值函数的形式，可以确定物体沿特定方向的运动。总结三个方向的运动轨 迹，可以确定物体在空间中随时间的运动。需要注意的是，水平轨迹、垂直轨迹和深度轨迹中两个关键点 之间的揷值函数可以是不同阶的函数。这种描述符结构紧凑，可扩展性强，可以根据关键点的个数来确定 描述符的粒度。它既可以描述具有紧密时间间隔的精细运动，也可以粗略描述大时间范围内的运动。在最 极端的情况下，可以只保留关键点而无需揷值功能，

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
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时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

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计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Video Color Model

A commonly used color model in video is the $\mathbf{Y C}{\mathrm{B}} \mathrm{C}{\mathrm{R}}$ color model, where $Y$ represents the luminance component and $C_B$ and $C_R$ represent chrominance components. The brightness component can be obtained by using the RGB component of the color:
$$
Y=r R+g G+b B
$$
where $r, g, b$ are proportional coefficients. The chrominance component $C_B$ represents the difference between the blue part and the luminance value, and the chrominance component $C_R$ represents the difference between the red part and the luminance value (so $C_B$ and $C_R$ are also called color difference components):
$$
\begin{aligned}
& C_B=B-Y \
& C_R=R-Y
\end{aligned}
$$
In addition, one can define the chrominance component $C_G=G-Y$, but $C_G$ can be obtained by $C_B$ and $C_R$, so it is not used alone. The inverse transformation from $Y, C_B, C_R$ to $R, G, B$ can be represented as
$$
\left[\begin{array}{l}
R \
G \
B
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}
1.0 & -0.00001 & 1.40200 \
1.0 & -0.34413 & -0.71414 \
1.0 & 1.77200 & 0.00004
\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}
Y \
C_B \
C_R
\end{array}\right]
$$
In the practical $\mathbf{Y C}{\mathbf{B}} \mathbf{C}{\mathbf{R}}$ color coordinate system, the value range of $Y$ is $[16,235]$; the value ranges of $C_B$ and $C_R$ are both $[16,240]$. The maximum value of $C_B$ corresponds to blue ( $C_B=240$ or $R=G=0, B=255$ ), and the minimum value of $C_B$ corresponds to yellow $\left(C_B=16\right.$ or $R=G=255, B=0$ ). The maximum value of $C_R$ corresponds to red ( $C_R=240$ or $R=255, G=B=0$ ), and the minimum value of $C_R$ corresponds to blue-green $\left(C_B=16\right.$ or $\left.R=0, G=B=255\right)$.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Color TV System

Color TV is a special kind of video. Commonly used color TV formats include NTSC (developed by the United States and used in countries such as the United States and Japan), PAL (developed by Germany and used in countries such as Germany and China), and SECAM (developed by France and used in countries such as France and Russia).

The color models used in color television systems are also based on different combinations of RGB, although some concepts of color models for visual perception are used, too.

The YUV model is used in the PAL and SECAM systems, where $Y$ represents the brightness component and $U$ and $V$ are, respectively, proportional to the color difference $B-Y$ and $R-Y$, which are called chrominance components (or color difference components). $Y, U$, and $V$ can be obtained from the normalized $R^{\prime}, G^{\prime}$, and $B^{\prime}$ in the PAL system (after gamma correction) through the following calculations $\left(R^{\prime}=G^{\prime}=B^{\prime}=1\right.$ corresponds to the reference white):
$$
\left[\begin{array}{l}
Y \
U \
V
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}
0.299 & 0.587 & 0.114 \
-0.147 & -0.289 & 0.436 \
0.615 & -0.515 & -0.100
\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}
R^{\prime} \
G^{\prime} \
B^{\prime}
\end{array}\right]
$$
The inverse transformation of $R^{\prime}, G^{\prime}$, and $B^{\prime}$ from $Y, U$, and $V$ is
$$
\left[\begin{array}{l}
R^{\prime} \
G^{\prime} \
B^{\prime}
\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}
1.000 & 0.000 & 1.140 \
1.000 & -0.395 & -0.581 \
1.000 & 2.032 & 0.001
\end{array}\right]\left[\begin{array}{l}
Y \
U \
V
\end{array}\right]
$$
The YIQ model is used in the NTSC system, where $Y$ still represents the brightness component, and $I$ and $Q$ are the results of the $U$ and $V$ components rotated by $33^{\circ}$, respectively. After being rotated, $I$ corresponds to the color between orange and cyan, and $Q$ corresponds to the color between green and purple. Because the human eye is not as sensitive to the color change between green and purple as the color change between orange and cyan, the number of bits required for the $Q$ component during quantization can be less than that for the $I$ component, and the bandwidth required for the $Q$ component during transmission can be narrower than the I component.

计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Video Color Model

视频中常用的颜色模型是 $\mathrm{Y} \mathrm{CBCR}$ 颜色模型，其中 $Y$ 表示亮度分量和 $C_B$ 和 $C_R$ 表示色度分量。亮度分 量可以通过使用颜色的 RGB 分量来获得:
$$
Y=r R+g G+b B
$$
在哪里 $r, g, b$ 是比例系数。色度分量 $C_B$ 表示蓝色部分与亮度值之差，色度分量 $C_R$ 表示红色部分与亮度 值的差值 (所以 $C_B$ 和 $C_R$ 也称为色差分量) :
$$
C_B=B-Y \quad C_R=R-Y
$$
此外，还可以定义色度分量 $C_G=G-Y$ ，但 $C_G$ 可以通过 $C_B$ 和 $C_R$ ，所以不单独使用。来自的逆变 换 $Y, C_B, C_R$ 到 $R, G, B$ 可以表示为
$$
[R G B]=\left[\begin{array}{lllllll}
1.0 & -0.00001 & 1.402001 .0 & -0.34413 & -0.714141 .0 & 1.77200 & 0.00004
\end{array}\right]
$$
在实践中 $\mathbf{Y B C R}$ 颜色坐标系，取值范围为 $Y$ 是 $[16,235]$; 的值范围 $C_B$ 和 $C_R$ 两者都是 $[16,240]$. 的 最大值 $C_B$ 对应蓝色 $\left(C_B=240\right.$ 或者 $\left.R=G=0, B=255\right)$ ，和最小值 $C_B$ 对应黄色 $\left(C_B=16\right.$ 或者 $R=G=255, B=0)$. 的最大值 $C_R$ 对应红色 $\left(C_R=240\right.$ 或者 $\left.R=255, G=B=0\right)$, 和最小值 $C_R$ 对应蓝绿色 $\left(C_B=16\right.$ 或者 $\left.R=0, G=B=255\right)$.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Color TV System

彩色电视是一种特殊的视频。常用的彩电制式有NTSC（由美国开发，在美国、日本等国家使用) 、PAL (由德国开发，在德国、中国等国家使用)、SECAM (由法国开发，在美国、日本等国家使用) 在法国 和俄罗斯等国家)。
彩色电视系统中使用的颜色模型也基于 RGB 的不同组合，尽管也使用了一些视觉感知颜色模型的概念。
YUV 模型用于 PAL 和 SECAM 系统，其中 $Y$ 表示亮度分量和 $U$ 和 $V$ 分别与色差成正比 $B-Y$ 和 $R-Y$ ， 称为色度分量 (或色差分量)。 $Y, U$ ，和 $V$ 可以从规范化获得 $R^{\prime}, G^{\prime}$ ，和 $B^{\prime}$ 在 PAL 系统中（经过伽玛 校正后）通过以下计算 $\left(R^{\prime}=G^{\prime}=B^{\prime}=1\right.$ 对应于参考白色 $)$ ：
的逆变换 $R^{\prime}, G^{\prime}$ ，和 $B^{\prime} 从 Y, U ，$ 和 $V$ 是
YIQ模型用于NTSC系统，其中 $Y$ 仍然代表亮度分量，并且 $I$ 和 $Q$ 是的结果 $U$ 和 $V$ 旋转的组件 $33^{\circ}$ ，分别。 旋转后， $I$ 对应于橙色和青色之间的颜色，并且 $Q$ 对应于绿色和紫色之间的颜色。由于人眼对绿色和紫色 之间的颜色变化不如橙色和青色之间的颜色变化那么敏感，因此所需的位数 $Q$ 量化期间的分量可以小于 $I$ 组件，以及所需的带宽 $Q$ 传输期间的分量可以比 $\mathrm{I}$ 分量窄。

统计代写请认准statistics-lab™. statistics-lab™为您的留学生涯保驾护航。统计代写|python代写代考

随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
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如果你也在 怎样代写计算机视觉Computer Vision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。

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我们提供的计算机视觉Computer Vision及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Geometric primitives and transformations

In this section, we introduce the basic 2D and 3D primitives used in this textbook, namely points, lines, and planes. We also describe how 3D features are projected into 2D features. More detailed descriptions of these topics (along with a gentler and more intuitive introduction) can be found in textbooks on multiple-view geometry (Hartley and Zisserman 2004; Faugeras and Luong 2001).
Geometric primitives form the basic building blocks used to describe three-dimensional shapes. In this section, we introduce points, lines, and planes. Later sections of the book discuss curves (Sections $7.3$ and 12.2), surfaces (Section 13.3), and volumes (Section 13.5).
2D points. 2D points (pixel coordinates in an image) can be denoted using a pair of values, $\mathbf{x}=(x, y) \in \mathcal{R}^2$, or alternatively,
$$
\mathbf{x}=\left[\begin{array}{l}
x \
y
\end{array}\right]
$$
(As stated in the introduction, we use the $\left(x_1, x_2, \ldots\right)$ notation to denote column vectors.)

2D points can also be represented using homogeneous coordinates, $\tilde{\mathbf{x}}=(\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{w}) \in \mathcal{P}^2$, where vectors that differ only by scale are considered to be equivalent. $\mathcal{P}^2=\mathcal{R}^3-(0,0,0)$ is called the 2D projective space.

A homogeneous vector $\tilde{\mathbf{x}}$ can be converted back into an inhomogeneous vector $\mathbf{x}$ by dividing through by the last element $\tilde{w}$, i.e.,
$$
\tilde{\mathbf{x}}=(\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{w})=\tilde{w}(x, y, 1)=\tilde{w} \overline{\mathbf{x}},
$$
where $\overline{\mathbf{x}}=(x, y, 1)$ is the augmented vector. Homogeneous points whose last element is $\tilde{w}=0$ are called ideal points or points at infinity and do not have an equivalent inhomogeneous representation.
2D lines. 2D lines can also be represented using homogeneous coordinates $\tilde{\mathbf{I}}=(a, b, c)$. The corresponding line equation is
$$
\overline{\mathbf{x}} \cdot \tilde{\mathbf{l}}=a x+b y+c=0 .
$$
We can normalize the line equation vector so that $\mathbf{l}=\left(\hat{n}_x, \hat{n}_y, d\right)=(\hat{\mathbf{n}}, d)$ with $|\hat{\mathbf{n}}|=1$. In this case, $\hat{\mathbf{n}}$ is the normal vector perpendicular to the line and $d$ is its distance to the origin (Figure 2.2). (The one exception to this normalization is the line at infinity $\tilde{\mathbf{l}}=(0,0,1)$, which includes all (ideal) points at infinity.)

We can also express $\hat{\mathbf{n}}$ as a function of rotation angle $\theta, \hat{\mathbf{n}}=\left(\hat{n}_x, \hat{n}_y\right)=(\cos \theta, \sin \theta)$ (Figure 2.2a). This representation is commonly used in the Hough transform line-finding algorithm, which is discussed in Section 7.4.2. The combination $(\theta, d)$ is also known as polar coordinates.
When using homogeneous coordinates, we can compute the intersection of two lines as
$$
\tilde{\mathbf{x}}=\tilde{\mathbf{l}}_1 \times \tilde{\mathbf{l}}_2,
$$
where $\times$ is the cross product operator. Similarly, the line joining two points can be written as
$$
\tilde{\mathbf{l}}=\tilde{\mathbf{x}}_1 \times \tilde{\mathbf{x}}_2 .
$$
When trying to fit an intersection point to multiple lines or, conversely, a line to multiple points, least squares techniques (Section 8.1.1 and Appendix A.2) can be used, as discussed in Exercise 2.1.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|2D transformations

Having defined our basic primitives, we can now turn our attention to how they can be transformed. The simplest transformations occur in the 2D plane are illustrated in Figure 2.4.
Translation. $2 \mathrm{D}$ translations can be written as $\mathbf{x}^{\prime}=\mathrm{x}+\mathbf{t}$ or
$$
\mathbf{x}^{\prime}=\left[\begin{array}{ll}
\mathbf{l} & \mathbf{t}
\end{array}\right] \overline{\mathbf{x}},
$$
where $I$ is the $(2 \times 2)$ identity matrix or
$$
\overline{\mathbf{x}}^{\prime}=\left[\begin{array}{cc}
\mathbf{I} & \mathbf{t} \
\mathbf{0}^T & 1
\end{array}\right] \overline{\mathbf{x}},
$$
where $\mathbf{0}$ is the zero vector. Using a $2 \times 3$ matrix results in a more compact notation, whereas using a full-rank $3 \times 3$ matrix (which can be obtained from the $2 \times 3$ matrix by appending a [0 $\left.0^T 1\right]$ row) makes it possible to chain transformations using matrix multiplication as well as to compute inverse transforms. Note that in any equation where an augmented vector such as $\overline{\mathbf{x}}$ appears on both sides, it can always be replaced with a full homogeneous vector $\tilde{\mathbf{x}}$.

计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Geometric primitives and transformations

在本节中，我们将介绍本书中使用的基本 $2 D$ 和 $3 D$ 图元，即点、线和平面。我们还描述了如何将 $3 D$ 特 征投影到 2D 特征中。这些主题的更详细描述 (以及更温和、更直观的介绍) 可以在多视图几何教科书中 找到（Hartley 和 Zisserman 2004；Faugeras 和 Luong 2001）。
几何图元构成了用于描述三维形状的基本构件。在本节中，我们介绍点、线和面。本书后面的部分讨论了 曲线 (第 $7.3$ 和 $12.2$ ) 、曲面 (第 $13.3$ 节) 和体积 (第 $13.5$ 节)。
二维点。二维点 (图像中的像素坐标) 可以用一对值表示， $\mathbf{x}=(x, y) \in \mathcal{R}^2$ ，或者，
$$
\mathbf{x}=\left[\begin{array}{ll}
x & y
\end{array}\right]
$$
（如介绍中所述，我们使用 $\left(x_1, x_2, \ldots\right)$ 表示列向量的符号。)
二维点也可以用齐次坐标表示， $\tilde{\mathbf{x}}=(\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{w}) \in \mathcal{P}^2$ ，其中仅比例不同的向量被认为是等价的。 $\mathcal{P}^2=\mathcal{R}^3-(0,0,0)$ 称为二维射影空间。
同质向量 $\tilde{\mathbf{x}}$ 可以转换回非齐次向量 $\mathbf{x}$ 除以最后一个元素 $\tilde{w}$ ，那是，
$$
\tilde{\mathbf{x}}=(\tilde{x}, \tilde{y}, \tilde{w})=\tilde{w}(x, y, 1)=\tilde{w} \overline{\mathbf{x}},
$$
在哪里 $\overline{\mathbf{x}}=(x, y, 1)$ 是增广向量。最后一个元素是的齐次点 $\tilde{w}=0$ 被称为理想点或无穷远点，并且没有 等效的非齐次表示。
二维线。二维线也可以用齐次坐标表示 $\tilde{\mathbf{I}}=(a, b, c)$. 对应的线方程为
$$
\overline{\mathbf{x}} \cdot \tilde{\mathbf{l}}=a x+b y+c=0 .
$$
我们可以对线方程向量进行归一化，使得 $\mathbf{l}=\left(\hat{n}_x, \hat{n}_y, d\right)=(\hat{\mathbf{n}}, d)$ 和 $|\hat{\mathbf{n}}|=1$. 在这种情况下， $\hat{\mathbf{n}}$ 是垂 直于直线的法向量，并且 $d$ 是它到原点的距离（图 2.2)。（这种归一化的一个例外是无穷远处的线 $\tilde{\mathrm{I}}=(0,0,1)$ ，其中包括无穷远处的所有 (理想) 点。)
我们也可以表达 $\hat{\mathbf{n}}$ 作为旋转角度的函数 $\theta, \hat{\mathbf{n}}=\left(\hat{n}_x, \hat{n}_y\right)=(\cos \theta, \sin \theta)$ （图 2.2a）。这种表示通常用 于 Hough 变换寻线算法，这将在第 $7.4 .2$ 节中讨论。这个组合 $(\theta, d)$ 也称为极坐标。
当使用齐次坐标时，我们可以将两条线的交点计算为
$$
\tilde{\mathbf{x}}=\tilde{\mathbf{l}}_1 \times \tilde{\mathbf{l}}_2
$$
在哪里 $\times$ 是叉积运算符。类似地，连接两点的线可以写成
$$
\tilde{\mathbf{1}}=\tilde{\mathbf{x}}_1 \times \tilde{\mathbf{x}}_2 .
$$
当尝试将交点拟合到多条线，或者相反，将一条线拟合到多个点时，可以使用最小二乘法（第 $8.1 .1$ 节和 附录 A.2) ，如练习 $2.1$ 中所述。

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|2D transformations

定义了我们的基本原语后，我们现在可以将注意力转向如何转换它们。二维平面中发生的最简单的变换如 图 $2.4$ 所示。
儡译。2D翻译可以写成 $\mathbf{x}^{\prime}=\mathbf{x}+\mathbf{t}$ 要么
$$
\mathbf{x}^{\prime}=\left[\begin{array}{ll}
\mathbf{1} & \mathbf{t}
\end{array}\right] \overline{\mathbf{x}}
$$
在哪里 $I$ 是个 $(2 \times 2)$ 单位矩阵或
$$
\overline{\mathbf{x}}^{\prime}=\left[\begin{array}{lll}
\mathbf{I} & \mathbf{t} \mathbf{0}^T & 1
\end{array}\right] \overline{\mathbf{x}}
$$
在哪里 0 是零向量。用一个 $2 \times 3$ 矩阵导致更紧凑的符号，而使用满秩 $3 \times 3$ 矩阵 (可以从 $2 \times 3$ 矩阵通过 附加 $\left[00^T 1\right]$ 行) 使得使用矩阵乘法进行链式转换以及计算逆变换成为可能。请注意，在任何方程式中， 如 $\overline{\mathbf{x}}$ 出现在两侧，它总是可以用一个完整的齐次向量代替 $\tilde{\mathbf{x}}$.

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随机过程代考

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贝叶斯方法代考

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广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

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随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

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计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Book overview

In the final part of this introduction, I give a brief tour of the material in this book, as well as a few notes on notation and some additional general references. Since computer vision is such a broad field, it is possible to study certain aspects of it, e.g., geometric image formation and 3D structure recovery, without requiring other parts, e.g., the modeling of reflectance and shading. Some of the chapters in this book are only loosely coupled with others, and it is not strictly necessary to read all of the material in sequence.

Figure $1.12$ shows a rough layout of the contents of this book. Since computer vision involves going from images to both a semantic understanding as well as a 3D structural description of the scene, I have positioned the chapters horizontally in terms of where in this spectrum they land, in addition to vertically according to their dependence. ${ }^9$

Interspersed throughout the book are sample applications, which relate the algorithms and mathematical material being presented in various chapters to useful, real-world applications. Many of these applications are also presented in the exercises sections, so that students can write their own.
At the end of each section, I provide a set of exercises that the students can use to implement, test, and refine the algorithms and techniques presented in each section. Some of the exercises are suitable as written homework assignments, others as shorter one-week projects, and still others as

open-ended research problems that make for challenging final projects. Motivated students who implement a reasonable subset of these exercises will, by the end of the book, have a computer vision software library that can be used for a variety of interesting tasks and projects.

If the students or curriculum do not have a strong preference for programming languages, Python, with the NumPy scientific and array arithmetic library plus the OpenCV vision library, are a good environment to develop algorithms and learn about vision. Not only will the students learn how to program using array/tensor notation and linear/matrix algebra (which is a good foundation for later use of PyTorch for deep learning), you can also prepare classroom assignments using Jupyter notebooks, giving you the option to combine descriptive tutorials, sample code, and code to be extended/modified in one convenient location. ${ }^{10}$

As this is a reference book, I try wherever possible to discuss which techniques and algorithms work well in practice, as well as provide up-to-date pointers to the latest research results in the areas that I cover. The exercises can be used to build up your own personal library of self-tested and validated vision algorithms, which is more worthwhile in the long term (assuming you have the time) than simply pulling algorithms out of a library whose performance you do not really understand.
The book begins in Chapter 2 with a review of the image formation processes that create the images that we see and capture. Understanding this process is fundamental if you want to take a scientific (model-based) approach to computer vision. Students who are eager to just start implementing algorithms (or courses that have limited time) can skip ahead to the next chapter and dip into this material later. In Chapter 2, we break down image formation into three major components. Geometric image formation (Section 2.1) deals with points, lines, and planes, and how these are mapped onto images using projective geometry and other models (including radial lens distortion). Photometric image formation (Section 2.2) covers radiometry, which describes how light interacts with surfaces in the world, and optics, which projects light onto the sensor plane. Finally, Section $2.3$ covers how sensors work, including topics such as sampling and aliasing, color sensing, and in-camera compression.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Sample syllabus

Teaching all of the material covered in this book in a single quarter or semester course is a Herculean task and likely one not worth attempting. ${ }^{11}$ It is better to simply pick and choose topics related to the lecturer’s preferred emphasis and tailored to the set of mini-projects envisioned for the students.
Steve Seitz and I have successfully used a 10-week syllabus similar to the one shown in Table $1.1$ as both an undergraduate and a graduate-level course in computer vision. The undergraduate course $^{12}$ tends to go lighter on the mathematics and takes more time reviewing basics, while the graduate-level course ${ }^{13}$ dives more deeply into techniques and assumes the students already have a decent grounding in either vision or related mathematical techniques. Related courses have also been taught on the topics of 3D photography and computational photography. Appendix C.3 and the book’s website list other courses that use this book to teach a similar curriculum.

When Steve and I teach the course, we prefer to give the students several small programming assignments early in the course rather than focusing on written homework or quizzes. With a suitable choice of topics, it is possible for these projects to build on each other. For example, introducing feature matching early on can be used in a second assignment to do image alignment and stitching. Alternatively, direct (optical flow) techniques can be used to do the alignment and more focus can be put on either graph cut seam selection or multi-resolution blending techniques.

In the past, we have also asked the students to propose a final project (we provide a set of suggested topics for those who need ideas) by the middle of the course and reserved the last week of the class for student presentations. Sometimes, a few of these projects have actually turned into conference submissions!

No matter how you decide to structure the course or how you choose to use this book, I encourage you to try at least a few small programming tasks to get a feel for how vision techniques work and how they fail. Better yet, pick topics that are fun and can be used on your own photographs, and try to push your creative boundaries to come up with surprising results.

计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Book overview

在介绍的最后部分，我简要介绍了本书中的材料，以及一些关于符号的注释和一些额外的一般参考。由于计算机视觉是一个如此广泛的领域，因此可以研究它的某些方面，例如几何图像形成和 3D 结构恢复，而不需要其他部分，例如反射率和阴影的建模。本书中的某些章节与其他章节只是松散地结合在一起，严格来说没有必要按顺序阅读所有材料。

数字1.12显示本书内容的粗略布局。由于计算机视觉涉及从图像到语义理解以及场景的 3D 结构描述，除了根据它们的依赖性垂直放置之外，我还根据它们在这个光谱中的位置水平放置了章节。9

贯穿全书的是示例应用程序，它们将各章中介绍的算法和数学材料与有用的实际应用程序联系起来。其中许多应用程序也出现在练习部分，因此学生可以自己编写。
在每个部分的末尾，我提供了一组练习，学生可以使用这些练习来实现、测试和完善每个部分中介绍的算法和技术。有些练习适合作为书面家庭作业，有些适合作为较短的一周项目，还有一些适合作为

开放式的研究问题，使最终项目具有挑战性。完成这些练习的合理子集的有动力的学生将在本书结束时拥有一个计算机视觉软件库，可用于各种有趣的任务和项目。

如果学生或课程对编程语言没有强烈偏好，Python 以及 NumPy 科学和数组算术库以及 OpenCV 视觉库是开发算法和学习视觉的良好环境。学生不仅将学习如何使用数组/张量符号和线性/矩阵代数进行编程（这是以后使用 PyTorch 进行深度学习的良好基础），您还可以使用 Jupyter 笔记本准备课堂作业，让您可以选择将描述性教程、示例代码和要扩展/修改的代码组合在一个方便的位置。10

由于这是一本参考书，我会尽可能地讨论哪些技术和算法在实践中行之有效，并提供最新的指针，指向我所涵盖领域的最新研究成果。这些练习可用于构建您自己的自我测试和验证视觉算法的个人库，从长远来看（假设您有时间），这比简单地从您并不真正了解其性能的库中提取算法更有价值理解。
本书从第 2 章开始回顾了图像形成过程，这些过程产生了我们看到和捕获的图像。如果您想对计算机视觉采用科学的（基于模型的）方法，那么了解此过程至关重要。急于开始实施算法（或时间有限的课程）的学生可以跳到下一章，稍后再深入学习这些材料。在第 2 章中，我们将图像形成分为三个主要部分。几何图像形成（第 2.1 节）涉及点、线和平面，以及如何使用投影几何和其他模型（包括径向透镜畸变）将它们映射到图像上。光度图像形成（第 2.2 节）涵盖了描述光如何与世界表面相互作用的辐射测量，以及将光投射到传感器平面上的光学。2.3涵盖传感器的工作原理，包括采样和混叠、颜色感应和相机内压缩等主题。

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Sample syllabus

在一个季度或一个学期的课程中教授本书涵盖的所有材料是一项艰巨的任务，可能不值得尝试。11最好简单地挑选与讲师偏爱的重点相关的主题，并根据为学生设想的一系列小型项目量身定制。
Steve Seitz 和我成功地使用了类似于表中所示的为期 10 周的教学大纲1.1作为计算机视觉的本科和研究生课程。本科课程12倾向于在数学上变得更轻松，并且需要更多时间复习基础知识，而研究生水平的课程13更深入地研究技术，并假设学生已经在视觉或相关数学技术方面有良好的基础。还教授了有关 3D 摄影和计算摄影主题的相关课程。附录 C.3 和本书的网站列出了使用本书教授类似课程的其他课程。

当史蒂夫和我教授这门课程时，我们更愿意在课程的早期给学生一些小的编程作业，而不是专注于书面作业或测验。通过选择合适的主题，这些项目可以相互借鉴。例如，早期引入特征匹配可以在第二次作业中用于图像对齐和拼接。或者，可以使用直接（光流）技术进行对齐，并且可以将更多的注意力放在图形切割接缝选择或多分辨率混合技术上。

过去，我们还要求学生在课程中间提出一个期末项目（我们为需要想法的人提供了一组建议的主题），并保留了最后一周的课程供学生展示。有时，其中一些项目实际上已经变成了会议提交！

无论您决定如何组织课程或如何选择使用本书，我都鼓励您至少尝试一些小的编程任务，以了解视觉技术的工作原理和失败原因。更好的是，选择有趣且可用于您自己的照片的主题，并尝试突破您的创意界限以得出令人惊讶的结果。

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随机过程代考

在概率论概念中，随机过程是随机变量的集合。 若一随机系统的样本点是随机函数，则称此函数为样本函数，这一随机系统全部样本函数的集合是一个随机过程。 实际应用中，样本函数的一般定义在时间域或者空间域。 随机过程的实例如股票和汇率的波动、语音信号、视频信号、体温的变化，随机运动如布朗运动、随机徘徊等等。

贝叶斯方法代考

贝叶斯统计概念及数据分析表示使用概率陈述回答有关未知参数的研究问题以及统计范式。后验分布包括关于参数的先验分布，和基于观测数据提供关于参数的信息似然模型。根据选择的先验分布和似然模型，后验分布可以解析或近似，例如，马尔科夫链蒙特卡罗 (MCMC) 方法之一。贝叶斯统计概念及数据分析使用后验分布来形成模型参数的各种摘要，包括点估计，如后验平均值、中位数、百分位数和称为可信区间的区间估计。此外，所有关于模型参数的统计检验都可以表示为基于估计后验分布的概率报表。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

statistics-lab作为专业的留学生服务机构，多年来已为美国、英国、加拿大、澳洲等留学热门地的学生提供专业的学术服务，包括但不限于Essay代写，Assignment代写，Dissertation代写，Report代写，小组作业代写，Proposal代写，Paper代写，Presentation代写，计算机作业代写，论文修改和润色，网课代做，exam代考等等。写作范围涵盖高中，本科，研究生等海外留学全阶段，辐射金融，经济学，会计学，审计学，管理学等全球99%专业科目。写作团队既有专业英语母语作者，也有海外名校硕博留学生，每位写作老师都拥有过硬的语言能力，专业的学科背景和学术写作经验。我们承诺100%原创，100%专业，100%准时，100%满意。

机器学习代写

随着AI的大潮到来，Machine Learning逐渐成为一个新的学习热点。同时与传统CS相比，Machine Learning在其他领域也有着广泛的应用，因此这门学科成为不仅折磨CS专业同学的“小恶魔”，也是折磨生物、化学、统计等其他学科留学生的“大魔王”。学习Machine learning的一大绊脚石在于使用语言众多，跨学科范围广，所以学习起来尤其困难。但是不管你在学习Machine Learning时遇到任何难题，StudyGate专业导师团队都能为你轻松解决。

多元统计分析代考

基础数据: $N$ 个样本， $P$ 个变量数的单样本，组成的横列的数据表
变量定性: 分类和顺序；变量定量：数值
数学公式的角度分为: 因变量与自变量

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

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计算机视觉是人工智能（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。

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我们提供的计算机视觉Computer Vision及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

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• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|What is computer vision

As humans, we perceive the three-dimensional structure of the world around us with apparent ease. Think of how vivid the three-dimensional percept is when you look at a vase of flowers sitting on the table next to you. You can tell the shape and translucency of each petal through the subtle patterns of light and shading that play across its surface and effortlessly segment each flower from the background of the scene (Figure 1.1). Looking at a framed group portrait, you can easily count and name all of the people in the picture and even guess at their emotions from their facial expressions (Figure 1.2a). Perceptual psychologists have spent decades trying to understand how the visual system works and, even though they can devise optical illusions ${ }^1$ to tease apart some of its principles (Figure 1.3), a complete solution to this puzzle remains elusive (Marr 1982; Wandell 1995; Palmer 1999; Livingstone 2008; Frisby and Stone 2010).

Researchers in computer vision have been developing, in parallel, mathematical techniques for recovering the three-dimensional shape and appearance of objects in imagery. Here, the progress in the last two decades has been rapid. We now have reliable techniques for accurately computing a 3D model of an environment from thousands of partially overlapping photographs (Figure 1.2c). Given a large enough set of views of a particular object or façade, we can create accurate dense 3D surface models using stereo matching (Figure 1.2d). We can even, with moderate success, delineate most of the people and objects in a photograph (Figure 1.2a). However, despite all of these advances, the dream of having a computer explain an image at the same level of detail and causality as a two-year old remains elusive.

Why is vision so difficult? In part, it is because it is an inverse problem, in which we seek to recover some unknowns given insufficient information to fully specify the solution. We must therefore resort to physics-based and probabilistic models, or machine learning from large sets of examples, to disambiguate between potential solutions. However, modeling the visual world in all of its rich complexity is far more difficult than, say, modeling the vocal tract that produces spoken sounds.

The forward models that we use in computer vision are usually developed in physics (radiometry, optics, and sensor design) and in computer graphics. Both of these fields model how objects move and animate, how light reflects off their surfaces, is scattered by the atmosphere, refracted through camera lenses (or human eyes), and finally projected onto a flat (or curved) image plane. While computer graphics are not yet perfect, in many domains, such as rendering a still scene composed of everyday objects or animating extinct creatures such as dinosaurs, the illusion of reality is essentially there.

In computer vision, we are trying to do the inverse, i.e., to describe the world that we see in one or more images and to reconstruct its properties, such as shape, illumination, and color distributions. It is amazing that humans and animals do this so effortlessly, while computer vision algorithms are so error prone. People who have not worked in the field often underestimate the difficulty of the problem. This misperception that vision should be easy dates back to the early days of artificial intelligence (see Section 1.2), when it was initially believed that the cognitive (logic proving and planning) parts of intelligence were intrinsically more difficult than the perceptual components (Boden 2006).

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|A brief history

In this section, I provide a brief personal synopsis of the main developments in computer vision over the last fifty years (Figure 1.6) with a focus on advances I find personally interesting and that have stood the test of time. Readers not interested in the provenance of various ideas and the evolution of this field should skip ahead to the book overview in Section 1.3.
1970s. When computer vision first started out in the early $1970 \mathrm{~s}$, it was viewed as the visual perception component of an ambitious agenda to mimic human intelligence and to endow robots with intelligent behavior. At the time, it was believed by some of the early pioneers of artificial intelligence and robotics (at places such as MIT, Stanford, and CMU) that solving the “visual input” problem would be an easy step along the path to solving more difficult problems such as higher-level reasoning and planning. According to one well-known story, in 1966, Marvin Minsky at MIT asked his undergraduate student Gerald Jay Sussman to “spend the summer linking a camera to a computer and getting the computer to describe what it saw” (Boden 2006, p. 781). ${ }^5$ We now know that the problem is slightly more difficult than that. ${ }^6$

What distinguished computer vision from the already existing field of digital image processing (Rosenfeld and Pfaltz 1966; Rosenfeld and Kak 1976) was a desire to recover the three-dimensional

structure of the world from images and to use this as a stepping stone towards full scene understanding. Winston (1975) and Hanson and Riseman (1978) provide two nice collections of classic papers from this early period.

Early attempts at scene understanding involved extracting edges and then inferring the 3D structure of an object or a “blocks world” from the topological structure of the 2D lines (Roberts 1965). Several line labeling algorithms (Figure 1.7a) were developed at that time (Huffman 1971; Clowes 1971; Waltz 1975; Rosenfeld, Hummel, and Zucker 1976; Kanade 1980). Nalwa (1993) gives a nice review of this area. The topic of edge detection was also an active area of research; a nice survey of contemporaneous work can be found in (Davis 1975).

Three-dimensional modeling of non-polyhedral objects was also being studied (Baumgart 1974; Baker 1977). One popular approach used generalized cylinders, i.e., solids of revolution and swept closed curves (Agin and Binford 1976; Nevatia and Binford 1977), often arranged into parts relationships ${ }^7$ (Hinton 1977; Marr 1982) (Figure 1.7c). Fischler and Elschlager (1973) called such elastic arrangements of parts pictorial structures (Figure 1.7b).

A qualitative approach to understanding intensities and shading variations and explaining them by the effects of image formation phenomena, such as surface orientation and shadows, was championed by Barrow and Tenenbaum (1981) in their paper on intrinsic images (Figure 1.7d), along with the related $21 / 2$-D sketch ideas of Marr (1982). This approach has seen periodic revivals, e.g., in the work of Tappen, Freeman, and Adelson (2005) and Barron and Malik (2012).

More quantitative approaches to computer vision were also developed at the time, including the first of many feature-based stereo correspondence algorithms (Figure 1.7e) (Dev 1974; Marr and Poggio 1976, 1979; Barnard and Fischler 1982; Ohta and Kanade 1985; Grimson 1985; Pollard, Mayhew, and Frisby 1985) and intensity-based optical flow algorithms (Figure 1.7f) (Horn and Schunck 1981; Huang 1981; Lucas and Kanade 1981; Nagel 1986). The early work in simultaneously recovering $3 \mathrm{D}$ structure and camera motion (see Chapter 11) also began around this time (Ullman 1979; Longuet-Higgins 1981).

计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|What is computer vision

作为人类，我们显然很容易感知周围世界的三维结构。想一想当您看着坐在您旁边的桌子上的一瓶花时，三维感知是多么生动。您可以通过花瓣表面微妙的光线和阴影图案来分辨每个花瓣的形状和半透明度，并毫不费力地将每朵花从场景背景中分割出来（图 1.1）。看着带框的集体照，你可以很容易地数出照片中所有人的名字，甚至可以从他们的面部表情猜测他们的情绪（图 1.2a）。知觉心理学家花了数十年时间试图了解视觉系统是如何工作的，尽管他们可以设计视觉错觉1为了梳理它的一些原则（图 1.3），这个难题的完整解决方案仍然难以捉摸（Marr 1982；Wandell 1995；Palmer 1999；Livingstone 2008；Frisby 和 Stone 2010）。

计算机视觉研究人员一直在开发用于恢复图像中物体的三维形状和外观的数学技术。在这方面，过去二十年的进展非常迅速。我们现在拥有可靠的技术，可以从数千张部分重叠的照片中准确计算环境的 3D 模型（图 1.2c）。给定一个特定对象或外观的足够大的视图集，我们可以使用立体匹配创建精确的密集 3D 表面模型（图 1.2d）。我们甚至可以在一定程度上成功地勾勒出照片中的大部分人物和物体（图 1.2a）。然而，尽管取得了所有这些进步，但让计算机以与两岁儿童相同的细节和因果关系水平解释图像的梦想仍然遥不可及。

为什么视力这么难？部分原因是因为它是一个逆向问题，在没有足够的信息来完全指定解决方案的情况下，我们试图恢复一些未知数。因此，我们必须求助于基于物理和概率的模型，或从大量示例中进行机器学习，以消除潜在解决方案之间的歧义。然而，对复杂的视觉世界进行建模比对产生语音的声道进行建模要困难得多。

我们在计算机视觉中使用的正向模型通常是在物理学（辐射测量学、光学和传感器设计）和计算机图形学中开发的。这两个领域都模拟了物体如何移动和动画，光如何从其表面反射，被大气散射，通过相机镜头（或人眼）折射，最后投射到平面（或弯曲）图像平面上。虽然计算机图形学还不完美，但在许多领域，例如渲染由日常物体组成的静止场景或为恐龙等灭绝生物制作动画，现实的幻觉本质上是存在的。

在计算机视觉中，我们试图做相反的事情，即描述我们在一幅或多幅图像中看到的世界，并重建它的属性，例如形状、光照和颜色分布。令人惊奇的是，人类和动物如此毫不费力地做到这一点，而计算机视觉算法却如此容易出错。没有在该领域工作过的人往往会低估问题的难度。这种视觉应该很容易的误解可以追溯到人工智能的早期（见第 1.2 节），当时人们最初认为智能的认知（逻辑证明和规划）部分本质上比感知部分更难（Boden 2006 ).

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|A brief history

在本节中，我简要介绍了过去 50 年来计算机视觉的主要发展（图 1.6），重点是我个人认为有趣并且经受住了时间考验的进步。对各种想法的来源和该领域的发展不感兴趣的读者可以跳到第 1.3 节中的本书概述。
70 年代。当计算机视觉在早期开始时1970 秒，它被视为模仿人类智能并赋予机器人智能行为的雄心勃勃议程的视觉感知组成部分。当时，人工智能和机器人技术的一些早期先驱（在麻省理工学院、斯坦福大学和卡内基梅隆大学）认为，解决“视觉输入”问题将是解决更困难的道路上的一个简单步骤高级推理和规划等问题。根据一个众所周知的故事，1966 年，麻省理工学院的马文·明斯基 (Marvin Minsky) 要求他的本科生杰拉尔德·杰伊·萨斯曼 (Gerald Jay Sussman) “用整个夏天将相机连接到计算机，并让计算机描述它所看到的内容”（Boden 2006，第 781 页） ).5我们现在知道这个问题比那个稍微难一点。6

计算机视觉与现有的数字图像处理领域（Rosenfeld 和 Pfaltz 1966；Rosenfeld 和 Kak 1976）的区别在于希望恢复三维

从图像中了解世界的结构，并将其用作理解全场景的垫脚石。Winston (1975) 以及 Hanson 和 Riseman (1978) 提供了两个很好的早期经典论文集。

早期的场景理解尝试涉及提取边缘，然后从 2D 线的拓扑结构推断对象或“块世界”的 3D 结构 (Roberts 1965)。当时开发了几种线标记算法（图 1.7a）（Huffman 1971；Clowes 1971；Waltz 1975；Rosenfeld、Hummel 和 Zucker 1976；Kanade 1980）。Nalwa (1993) 对这一领域进行了很好的评论。边缘检测也是一个活跃的研究领域；可以在 (Davis 1975) 中找到对同期工作的一个很好的调查。

非多面体物体的三维建模也在研究中（Baumgart 1974；Baker 1977）。一种流行的方法使用广义圆柱体，即旋转实体和扫掠闭合曲线（Agin 和 Binford 1976；Nevatia 和 Binford 1977），通常安排成零件关系7（Hinton 1977；Marr 1982）（图 1.7c）。Fischler 和 Elschlager (1973) 将这种弹性排列的部件称为图形结构（图 1.7b）。

Barrow 和 Tenenbaum (1981) 在他们关于固有图像的论文（图 1.7d）中提倡采用定性方法来理解强度和阴影变化并通过图像形成现象（例如表面方向和阴影）的影响来解释它们，以及相关的21/2-D 素描 Marr (1982) 的想法。这种方法已经周期性地复兴，例如，在 Tappen、Freeman 和 Adelson（2005 年）以及 Barron 和 Malik（2012 年）的工作中。

当时还开发了更多的计算机视觉定量方法，包括许多基于特征的立体对应算法中的第一个（图 1.7e）（Dev 1974；Marr 和 Poggio 1976、1979；Barnard 和 Fischler 1982；Ohta 和 Kanade 1985； Grimson 1985；Pollard、Mayhew 和 Frisby 1985）和基于强度的光流算法（图 1.7f）（Horn 和 Schunck 1981；Huang 1981；Lucas 和 Kanade 1981；Nagel 1986）。同时恢复的早期工作3丁结构和相机运动（见第 11 章）也大约在这个时候开始（Ullman 1979；Longuet-Higgins 1981）。

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随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

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。

R语言代写	问卷设计与分析代写
PYTHON代写	回归分析与线性模型代写
MATLAB代写	方差分析与试验设计代写
STATA代写	机器学习/统计学习代写
SPSS代写	计量经济学代写
EVIEWS代写	时间序列分析代写
EXCEL代写	深度学习代写
SQL代写	各种数据建模与可视化代写