计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|CPS843

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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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  • 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
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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.

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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。

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随机过程代考

在概率论概念中,随机过程随机变量的集合。 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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