培訓(xùn)內(nèi)容 ：
第1章?緒論
1.1?計算機視覺的目標(biāo)與任務(wù)
1.2?計算機視覺的經(jīng)典問題
1.3?Marr的計算機視覺理論框架
1.4?攝像機成像幾何模型
1.5?攝像機參數(shù)和透視投影
第2章?立體視覺匹配算法
2.1?快速區(qū)域視差匹配算法
2.2?Rank變換與匹配算法
2.3?基于相位一致性的紅外圖像匹配方法
第3章?支持向量機算法
3.1?概述
3.2?支持向量機求解方法
3.3?L范數(shù)支持向量機算法
3.4?PCA支持向量機算法
3.5?小波支持向量機算法
3.6?模糊二叉樹支持向量機算法
第4章?人臉識別
4.1?概述
4.2?人臉檢測與跟蹤
4.3?人臉關(guān)鍵特征定位與特征抽取
4.4?基于支持向量機的人臉識別方法
第5章?基于計算機立體視覺的障礙物檢測
5.1?概述
5.2?基于彩色圖像障礙物檢測算法
5.3?彩色圖像的分割和提取
5.4?匹配和障礙物識別
5.5?案例
