如果你也在 怎样代写计算机视觉Computer Vision CMSC426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|General Concept
A special case of objective functions $f(\mathbf{x})$ are quadratic forms, where the maximum order in the design variables is two. In multidimensional optimization, a quadratic objective function can be written as
$$
f(\mathbf{x})=\frac{1}{2} \cdot \mathbf{x}^T \cdot \mathbf{H} \cdot \mathbf{x}-\mathbf{a}^T \cdot \mathbf{x}+c
$$
The minimum of such an objective function can be found analytically by setting its first derivative $\partial f(\mathbf{x}) / \partial \mathbf{x}$ to zero. This leads to a system of linear equations
$$
\mathbf{H} \cdot \mathbf{x}^=\mathbf{a} $$ with $\mathbf{x}^$ being the desired minimizer of $f(\mathbf{x}) . \mathbf{x}^$ can be obtained by solving the linear equation system (2.2) using standard techniques. Please observe that $\partial f(\mathbf{x}) / \partial \mathbf{x}=0$ is just a necessary condition that $f(\mathbf{x})$ takes a minimal value at $\mathbf{x}^$ (e.g., a point with zero derivative could also be a maximum or a saddle point). However, by design of $f(\mathbf{x})$ it is usually assured that $f(\mathbf{x})$ has a unique minimum.
Obtaining a proper (unique) solution of $(2.2)$ is possible if the so-called pseudoinverse $\mathbf{H}^{+}$exists. This is fulfilled if the columns of $\mathbf{H}$ are linearly independent. We will come back to this point later when we see how $\mathbf{H}$ is built during regression.
Now let’s turn to regression. The goal of regression is to approximate observed data by some function. The kind/structure of the function is usually specified in advance (e.g., a polynomial of order up to seven), and hence, the remaining task is to determine the coefficients of the function such that it fits best to the data.
As we will see shortly, regression problems can be turned into quadratic optimization problems if the function is linear in the coefficients to be found. A typical example is an approximation of observed data $g(x)$ by a polynomial $p(x)=c_0+c_1$. $x+c_2 \cdot x^2+\cdots+c_n \cdot x^n$, which is performed quite often in practice. Clearly, this function is linear in its coefficients. A generalization to the multidimensional case where $\mathbf{x}$ is a vector is straightforward.
计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Example: Shading Correction
In order to show how this works in detail, let’s consider an image processing example named shading correction: Due to inhomogeneous illumination as well as optical effects, the observed intensity values often decrease at image borders, even if the camera image depicts a target of uniform reflectivity which should appear uniformly bright all over the image. This undesirable effect can be compensated by determining the intensity decline at the image borders (shading) with the help of a uniformly bright target. To this end, the decline is approximated by a polynomial function $p_S(\mathbf{c}, \mathbf{x})$. Based on this polynomial, a correction function $l_S(\mathbf{x})$ can be derived such that $p_S(\mathbf{c}, \mathbf{x}) \cdot l_S(\mathbf{x}) \equiv 1$ for every pixel position $\mathbf{x}$. Subsequently, $l_S(\mathbf{x})$ can be used in order to compensate the influence of shading.
The first question to be answered is what kind of polynomial $p_S(\mathbf{c}, \mathbf{x})$ we choose. This function should be simple, but approximate the expected shading well at the same time. Typically, shading is symmetrical to the center of the camera image. Therefore, it suffices to include terms of even order only in $p_S(\mathbf{c}, \mathbf{x})$ if $\mathbf{x}$ specifies the position with respect to the camera center. Next, in order to limit the number of coefficients $\mathbf{c}$, it is assumed that a maximum order of four is sufficient for $p_S(\mathbf{c}, \mathbf{x})$ being a good approximation to observed shading. Hence, we can define $p_S(\mathbf{c}, \mathbf{x})$ as follows:
$$
\begin{aligned}
p_S(\mathbf{c}, \mathbf{x})=& c_0+c_1 \cdot u^2+c_2 \cdot v^2+c_3 \cdot u^2 \cdot v^2+c_4 \cdot u^4+\
&+c_5 \cdot v^4+c_6 \cdot u^4 \cdot v^2+c_7 \cdot u^2 \cdot v^4+c_8 \cdot u^4 \cdot v^4
\end{aligned}
$$
where $u=\left|x-x_{\mathrm{c}}\right| y$ and $v=\left|y-y_{\mathrm{c}}\right|$ denote the pixel distances to the image center $\left[x_{\mathrm{c}}, y_{\mathrm{c}}\right]$ in $x$ – and $y$-directions. Altogether, we have nine parameters $c_0$ to $c_8$, whose numerical values are to be determined during regression. Consequently, $c_0$ to $c_8$ act as design variables in the optimization step.
计算机视觉代写
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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。