图像领域一些基本概念
- 超分辨率：image super-resolution：基于多张低分辨率的图片（同一物体多帧采样），重建一张高分辨率的图片。
- 相机姿态估计：寻找最优相机外参（姿态）
- 相机标定：最优相机外参及内参
- 图像配准：将两幅图转换到相同的坐标系下对齐
- 亚像素：像素点很好理解，亚像素就是处在像素点间距中的虚拟像素位置点，就是浮点数，非整
- 人脸检测：检测到人脸，定位出位置框（基础）
- 人脸比对/查找：人脸的特征向量与人脸库比对，1: 1, 1：N（闸机）
- 人脸（目标）跟踪：预测下一帧人脸的位置。跟踪与检测的区别是，跟踪不需要检测出类别不需要标签，给一个物体，在下一帧还能找到它的位置。
- 活体检测：阻止照片或屏幕类（动画 视频）翻拍的攻击。原理：识别攻击内容里面漏出的各种类型的边框，图像质量，图像中人脸是否变形等方式，结合分析全局特征和局部微纹理信息有效过滤二次翻拍，通过机器学习方法提取细微特征有效过滤攻击。
- 3D目标检测：3D dimension(物体尺度)，depth（深度），orientation（航向）
- Depth Map（深度图）：包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中，Depth Map 类似于灰度图像，只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth图像是配准的，因而像素点之间具有一对一的对应关系。
- 图像编辑：如图像融合（镶嵌），图像纹理互换。poisson image editing---基于求解泊松等式的通用差值算法
- 级联cascade：就是指特征图的拼接concat，拼接后既包含当前级别信息又包括之前的信息，作为后续操作的输入
- 行人再识别---Person ReID（Re_identification）：解决跨设备的行人识别问题，期望与跟踪等算法一起来弥补摄像头覆盖不足的情况下的视屏监控和智能安保问题。是一个图像检索问题. 做的比较牛逼的企业---依图科技。
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首批4家国家新一代人工智能开放创新平台 2017.11
①依托「百度公司」建设自动驾驶国家新一代人工智能开放创新平台
②依托「阿里云公司」建设城市大脑国家新一代人工智能开放创新平台
③依托「腾讯公司」建设医疗影像国家新一代人工智能开放创新平台
④依托「科大讯飞公司」建设智能语音国家新一代人工智能开放创新平台
- slam（simultaneous localization and mapping）即时定位与建图：相机移动过程中利用每帧稀疏数据来实时定位，侧重动态数据追加迭代，实时定位。
- sfm（structure from motion）运动三维重建：多固定相机稠密数据建图，侧重于重建某个目标。
18. pascal数据集：1W级别；图像coco:30W级别；imageNet：1400W级别
19：ladar：Light Detection and Ranging 光探测与测距
20.radar: radio detection and ranging 无线电探测与测距
21.企业级软件开发过程中测试分为： 单元测试，SIT测试（集成测试），UAT测试（用户验收测试）
22.UAT测试：user acceptance test，用户验收测试
