移动开发-视觉与媒介的融合——霍克尼iPhone、iPad绘画研究.pdf

vs2013MFC+OpenCV3进行基本的图像处理程序,比如滤波、边缘检测、锐化、色彩转换等，适用于新手入门学习参考。

光流法适用于检测运动的目标。

飞凌开发板OKMX6ULL-S部署毫米波雷达与视觉融合的代码。 可执行文件为can。

哈尔滨工业大学的一篇博士论文 基于单目视觉的航天器相对导航理论与算法研究 论文编码 66880 专业 飞行器设计 摘要：基于单目视觉系统的航天器相对导航理论是航天器接近任务的一项关键技术，本学位论文结合国家安全重大基础研究项目：“微型航天器新概念、新机理研究”(课题编号：51312)的子课题“微型航天器自主生存的理论与方法研究”，对基于单目视觉系统的合作与非合作航天器相对位姿导航参数确定理论进行深入研究，具体工作如下：在综合分析各国提出的基于视觉空间目标监视、检测或逼近等演示验证任务的基础上，提出了基于单目视觉实现空间目标检测、定位、跟踪和运动控制诸功能的非合作航天器单目视觉相对导航系统方案。推导了在不同目标特征的可分辨约束下，单目视觉测量系统的有效测量范围与目标特征的尺寸特征参数、视觉敏感器焦距和像素间距等之间的约束关系式，最后利用成像系统的角分辨率分析了视觉测量系统的测量精度，为航天器视觉系统的分析和设计提供必要的理论基础。针对合作航天器的单目视觉相对位姿导航参数确定任务，提出了四个特征光标非共面设置方 关键字：航天器 视觉导航 随机化RANSAC算法 共形几何代数 几何优化 基于几何 单目视觉 航天器 相对导航 优化理论 任务应用 法能 仿真结果 仿真验证 原型 曲棍球 照相侦察卫星 雷达成像 美国 最优化算法 求解 微分 矢量 数学模型 链状

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CVPR 2022 线下会议将于 2022 年 6 月 21 日-24 日在美国新奥尔良举行。而今年投稿量创新高超过了一万，其中 2067 篇论文被接收。各位学者带来了一系列教程。来自卡内基梅隆大学研究学者讲述了《多模态机器学习》教程，200+页ppt值得关注。 多模态机器学习是一个充满活力的多学科研究领域，通过设计计算机agent来实现人工智能的一些原始目标，这些计算机agent能够通过集成和建模多种通信模态(包括语言、声学和视觉信息)来展示智能能力，如理解、推理和规划。随着视听语音识别的初步研究，以及最近的语言和视觉项目，如图像和视频字幕、视觉问题回答和语言引导强化学习，该研究领域给多模态研究人员带来了一些独特的挑战，因为数据的异质性和通常发现的模态之间的偶然性。 本教程建立在卡内基梅隆大学教授的多模态机器学习年度课程的基础上，是CVPR、ACL和ICMI会议上多模态学习以前教程的一个完全修订版本。本教程基于多模态机器学习中存在的核心技术挑战的修订分类，围绕这六个核心挑战: 表示、对齐、推理、迁移、生成和量化。最近的技术成果将通过这种多模态核心挑战的分类法来展示，使研究人员