一、 问题描述： （本周共计5个必做作业） 1. 试画图说明极线几何关系，并指出极点、极线所在，解释极线约束。 2. 结合本质矩阵的定义，说明本质矩阵的意义，同时思考与上一周中平面点对应透视矩阵的区别。 3. 说明三维重构的步骤，并指出输入及输出要求。 4. 说明特征匹配的步骤，进一步说明基于k-d树的特征匹配方法的思路。 5. 说明RANSAC方法的基本思想及实施步骤。
第一章：位姿估计 1. 简述仿射变换和透视变换的基本概念，并用实例说明。 2. 结合图简述图像坐标系、相机坐标系和世界坐标系的定义，并说明三者之间的变换关系。 3. 什么是相机的内、外参数矩阵？实际中你能结合身边的实例(如电脑摄像头、手机镜头)说明这些参数的大致值么？ 4. 说明使用线性法求解相对位姿时的要求输入和输出，以及求解的基本思想。 5. 说明使用Zhang方法进行相机标定需要的输入条件和得到的具体输出量，以及Zhang方法的主要步骤
第七周作业： 基础： 运⾏课上给出的notebook的代码： https://www.tinymind.com/ai100/notebooks/74 给出代码的运⾏log截图并提供⼼得体会⽂档描述对整个模型构建及训练过程的理解。 进阶： 以课上给出的代码为基础，通过适当的改造，修改初始化⽅式，增加正则化，调整神经元个数，增加隐层等，将这 个模型的验证集validation准确率提⾼到98%以上。
第五周 运动估计作业基础作业1. 简述混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想。2. 解释光流计算中的恒定亮度假设，进一步简述L-K光流估计方法的基本原理。 进阶作业：1. 简述混合高斯模型的基本原理，以及通过混合高斯模型进行背景建模的基本思想。 2. 解释光流计算中的恒定亮度假设，进一步简述L-K光流估计方法的基本原理。
