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《计算机视觉》课程项目成果展示
Date:2016/12/30     Browse:730
      计算机视觉是信息学院助理教授高盛华为信息学院本科生开设的一门专业选修课程,该课程从几何视觉模型、识别,到高级话题,包括图像分割、人脸识别和人脸检测几方面着手讲授。广而多样的话题确保了同学们具备更强的计算机视觉及相关主题的知识背景,并可以轻松在此领域更进一步。
      在最后两节课上,高盛华教授组织学生成功开展了课程项目成果展示。同学们组成团队,利用课上学到的知识与技术解决现实世界中的问题。信息学院副院长周宇老师、负责信息学院本科生培养的屠黎俊老师和多位研究生也旁听了本次展示。共有九个团队展示了他们的解决方案。

      展示主题由每个小组的同学们自主决定,这些主题包括:

      1. Anami——卡通化实物照片和视频。该项目将拍摄学校图书馆的视频转化成为漫画风格的图书馆视频。

      2. 棋盘检测——利用角点检测、灰度差、计算Haar特征等方法,使机器能够自主“看懂”世界并和人类下棋。功能包括棋盘检测、棋盘重建、棋子检测和基于棋局计时器的识别触发。

      3. 人眼焦点检测——功能包括人眼检测、瞳孔检测和使用数学模型及近似法的聚焦点计算。演示样本展示了检测使用者眼睛焦点的过程。

      4. FitCraft——以肢体运动检测进行控制的一个游戏。利用了XtionPro Live, OpenNI 和 OpenCV。在演示样本中,玩家可用肢体运动控制“我的世界”中游戏角色建造建筑、移动和攻击敌人。

      5. 视屏质量检测——使用Canny检测器、霍夫变换和高斯滤波等,旨在增进安保系统的智能性。

      6. 基于SVM和神经网络的车牌识别——能够识别移动或静止车辆的车牌。

      7. 老照片成长分析——功能包括图片着色、年龄预测和预测人们年长后的外貌。应用包括寻找失踪人群、寻找嫌疑分子和社交。

      8. 纹身贴图——在皮肤上实时生成纹身效果的贴图。

      9. 基于kinect的人体动作捕捉——该游戏可根据玩家存活时间和玩家人数动态变换难度。展示样例被同学们体验的很开心。

      最后,展示在高教授的总结中结束。高教授鼓励同学们突破传统思维、大胆预测,他还指出,发现技术的不完备并对之加以改进和利用现有技术开发应用同样重要。

                                                                                                                                   撰写人:覃昕