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计算机视觉是人工智能（AI）的一个领域，使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获得有意义的信息–并根据这些信息采取行动或提出建议。

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我们提供的计算机视觉Computer Vision及其相关学科的代写，服务范围广, 其中包括但不限于:

• Statistical Inference 统计推断
• Statistical Computing 统计计算
• Advanced Probability Theory 高等楖率论
• Advanced Mathematical Statistics 高等数理统计学
• (Generalized) Linear Models 广义线性模型
• Statistical Machine Learning 统计机器学习
• Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
• Foundations of Data Science 数据科学基础

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Moving Object Tracking

To track the moving object in the video is to detect and locate the same object in each frame of the video image. The following difficulties are often encountered in practical applications:

1. The object and the background are similar, and it is not easy to capture the difference between the two.
2. The appearance of the object itself changes with time. On the one hand, some objects are nonrigid, and their appearance will inevitably change with time; on the other hand, external conditions such as light will change over time, whether it is a rigid body or a nonrigid body.
3. During the tracking process, due to the change of the spatial position between the background and the object, the tracked object may be blocked, and the (complete) object information will not be obtained. In addition, tracking must take into account the accuracy of object positioning and the real-time nature of the application.

Moving object tracking often combines the location and representation of the object (this is mainly a bottom-up process that needs to overcome the effects of object appearance, orientation, lighting, and scale changes) and trajectory filtering and data fusion (this is a top-down process that requires consideration of the object’s motion characteristics, the use of various prior knowledge and motion models, and the promotion and evaluation of motion assumptions).

Moving object tracking can use many different methods, including contour-based tracking, region-based tracking, mask-based tracking, feature-based tracking, and motion information-based tracking. Tracking based on motion information is also divided into tracking using the continuity of motion information and tracking using the method of predicting the object location in the next frame to reduce the search range. Several commonly used techniques are introduced below, among which both Kalman filtering and particle filtering are methods to reduce the search range.

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Kalman Filter

When tracking an object in the current frame, it is often desirable to be able to predict its position in the subsequent frame, so that the previous information can be utilized in maximum and the minimum search in the subsequent frame can be performed. In addition, prediction is also helpful to solve the problems caused by short-term occlusion. To this end, it is necessary to continuously update the position and speed of the tracked object point:
$$
\begin{gathered}
x_i=x_{i-1}+v_{i-1} \
v_i=x_i-x_{i-1}
\end{gathered}
$$
Here one needs to obtain three quantities: the original position, the optimal estimate of the corresponding variable (model parameter) before the observation (with sup-script mark -), and the optimal estimate of the corresponding variable after the observation (with sup-script mark +). In addition, noise needs to be considered. If $m$ is used to represent the noise of position measurement and $n$ is used to represent the noise of velocity estimation, the above two equations become
$$
\begin{gathered}
x_i^{-}=x_{i-1}^{+}+v_{i-1}+m_{i-1} \
v_i^{-}=v_{i-1}^{+}+n_{i-1}
\end{gathered}
$$
When the velocity is constant and the noise is Gaussian noise, the optimal solution is
$$
\begin{aligned}
& x_i^{-}=x_{i-1}^{+} \
& \sigma_i^{-}=\sigma_{i-1}^{+}
\end{aligned}
$$

计算机视觉代考

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Moving Object Tracking

跟踪视频中的运动物体就是在视频图像的每一帧中检测并定位同一物体。在实际应用中经常会遇到以下困难：

1. 物体和背景相似，要捕捉两者之间的差异并不容易。
2. 对象本身的外观随时间而变化。一方面，有些物体是非刚性的，随着时间的推移，它们的外观不可避免地会发生变化；另一方面，无论是刚体还是非刚体，光线等外部条件都会随时间发生变化。
3. 在跟踪过程中，由于背景与物体之间空间位置的变化，可能导致被跟踪物体被遮挡，无法获取到（完整的）物体信息。此外，跟踪必须考虑到对象定位的准确性和应用程序的实时性。

运动目标跟踪往往结合了目标的位置和表示（这主要是一个自下而上的过程，需要克服目标外观、方向、光照和尺度变化的影响）和轨迹过滤和数据融合（这是一个顶部-down过程需要考虑物体的运动特性，利用各种先验知识和运动模型，以及运动假设的提升和评估）。

运动目标跟踪可以使用许多不同的方法，包括基于轮廓的跟踪、基于区域的跟踪、基于掩码的跟踪、基于特征的跟踪和基于运动信息的跟踪。基于运动信息的跟踪也分为利用运动信息的连续性跟踪和利用下一帧预测目标位置以缩小搜索范围的方法进行跟踪。下面介绍几种常用的技术，其中卡尔曼滤波和粒子滤波都是缩小搜索范围的方法。

计算机代写|计算机视觉代写Computer Vision代考|Kalman Filter

在跟踪当前帧中的目标时，往往希望能够预测其在后续 帧中的位置，从而最大限度地利用先前的信息，并在后 续帧中进行最小值搜索。此外，预测也有助于解决短时 遮挡带来的问题。为此，需要不断更新被跟踪物点的位 置和速度:
$$
x_i=x_{i-1}+v_{i-1} v_i=x_i-x_{i-1}
$$
这里需要得到三个量: 原始位置、观测前对应变量（模 型参数）的最优估计值 (上标-) 、观测后对应变量的最 优估计值 (上标-) 脚本标记 $+$ 。此外，还需要考虑噪 音。如果 $m$ 用于表示位置测量的噪声和 $n$ 用来表示速度 估计的噪声，上述两式变为
$$
x_i^{-}=x_{i-1}^{+}+v_{i-1}+m_{i-1} v_i^{-}=v_{i-1}^{+}+n_{i-1}
$$
当速度一定，噪声为高斯噪声时，最优解为
$$
x_i^{-}=x_{i-1}^{+} \quad \sigma_i^{-}=\sigma_{i-1}^{+}
$$

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金融工程代写

金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。

非参数统计代写

非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。

广义线性模型代考

广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。

术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。

有限元方法代写

有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。

有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。

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随机分析代写

随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。

时间序列分析代写

随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。

回归分析代写

多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。