AI人工智能(néng)知識理解篇—計算機視覺技術

　　1.計算機視覺技術（ComputerVision），什麼(me)是計算機視覺？

　　“人的大腦皮層的活動，大約70%是在處理視覺相關信息。視覺就相當于人腦的大門，其它如聽覺、觸覺、味覺那都(dōu)是帶寬較窄的通道(dào)。視覺相當于八車道(dào)的高速，其它感覺是兩(liǎng)旁的人行道(dào)。如果不能(néng)處理視覺信息的話，整個人工智能(néng)系統是個空架子，隻能(néng)做符号推理，比如下棋、定理證明，沒(méi)法進(jìn)入現實世界。計算機視覺之于人工智能(néng)，它相當于說芝麻開(kāi)門。大門就在這(zhè)裡(lǐ)面(miàn)，這(zhè)個門打不開(kāi),就沒(méi)法研究真實世界的人工智能(néng)。”——朱松純，加州大學(xué)洛杉矶分校UCLA統計學(xué)和計算機科學(xué)教授根據科普中國(guó)撰寫的對(duì)計算機視覺的定義，這(zhè)是一門研究如何讓機器“看”的科學(xué)，更進(jìn)一步的說，是指用計算機代替人眼對(duì)目标進(jìn)行識别、跟蹤和測量的機器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使計算機處理成(chéng)爲更适合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

　　2.計算機視覺VS機器視覺

　　計算機視覺更關注圖像信号本身以及圖像相關交叉領域（地圖、醫療影像）的研究；機器視覺則偏重計算機視覺技術工程化，更關注廣義上的圖像信号（激光和攝像頭）和自動化控制（生産線）方面(miàn)的應用。

　　3.計算機視覺識别技術的分類

　　物體識别分爲“1VSN”對(duì)不同物體進(jìn)行歸類，以及“1VS1”對(duì)同類型的物體進(jìn)行區分和鑒别；物體屬性識别，結合地圖模型讓物體在視覺的三維空間裡(lǐ)得到記憶的重建，進(jìn)而進(jìn)行場景的分析和判斷；物體行爲識别分爲3個進(jìn)階的步驟，移動識别判斷物體是否做了位移，動作識别判斷物體做的是什麼(me)動作，行爲識别是結合視覺主體和場景的交互做出行爲的分析和判斷。

　　4.計算機視覺的識别流程

　　訓練模型：樣本數據包括正樣本（包含待檢目标的樣本）和負樣本（不包含目标的樣本），視覺系統利用算法對(duì)原始樣本進(jìn)行特征的選擇和提取訓練出分類器（模型）；此外因爲樣本數據成(chéng)千上萬、提取出來的特征更是翻番，所以一般爲了縮短訓練的過(guò)程，會人爲加入知識庫（提前告訴計算機一些規則），或者引入限制條件來縮小搜索空間。

　　識别圖像：會先對(duì)圖像進(jìn)行信号變換、降噪等預處理，再來利用分類器對(duì)輸入圖像進(jìn)行目标檢測。一般檢測過(guò)程爲用一個掃描子窗口在待檢測的圖像中不斷的移位滑動，子窗口每到一個位置就會計算出該區域的特征，然後(hòu)用訓練好(hǎo)的分類器對(duì)該特征進(jìn)行篩選，判斷該區域是否爲目标。

　　5.計算機視覺技術模式圖和對(duì)應企業圖

　　目前世界上圖像識别最大的數據庫，是斯坦福大學(xué)人工智能(néng)實驗室提供的ImageNet，針對(duì)諸如醫療等細分領域也需要收集相應的訓練數據；Google、Microsoft此類科技巨頭會面(miàn)向(xiàng)市場提供開(kāi)源算法框架，爲初創視覺識别公司提供初級算法。

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