visual understanding
簡介
image saliency detection
顯著性偵測。針對人類視覺系統的特性，找到圖片引人注目的地方。引人注目的地方，不一定是與眾不同的地方。
image edge grouping
邊緣整合。針對人類視覺系統的特性，將圖片邊緣銜接成區域。
vision
visual sensor
visual sensor
視覺感測器。人類視覺依賴光線，但是動物視覺則不見得跟光線有關，至於機器視覺那就更多樣化了。
視覺感測器所收集的資訊，除了是光線的頻率、光線的強度，也可以是物質的密度、聲音的頻率。攝影機、聲納、雷達、光達、陀螺儀、……，通通可以作為視覺感測器。
視覺感測器可以製作成視覺設備，用於各種場合。手機鏡頭、數位相機、監視器、文件掃描器、生物顯微鏡、太空望遠鏡、超音波攝影、核磁共振攝影、……。詳情請洽電機系。
RGBD imaging
獲取顏色RGB數值以及深度數值。
range imaging
獲取深度。
multispectral imaging
coherent diffraction imaging
visual reconstruction
visual reconstruction
視覺重建。感測器產出數據，數據轉換為影像。通常是人類能夠理解的影像：圖片、影片、模型。
影像擷取（image acquisition）
感測器收集資訊，產出數據。
影像重建（image reconstruction）
感測器收集資訊，產出數據，數據轉換為圖片、影片、模型。知名範例是核磁共振掃描MRI、光子相機photon camera。
例如核磁共振掃描，一條射線得到一群像素的加權平均數。須從一條條射線的投影數值，還原成一個個像素數值。稱作Radon transform。
iterative method：一個像素建立一個變數，一條射線建立一道方程式。解方程組。
back projection：針對一個像素，窮舉穿過它的所有射線，計算平均數。缺點是模糊化。
Fourier slicing：二維平面，時域當中一群平行射線得到的一維數據，對應頻域當中穿過原點的一條直線。窮舉各種射線角度，盡量填滿頻域，最後再逆向傅立葉轉換。缺點是中心密外圍疏，而且必需克服格點問題。
影像融合（image fusion）
大家一起上。多種多個感測器，擷取多種多份數據，重建一份影像。知名範例是衛星攝影、PET/CT。
影像去噪（image denosing）
感測器絕非精準無誤，環境絕非穩定不變。數據可能偏差、可能毀損。診斷病情，對症下藥；假設雜訊成因，設計去噪演算法。
影像去噪亦可視作影像復原的其中一個項目。影像復原演算法可用於影像去噪。
影像復原（image restoration）
感測器不精準，環境不穩定，操作不妥善，備份不安全，於是影像不盡人意。修改影像，恢復理想面貌。
亦可故意降低感測器規格，藉由影像復原彌補差距。例如醫療領域，感測器太過精準周密，擷取重建反而曠日廢時。此時可以故意降低感測器規格，迅速擷取重建，降低影像品質；再用影像復原，提升影像品質。
total variation denoising：多目標最佳化，新舊圖片平方誤差盡量小、梯度長度盡量小（消滅形狀邊緣、消滅殘影）。
compressive sensing：即是sparse coding。知名作品sparse MRI。
影像增強（image enhancement）
突顯影像重點，方便閱覽。
visual recognition
visual detection / visual recognition
視覺偵測與視覺辨識。感測器產出數據，演算法分析數據，判斷是否為物體，判斷是哪種物體。
早期做法是image feature description。近期做法是neural network。
物體偵測（object detection）
判斷是否為指定物體。
Viola–Jones framework：最初用來偵測人臉。一、已知是何物的圖片，窮舉位置、範圍、窗函數（仿照Harr小波，此處使用四種），一種情況當作一個特徵，得到大量特徵。二、因此圖片必須尺寸一致、正面照、無留白，如此位置和範圍才對的上。三、一個特徵，求區域和，得到一個分數，當作特徵描述。區域和的高速算法是累積和相減。四、實施classification，取得關鍵特徵，捨棄無效特徵。五、不知是何物的圖片，窮舉位置、區域，全部特徵都通過檢驗才視為正確。
integral channel features (ChnFtrs)：Viola–Jones framework豪華版，最初用來偵測行人。一、像素數值，除了灰階值以外，還可以是梯度方向的投票數（仿照HOG，此處使用六個箱子）、梯度長度、LUV值。二、窗函數，除了原本四種以外，還可以是簡單的矩形窗、自訂的零散的區域。三、區域和，還可以是histogram。
GIST descriptor：最初用來偵測形狀。一、原圖片分別套用8種方位、4種尺寸的Gabor filter，得到32張強度頻譜。二、強度頻譜分成4x4=16塊區域，分別求區域平均值，總共32x16=512個區域平均值，作為特徵。
non maximum suppression：保存分數最大的區域，刪除交聯比大於臨界值的區域。重複上述步驟，處置所有區域。
物體辨識（object recognition）
COCO http://cocodataset.org/
YOLO https://pjreddie.com/darknet/yolo/ SSD: Single Shot MultiBox Detector https://ai.google/research/pubs/pub44872
物體定位（object localization）
判斷物體位於哪些像素。
文字辨識（optical character recognition）
手寫辨識（handwriting recognition）
https://www.chungkwong.cc/
手繪辨識（sketch recognition）
unistroke recognition http://depts.washington.edu/madlab/proj/dollar/
visual identification
visual verification / visual identification
視覺驗證與視覺識別。判斷物體真偽、判斷物體為何。
身分識別（human identification）
主流方法是神經網路。大家隨興創作網路結構，收集影片訓練神經網路。然而辨識效果差強人意，於是大家結合多種辨識項目，以補強辨識效果。主要用途是安全監控、客流統計。
此領域目前由商業公司主導，知名公司有商湯、曠視。由於商業競爭，一般民眾無法得知演算法細節。
行人重識別（person re-identification）
大量相機，得到大量影片，找出所有相同的人，給予獨特編號。
中國人發明的詞彙，中國人進度最快，你懂的。
Market-1501 http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html CUHK Person Re-identification Datasets http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/CUHK_identification.html MSMT17 https://www.pkuvmc.com/publications/msmt17.html
車輛識別（vechicle identification）
在各路口架設監視器，進行車牌辨識，以車牌追車。再配合電子地圖，標示行車軌跡（追蹤）、集結（飆車族）、徘徊（行竊）、出沒（根據地）、流量（交管）。
此領域不屬於學術領域。此領域目前由警政單位主導，知名公司有中華電信。由於安全保密，一般民眾無法得知演算法細節。
車牌辨識（license plate recognition）
主要用途是監視行車安全、捕捉罪犯。
文字辨識的加強版。關鍵在於如何找到車牌位置。已被徹底解決，不是當前的研究熱點。另一方面車牌辨識很容易找到替代方案，例如e-tag。
交通標誌辨識（traffic sign recognition）
政府單位紀錄了所有交通標誌的設立地點，大可不必採用視覺辨識。類似的還有商業招牌辨識。
visual classification
visual classification
視覺分類。區分物體，分門別類。
圖片標註（image annotation）
說明圖片是什麼東西。替圖片取名。
crowdsourcing：人工標記，手動分類。找一群網民合作。正確率最高的方法。
圖片剖析（image parsing）
建立圖片當中每個物品的從屬關係。
binary partition tree：把一張圖片裡的物件依照區域分類，儲存於二元樹之中。
Visual Genome http://visualgenome.org/
圖片歸類（image categorization）
解讀圖片內容，將大量圖片分門別類。
bag-of-words model：列舉世上各種物品，編纂百科全書。一張圖片，從中找到每種物品的出現次數（或者相似程度），得到一個直方圖。所有直方圖實施clustering建立分類；分群時，以histogram comparison得到兩兩直方圖距離。
pyramid match kernel與spatial pyramid matching：改良版本。圖片切割為大量小圖片，嘗試各種小圖片尺寸。每張小圖片，分別計算直方圖。
part-based model：物品切碎成零件，從中找到每種零件的出現位置、大小比例，得到一張關係圖。利用graph matching或者Markov network建立分類。經常用於人臉辨識。
neural network：用手動分類的圖片進行訓練。
圖片檢索（image retrieval）
從大量圖片當中找到想要的圖片。
VLAD：選擇一種image feature descriptor，其長度D。一張圖片擷取N個描述。實施k-means clustering，得到K個群集。K個群集、D個維度，分別求離差和（未取絕對值），得到KD個數值，作為圖片描述，其長度KD。衡量圖片相似度，採用平方誤差（直線距離）。
NetVLAD：深度學習版本。
visual understanding
簡介
image saliency detection
顯著性偵測。針對人類視覺系統的特性，找到圖片引人注目的地方。引人注目的地方，不一定是與眾不同的地方。
image edge grouping
邊緣整合。針對人類視覺系統的特性，將圖片邊緣銜接成區域。
visual summarization
visual summarization / visual reasoning
視覺摘要與視覺推理。分析圖片內容、看圖說故事。
圖片改譯（image to image）（image translation）
字幕生成（image to text）（image captioning）
Visual Storytelling Dataset (VIST) http://visionandlanguage.net/VIST/
圖片生成（text to image）（image synthesis）
三維重建（image to shape）（3D reconstruction）
影片生成（video to video）（video synthesis）
visual estimation
visual estimation
視覺估計。判斷物體方位、物體形狀。
六自由度物體姿態估計（6D object pose estimation）
找到物體的三個位移量（三維座標）、三個旋轉量（歐拉角）。進階應用是機械手臂。
人類姿態估計（human pose estimation）
DensePose http://densepose.org/
臉部姿態估計（face pose estimation）
自動光學檢查（automated optical inspection）
工廠生產線，機器代替人類手眼，光學攝影檢查產品瑕疵，機械手臂拼裝零件。人類只要檢查機器是否正常運作，俗稱「顧機台」。
visual tracking
visual tracking
視覺追蹤。判斷物體方位變化、物體形狀變化。
早期做法是標註特定部件、找到彼此關聯。例如人臉就是找到五官、人體就是找到四肢。近期做法是neural network。
物體追蹤（object tracking）
object tracking：觀察物體動向。
multiple object tracking：困難之處在於交叉穿越、重疊遮擋、出入背景。
人類追蹤（human tracking）
pedestrian detection：行人偵測。早期做法是image feature description。近期做法是neural network。
human tracking：觀察行人動向。
crowd tracking：觀察群眾動向。可能很擁擠，只看得到頭。
手部追蹤（hand tracking）
hand tracking：知道手的位置、手的形狀、手的動向。
hand gesture recognition：手勢辨識。
合盈 https://www.youtube.com/watch?v=5B3u-bLPGnY http://www.hpbint.com/p-detail.php?uID=26&sID=33 原相 https://www.youtube.com/watch?v=ZLxIthU_sQM
sign language recognition：手語辨識。
加上手套、指套，更容易辨識手部動作，進行更精密的操作。
臉部追蹤（face tracking）
face detection：找到面容。
MS-Celeb-1M https://www.msceleb.org/ MegaFace http://megaface.cs.washington.edu/
face recognition：比對面容。
face landmark detection：尋找臉部輪廓與五官位置。
目前做法有active shape model和active appearance model。
face alignment：校準對齊臉部輪廓與五官位置。
face tracking：找到五官位置變化，或者說是表情變化。
face interpolation：建立五官的對應關係，之後可以變形。
face transfer：建立五官的對應關係，之後可以換臉。
face swapping：換臉。
唇語辨識（lipreading recognition）
動作辨識（action recognition）
pose estimation：姿態估計。
action recognition：動作辨識。
gesture recognition：姿勢辨識。
兩種做法：一、人工標註。二、在各種居家設備安裝感知器。
ActivityNet http://activity-net.org/ HMDB51 http://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/ UCF101 http://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php
gait recognition：步態辨識。
The OU-ISIR Gait Database http://www.am.sanken.osaka-u.ac.jp/BiometricDB/ CASIA Gait Database http://www.cbsr.ia.ac.cn/english/Gait%20Databases.asp
visual navigation
visual navigation
視覺導航。給定目的地，找到路徑。
視覺測量（visual measurement）
觀看物體，測量長度。
視覺隨動（visual servoing）
根據視覺做動作。
視覺測程（visual odometry）
走動觀看環境，察覺自身動向。彷彿知覺動作訓練。
當視覺設備是相機，此主題稱作camera tracking。
視覺定位（visual localization）
環顧周遭景色，明白自己身在何方。
當視覺設備是相機，此主題稱作camera localization。
Monte Carlo localization
http://www.cs.washington.edu/robotics/mcl/
1. 首先要有地圖。
2. 地圖的建立方法
(1) 通常沿著天花板走
(2) range sensor照一照，得到一堆點。
(3) Hough Transform/RANSAC/ICP拉成直線。
3. 機器人在某處重開機，不知自己身在何處，準備密室逃脫。
4. 機器人看到門，找到地圖上所有一樣的門，在地圖上標記。
讓這些地點的機率特別大、一樣大。
5. 機器人移動，地圖上所有標記處一起移動。地圖沒有動。
(1) 如果不知道方位，所有標記處呈輻射散開。其實可以裝個指南針。
(2) 如果知道方位，所有標記處朝同一方向移動。
6. 機器人又看到門，找到地圖上所有一樣的門，在地圖上標記。
(1) 原標記、新標記重疊。使用乘法，而不使用加法。
(2) 統計學的觀點，這是兩次觀察，理應是joint distribution。
7. 一直重複上述行為，直到某個標記處機率特別高，
機器人就能確定自己正在何處。甚至倒推軌跡。
8. 除了門以外，最常用的是牆壁、地標。
地標只有一處有，機率特別高。標記重疊時，使用乘法，乘出來的機率特別大。
9. belief, bayes是用來裝作文青的。
(1) 機器人移動時，標記跟著移動，此處可以再套上機率。
決定哪個移動方向最有可能出現。
10. 至於如何從一張圖片上找出地標，是影像處理的問題。
視覺同步定位與建圖（visual SLAM）
走動觀看環境，察覺自身方位、繪製周遭地圖。彷彿即時戰略遊戲的開圖過程。
當視覺設備是相機，此主題稱作structure from motion。
知名專案ORB-SLAM：第一版單目相機。第二版立體相機。第三版追加光達。
camera: triangulation GPS: trilateration https://gisgeography.com/trilateration-triangulation-gps/
視覺路徑規劃（visual path planning）
給定起點、終點、殘缺地圖，找到路線。
最短路徑演算法，修改成邊走邊找，例如D*、RRT*。
註：目前大家沒有仔細區分path planning與motion planning兩個詞彙的差異，兩個詞彙經常混用。
OMPL: The Open Motion Planning Library http://ompl.kavrakilab.org/
視覺避障（visual obstacle avoidance）
semantic image segmentation找到地板，其餘物件根據深度決定是否避開。
NYU-DEPTH https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html MIT ADE20K http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/