如果你也在 怎样代写计算机视觉Computer Vision AMME4710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|Functionals and Their Minimization
Variational optimization deals with the problem of directly finding optimal functions themselves. This means that the solution space is composed of functions as elements. Compared to that, the methods presented up to now reduce the degrees of freedom when seeking the solution by fixing the structure of the function in advance. In that case, optimization is about estimating the parameters of the specified function type. For example, the shading correction algorithm we encountered already in Chap. 2 as an example of regression a priori specifies that the shading has to be modeled by a two-dimensional polynomial up to a certain order. During optimization, just the values of the coefficients of the polynomial terms are calculated, whereas the design of the objective function remains unchanged. In contrast to that, a variational approach would make no a priori assumptions about the course of the shading function – any course would be allowed for the solution.
Let’s further examine this concept with the help of another short example: given two points $p$ and $q$ in the two-dimensional $x y$-plane, we want to find the curve connecting these two points with minimal arc length. The course of the curve can be expressed by a functional relationship, and therefore, the task is to find the function that minimizes the arc length. Intuitively, we all know that the shortest connection between $p$ and $q$ is given by a straight line segment. But how can we find this solution mathematically? This can be done as follows (see also [6]):
Positions on the curve can be expressed as $(x, y(x))$. Hence, our aim is to find a functional relationship $y^(x)$ which minimizes the arc length. Let the position of $p$ and $q$ be expressed by $p=(a, y(a))$ and $q=(b, y(b))$. The arc length $l_y$ can be derived by integrating over the length of infinitesimal straight line segments and is given by $$ l_y=\int_a^b \sqrt{1+y^{\prime}(x)^2} \mathrm{~d} x $$ where $y^{\prime}(x)$ denotes the first derivative of $y$ with respect to $x: y^{\prime}(x)=\mathrm{d} y / \mathrm{d} x$. Consequently, the desired $y^(x)$ can be found by minimizing (4.1).
A more general formulation of $(4.1)$ is
$$
F[y(x)]=\int_a^b f\left(x, y(x), y^{\prime}(x)\right) \mathrm{d} x
$$
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Energy Functionals and Their Utilization in Computer Vision
Functionals in the form of (4.2) are appropriate to represent many computer vision applications. They often act as an energy $E$ being able to judge the suitability of a particular solution $y$. The energy is high if $y$ doesn’t represent an adequate solution.
This can be explained best by considering a typical application, namely, restoration. Restoration techniques are applied to reconstruct or infer “cleaned” data without artifacts, given some measured data. In our case we deal with restoration of images, where, given some sensed image data $I(x, y)$, the task is to infer the reconstructed version $\hat{R}(x, y)$ of the original unobserved image $R(x, y)$. Noise and sometimes also other effects like blur, which are inevitably present to some extent in $I$, should be removed in $\hat{R}$. In this application, the relationship between $R$ and $I$ can be modeled by
$$
I(x, y)=K * R(x, y)+n=\iint K(a, b) R(a-x, b-y) d a d b+n
$$
where $n$ is a noise term, * is the convolution operator, and $K$ denotes a convolution kernel which typically models some kind of blur, e.g., motion or camera defocus.
The problem of estimating $\hat{R}$ given $I$ is called ill-posed, because there exist many solutions for a particular $I$ and we are faced with the problem which one to choose. This comes from the fact that there are more unknowns than observations: Let $N$ denote the number of pixels. Then, considering $I$, we have $N$ observations, but more than $N$ unknowns, because we have to estimate $N$ pixel values of $R$ and, in addition to that, the blur kernel $K$.
The removal of the ill-posedness is tackled by designing an energy functional $E$, which measures the “goodness” of $\hat{R}$ being a proper reconstruction of $R$. The higher the value (“energy”) of $E$, the less suited is $\hat{R}$ for a reconstruction of $R$. Hence, through the usage of $E$, several possible solutions can be rated with respect to their suitability for being a good reconstruction.
计算机视觉代写
计算机代写计算机视觉代写Computer Vision代考|Functionals and Their Minimization
变分优化处理直接找到最优函数本身的问题。这意味着解空间由作为元素的函数组成。与此相比, 迄今为止 提出的方法通过预先固定函数的结构来降低寻求解决方案时的自由度。在这种情况下, 优化就是估计指定函 数类型的参数。例如, 我们在第 1 章中已经遇到的阴影校正算法。图2作为回归的一个例子, 先验地指定阴 影必须由二维多项式建模, 直到某个阶。在优化过程中, 只计算多项式项的系数值, 而目标函数的设计保持 不变。与此相反,
让我们在另一个简短示例的帮助下进一步研究这个概念: 给出两点 $p$ 和 $q$ 在二维 $x y$-plane, 我们想找到连接 这两个点的曲线, 弧长最小。曲线的过程可以用函数关系来表示, 因此, 任务是找到使弧长最小的函数。直 觉上, 我们都知道之间的最短连接 $p$ 和 $q$ 由直线段给出。但是我们怎样才能在数学上找到这个解决方案呢? 这 可以按如下方式完成 (另见 [6]) :
曲线上的位置可以表示为 $(x, y(x))$. 因此, 我们的目标是找到函数关系 $y(x)$ 从而最小化弧长。让位置 $p$ 和 $q$ 表示为 $p=(a, y(a))$ 和 $q=(b, y(b))$. 弧长 $l_y$ 可以通过在无穷小直线段的长度上积分得出, 并由下式给出
$$
l_y=\int_a^b \sqrt{1+y^{\prime}(x)^2} \mathrm{~d} x
$$
在哪里 $y^{\prime}(x)$ 表示的一阶导数 $y$ 关于 $x: y^{\prime}(x)=\mathrm{d} y / \mathrm{d} x$. 因此, 所需的 $\left.y^{(} x\right)$ 可以通过最小化 (4.1) 来找 到。
$$
F[y(x)]=\int_a^b f\left(x, y(x), y^{\prime}(x)\right) \mathrm{d} x
$$
计算机代写计算机视觉代写Computer Vision代考|Energy Functionals and Their Utilization in Computer Vision
(4.2) 形式的泛函适用于表示许多计算机视觉应用。他们经常充当能哩 $E$ 能够判断特定解秶方案的适用性 $y$. 如果能量很高 $y$ 不代表一个适当的解决方安。 来重建或推断汥有伪影的“清理”数据。在戓们的例子中, 或们处理图像的恢复, 其中, 给昰一些戌矢的图像 数据 $I(x, y)$, 任务是推断重建的版本 $\hat{R}(x, y)$ 原始末决察到的图像 $R(x, y)$. 噪声, 有时还有其他效果, 如 模糊，在某种程度上不可避免地存在于 $I$, 应删除 $\hat{R}$. 在这个应用程序中, 之间的关系 $R$ 和 $I$ 可以建模为
$$
I(x, y)=K * R(x, y)+n=\iint K(a, b) R(a-x, b-y) d a d b+n
$$
在哪里 $n$ 是噪声项, $*$ 是卷积算子, 并且 $K$ 表示卷积核, 它通常对某种模脒进行建模, 例如运动或相机散 焦。
估计问题 $\hat{R}^{\text {给定 }} I$ 被称为不适定, 因为对于特定的存在许多解 $I$ 我们面临着选择哪一个的问题。这是因为末知 数多于观察结果: 让 $N$ 表示像素数。那么, 考虑到 $I$, 我们有 $N$ 观察, 但超过 $N$ 末知数, 因为我们必须估计 $N$ 的像素值 $R$ 并且，除此之外，模糊内核 $K$.
通过设计能黑泛函来消除不适定性 $E$, 它衡黑的是“好” $\hat{R}$ 是一个适当的重建 $R$. 的值 (“能黑”) 越高 $E$, 不太 适合的是 $\hat{R}$ 为重建 $R$. 因此, 通过使用 $E$, 几个可能的解决方安可以根据它们是否适合作为良好的重建进行评 级。
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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。