人工智能、計算機視覺這些詞匯從虛無縹緲到逐漸進入每個人的作業和生活，正如人類認知中的所有研究學科，無數研究人員花費數十年光陰，但依舊給不出一個明確的定義，計算機視覺可以說是一種概念，于此相關的概念還有視覺感知與認知、影像決議和視頻決議等，這些概念有一定的關聯性，在應用上也比較統一，但其本質有很大的區別，我們普遍認為，計算機視覺等于是“讓機器具備自然視覺能力”的學科，自然視覺能力，就是指生物視覺系統體現的視覺能力，可以理解為給機器一雙眼睛，但是物種具有多樣性，不同物種之間的視覺能力存在差異，所以這種廣義視覺定義是包羅萬象的，需要承認早年間的計算機視覺研究是缺乏實用內容的，在實際應用上，計算機視覺就的研究方向在于視覺感知問題上，現在的目標是對環境的表達和理解，關鍵問題在于怎么對輸入的影像和視頻資料進行組織，對人物和情景進行有效識別，從而可以對輸入內容給予明確解釋，
簡單來說，計算機視覺是以圖片和視頻為輸入，以對條件的表述和理解為目標，研究資訊組織、人物和場景識別、從而對事件進行詮釋的學科，直到現在，計算機視覺的研究主要還是在這個比較初級的階段，后續的研究目標肯定會更廣泛，比如對于事件進行解釋，即使是這樣，計算機視覺對于人類生活的影響也不可小覷，在日常生活中，不難發現計算機視覺已經有了廣泛的應用，
舉個簡單的例子，近十年來，我國支付領域變革速度所有人都有目共睹，從原始的貨幣支付到二維碼支付再到現在逐漸普及的刷臉支付，可以明顯感覺到支付領域是往更安全、更便捷的方向在進步，實際上這是人工智能模式識別下計算機視覺技術的高速發展所帶來的的結果，而計算機視覺技術中不單單針對于人臉識別，所應用的領域也遠不止線上支付，
當然，如果計算機視覺技術僅僅用在刷臉上未免過于狹隘，目前在研究類別中，可以將計算機視覺分為多個方向：
人臉識別：首當其中的自然是人臉方面的研究，這也是在生活中應用最多的方向，世界上沒有兩片同樣的樹葉，每張人臉自然也存在差異性，在這個方向中的研究中，解決了人臉匹配與檢測的問題，因此人們在日常消費、辦理證件、場所同行等方面都可以用此技術來進行身份驗證，至少能夠有效提升辦事效率，
影像重構：這個詞可能沒有影像修復常用，例如當老舊照片出現缺失、劃痕、或者是模糊，就可以使用影像重構技術，采用資料集來認為修復照片，
影像分類：這個比較好理解，顧名思義就是讓機器辨認圖片中的景物屬于什么東西，實際應用中可以處理的事件型別很多，比如判斷圖片中是否有某個人或物，判斷圖片中是什么物種，判斷圖片中的物品是什么品牌，
風格遷移：在藝術領域，計算機視覺也有它獨特的應用，當人們需要講某種風格的畫作轉換成其他風格的時候，就可以采用大量資料進行比對，計算機自動完成風格替換，
自動駕駛：使用感知模塊將地圖記錄并生成，之后進行車輛定位和三維視覺重建，讓車輛對道路形成充分理解，可以讓車輛無需駕駛員做出正確的動作，
計算機視覺的應用領域絕對不僅限于此，其他方向例如為圖片自動生成描述、反過來用文字生成圖片，還有識別人和動物的肢體動作，總之在交通、醫療、商務等方面都有一定的實用價值，許多人認為，計算機視覺技術目前能夠做到事情型別多，但是過于“簡單”，必須承認CV目前還處于發展階段，近年來在任務上不斷有所革新，但需要解決的問題依然很多，道路雖曲折，前景卻光明，至于我，對于科技的發展一定會抱有信心和期望，
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/301131.html
標籤：其他
下一篇：VIT訓練