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Merry X’mas

星期五, 十二月 25th, 2009

    祝我的家人、朋友圣诞快乐!
    你们快乐,所以我快乐~

     merry x'mas

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炉具餐具入手~

星期四, 十二月 24th, 2009

     即上上周末败了个G包后,这周一又收了点装备,火枫的炉头、套锅、挡风板套装,还有一个尖峰的11L防水袋。
    入手后,昨天中午迫不及待在寝室小测了一下,煮了一碗面,看上去还不错,哈哈~~
    正式开启户外腐败之门,包别干粮时代~
    上图了~
    SA500121
    刚拆开快递盒后,包装完好~
    SA500122
    真身浮现~套锅还是蛮大的,户外足够2-4人腐败~10片装的挡风板也很长,足以~
    SA500123
    换个角度秀一张~对了,气罐是单买的,长天的货珍贵,25~~~

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方向

星期三, 十二月 23rd, 2009

    上周五和SKF去老板办公室谈话,考察了一下我们对<MVGCV>的理解情况。由于书看得还算仔细,所以基本上也能回答提问,老板还算比较满意。
    最后给了我们3篇近年来的论文,让下去后仔细研读。2篇关于立体匹配,1篇关于分层重建中的全局最优化算法。要求是以后每2周主动去汇报一下情况,讨论读paper过程中遇到的问题。
    恩,看来老板认为我们对立体视觉已经有了一定程度的理解和认识了,下一步就是确定研究兴趣,选一个切入点深入搞下去了…
    不过自己感觉数学功力还是不够啊,准备看一下最优化算法和微分几何……

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<MVGCV> chapter 21.9 小结

星期二, 十二月 22nd, 2009

    看<<MVGCV>> 一书时,觉得21.9 Which points are in front of which阐述的不是很明晰,并且最后没有给出一个完整的算法。反复看了2、3遍,和SKF讨论良久,才总结出了作者提出的方法应该如何使用,现总结如下:
    此节大意是假设由若干幅图像得到了一个射影重建{Pi, Xj},问假如现在人工的新增一个摄像机P’,此时空间中某些点在P’中对应同一个图像点(即这些点相互遮挡),问如何判定哪个点更接近P’?
    现在考虑2个点的情况,即假设现在空间点X1,X2在P’中的像同为x,判定X1和X2哪个更接近P’。
    情况1:若当前射影重建下存在一个平面A,能把所有的摄像机Pi、P’与空间点X1、X2分隔在A两边时,此时存在2种方向(orientation)相反的strong realization,故这种情况下,若没有先验知识时,则不能确定X1、X2谁在谁之前;
    情况2:若当前射影重建下不存在一个平面A,能把所有的摄像机Pi、P’与空间点X1、X2分隔A两边时,此时只存在一种strong realization,故这种情况下,不需要先验知识,即可确定X1、X2谁在谁之前。
    基于上述结论,作者提出了一种在情况2时,在射影重建下判定在欧式重建下X1、X2谁更接近P’的方法。
    首先是证明了引入了一个函数Y=1/(depth),即深度的倒数。并且证明了射影变换是Y的单调函数,即当H的行列式detH>0时,H是Y的单增函数;当detH<0时,H是Y的单减函数。现假设当前射影重建到欧式重建的射影变换为H,根据在当前射影重建下判定的Y的大小,以及单调性,可以得到Y在欧式重建下的大小。由于Y是深度的倒数,故可以得到X1和X2在欧式重建下深度的大小关系。
    再结合前面的知识,可以得到一般情况下,在射影重建下判定在欧式重建下X1、X2谁更接近P’的方法:
    1.首先根据P527页的Algorithm21.1计算v有几个解,即有几个strong realization。
    2.若v只有1个解,说明为情况2。由于只有1个解,故此时strong realization和欧式重建必然是同向的。因此假设从射影重建到strong realization时的射影变换为H’,则此H’确定了射影重建到欧式重建的射影变换H的行列式的正负性。
当detH’=1时,有解,则H’是Y的单增函数;当detH’=-1时有解,则H’为Y的单减函数。然后根据Y的大小关系,确定depth的大小关系,即确定在P’中具有相同图像点的空间点X1、X2谁更接近P’。
    3.若v有2个解,说明为情况1,则此时需要已知一对点X0、X0′谁更接近P’,然后根据此先验知识,确定2个解中哪一个是和欧式重建方向相同的解。此时,再用情况2的方法来判定其余的在P’中具有相同图像点的空间点X1、X2谁更接近P’。

    OK,大致如此。欢迎看过此节的同学讨论。

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败包之路

星期一, 十二月 14th, 2009

    搞户外以来,一直yy着想买个大包。科苑山版的老驴们有好些都是烧包一族,就我见到的,就有人背Deuter、Vaude、Osprey、Granite Gear、ARC’TERYX等国际顶级、中高级的背背包。其中最赞的还是qq的2个鸟包,RT45和NAOS 55,质量都是包中极品,当然,价格也是极品之至。
    在8264论坛上关注了很久的左右装备版。考虑到背包是装备的重中之重,背负系统的好坏直接影响徒步、登山的舒适程度,所以一开始准备买中档偏高款,最初的关注对象也集中在Vaude Accept 65+10L和Deuter Aircontact 65+10L这2款德国包上。这2款包可以说是中档重负背包中的佼佼者,背负系统不错,包也很结实,面料耐操耐磨,不过外形上传承了德国的古板,略显单一。
    随着了解的增多,慢慢的关注重心偏向到了Ospery的Aether 70上。Osprey是美国一流的户外品牌,其背包设计独树一格,敢于尝试新材料,在国内口碑颇佳,使用者众多。
    Aether 70此款背包是曾经得到美国 Outside 杂志 2003 年 Gear Of The Year(年度装备大奖) 奖项肯定的 Aether 75 的改进型,质量是毋庸置疑,有几篇评测写的非常详尽,是选择此款背包的重要参考:
    1.OSPERY AETHER70细致评测
    2.OSPERY AETHER 70 新款介绍
    3.贴合与透气,Osprey Aether(苍穹) 70 背包试用报告
   总的说来,网上对此包的评价较高,很多人称它是背过的最舒适、最合身的大背包,主要缺点集中在当背负大于20kg后有些不舒适。其原因也在于此包走的是轻量化路线,腰带和肩带设计的都比较薄,最佳负重大概在15kg左右。
    考虑过到自己的活动范畴主要还是以京郊2日的短线为主,背负超过20kg的时候应该不多,所以基本上也决定拿下它,就等着找个时间去家淘宝实体店试背了。

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学习近况

星期三, 十二月 9th, 2009

    最近科研进展缓慢,在<<MVGCV>>一书的Part 4 N-View Geometry上已经纠缠二周了~
    主要的时间花费在了反复考究细节上,而不是理解大体思路。很多细节性的东西,书上说的比较简略,需要下载相关引用文献才能理解的比较明白。
    很久没写专业相关的文章了,就随便扯两句最近看的内容。

    对于射影重建而言,基于tensor的方法,推广到4焦张量就是极限了,如果是N View,就直接用bundle adjustment了,不过此法需要一个较好的初始估计作为迭代初值,可用的方法就有基于factorization的,基于已知空间平面信息的等等~
    所谓摄影机自标定,就是在不使用场景信息,仅仅根据图像匹配点对来确定摄像机内参数的过程。一旦内参确定,则可由射影重建恢复到度量重建(即只和真实场景相差一个相似变换)。
    为什么确定了内参数,就可以达到度量重建呢?
    首先,这是因为绝对二次曲线在相似变换下具有不变性,换句话说,它是相似变换下的固定曲线,其代数形式在相似变换下是固定的。由此,一旦确定了射影空间中的绝对二次曲线,那么通过一个射影变换,将其变换到其在相似空间中的固有位置,那么此时得到的重建必然是度量重建。其次,绝对二次曲线的像曲线仅与内参数有关,确定了内参数就等于确定了绝对二次曲线的像曲线,将像曲线反投影到射影空间中的无穷远平面,则可以得到当前射影空间中的绝对二次曲线。
    由以上2点可见,一旦确定了内参数,度量重建即可完成。所以估计内参数具有重要的意义。
    那么如何估计内参数呢?也就是说如何自标定呢?
    一般而言,有基于对偶绝对二次曲面的方法,基于Kruppa方程的方法,分步法(首先确定欧氏空间中无穷远平面在射影空间中的代数形式,以此得到仿射重建;然后再确定绝对二次曲线,以此得到度量重建和内参数)。这三种方法都必须利用内参数已知的一些固有约束,例如skew为0,已知主点,或者内参数在N view中保持不变等等。

    其实,上面的很多内容,在当初做毕业设计的时候也有所涉及,只不过当初只是抓了其中一条脉络,做了一种方法的实现,而没有从整体上把握最本质的原理,并对比各种方案的优劣,因此理解的也自然比较浅薄。
    还有大约2个月放假,目前计划12月中旬结束<<MVGCV>>的第一遍阅读,然后剩余时间重新读一遍本书。
    第一遍时,为了把握主干,不拘泥于旁支细节,所以遗留了一些小问题有待解决,课后思考题也都没有深究,第二遍则要注重理解每一个细节,并且要前后瞻顾,把相关的内容对比参考,达到融汇贯通的效果。
    研二的上学期,大致学习计划就这样了。可以说,这半年就只干了一件事,就是读<<MVGCV>>。不过如果能读透彻,那么Geometry方面的基础应该说是打结实了,以后开展后续研究就容易一些了。
    李开复曾经很多次在大会上告诉员工:“我们看到今天中国有很多成功的商业公司,我觉得可以用一个字来描述它们的成功,那就是快。但另外一方面呢,我希望大家也要看到那些真正基业长青的公司,其成功秘诀则在于它恪守价值观。一个企业绝不能因为过于强调快速发展而丧失使自身基业常青的理念。”
    或许这段话略作修改,应用到科研上,也同样适用。古人云:“欲速则不达,欲小利则大事不成! ”也是同一个道理。
    最近看书看的有点浮躁,思维有点飘…一定要静心~~~~
    ok,到此为止吧。
    苏格拉底曾经说过,世界上最快乐的事情,就是为了理想而奋斗~
    那么,你快乐吗?
    木哈哈~~~

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随笔

星期天, 十二月 6th, 2009

    来科苑以后,已经有六七次接待川大软院的学弟学妹们来北京,或是保研、或是找工作、或是参加各类竞赛。
    饭席间互相聊天,总感到他们都对北京、对未来满是憧憬与希望,有很强的上进心,努力的再争取各种机会,渴望毕业后能有更好的发展空间。
    大学初期的失落与迷茫,总会让一些人永远的堕落,虚度时光而一无所获,也会有那么一些人在大二、大三逐渐的找回自我,树立目标,积极向上进取。
    我知道,每次来北京的学弟学妹们,必然都是后者。并且从他们身上,我也能看到自己07年时的影子。
    回想当初,也是一头的迷茫与雾水,不知路在何方,只是知道自己不甘心无所作为,于是便积极的参加竞赛、争取实习、保研的机会。那个时候没有很多的信息渠道,也没有师兄师姐的帮助提携,一切只能靠自己憋着一股劲争取。于是“细节决定成败”成了我奉行的准则。一改平日懒散、无所谓的作风,尽可能的在网上收集一些蛛丝马迹的信息为己用,准备竞赛、笔试、面试各种环节也力求尽善尽美。最后,所做的各种努力也没有白费,无论是竞赛、实习、保研都取得了满意的结果,07年,便是我的分水岭。   
    出于这样的原因,现在我很乐意和来京的学弟学妹们一起交流,畅谈现状与未来,我想,或多或少,会开阔他们一些眼界,对他们总会有一些的启发,并且我也可以强烈的感受到他们的青春与激情。
    这一次,是07级别的3个学弟和1个学妹来京参加IBM大型主机决赛。晚上连同谭Fei一起,我们6人在怡宾餐厅聚了聚,谈了谈读研、读博以及工作那些事儿。很巧的是,两年前07级的辅导员曾邀请我给大一新生做一个关于大学学习与生活的讲座(详见此文:讲座有感),在座的一个学弟两年前曾经去听了,还记得我讲的关于实习和竞赛的那些事儿,然后今晚还把我认出来了~~~~
    时光啊~转眼就是两年,当年的小菜鸟新生,如今也来北京参加比赛了,呵呵~
    我也得抓紧了!

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木哈哈

星期四, 十二月 3rd, 2009

    上午研究生部的老师打电话来,让我去玉泉取top100奖学金的支票~
    本来准备下车坐班车过去,没想到同意让打车,于是便节省了很多时间。一个来回约莫30km,花了75元车费~~办公事就是fb,一个班车来回其实也就6块~
    很顺利的拿到了支票,不过还是先上交给研究生部了,估计得财务过账后再发。今天也拿到了所谓的荣誉证书,嘿嘿,心情不错!
    木哈哈,准备入手osprey的大包了,冬季搞小五台!…

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