AI人工智能知識(shí)科普篇—計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)

1.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)（ComputerVision），什么是計(jì)算機(jī)視覺？
“人的大腦皮層的活動(dòng)，大約70%是在處理視覺相關(guān)信息。視覺就相當(dāng)于人腦的大門，其它如聽覺、觸覺、味覺那都是帶寬較窄的通道。視覺相當(dāng)于八車道的高速，其它感覺是兩旁的人行道。如果不能處理視覺信息的話，整個(gè)人工智能系統(tǒng)是個(gè)空架子，只能做符號(hào)推理，比如下棋、定理證明，沒法進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界。計(jì)算機(jī)視覺之于人工智能，它相當(dāng)于說芝麻開門。大門就在這里面，這個(gè)門打不開,就沒法研究真實(shí)世界的人工智能?！薄焖杉?，加州大學(xué)洛杉磯分校UCLA統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)教授根據(jù)科普中國(guó)撰寫的對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的定義，這是一門研究如何讓機(jī)器“看”的科學(xué)，更進(jìn)一步的說，是指用計(jì)算機(jī)代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量的機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使計(jì)算機(jī)處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。
2.計(jì)算機(jī)視覺VS機(jī)器視覺
計(jì)算機(jī)視覺更關(guān)注圖像信號(hào)本身以及圖像相關(guān)交叉領(lǐng)域（地圖、醫(yī)療影像）的研究；機(jī)器視覺則偏重計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)工程化，更關(guān)注廣義上的圖像信號(hào)（激光和攝像頭）和自動(dòng)化控制（生產(chǎn)線）方面的應(yīng)用。
3.計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)的分類
物體識(shí)別分為“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(qū)分和鑒別；物體屬性識(shí)別，結(jié)合地圖模型讓物體在視覺的三維空間里得到記憶的重建，進(jìn)而進(jìn)行場(chǎng)景的分析和判斷；物體行為識(shí)別分為3個(gè)進(jìn)階的步驟，移動(dòng)識(shí)別判斷物體是否做了位移，動(dòng)作識(shí)別判斷物體做的是什么動(dòng)作，行為識(shí)別是結(jié)合視覺主體和場(chǎng)景的交互做出行為的分析和判斷。
4.計(jì)算機(jī)視覺的識(shí)別流程
訓(xùn)練模型：樣本數(shù)據(jù)包括正樣本（包含待檢目標(biāo)的樣本）和負(fù)樣本（不包含目標(biāo)的樣本），視覺系統(tǒng)利用算法對(duì)原始樣本進(jìn)行特征的選擇和提取訓(xùn)練出分類器（模型）；此外因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)成千上萬、提取出來的特征更是翻番，所以一般為了縮短訓(xùn)練的過程，會(huì)人為加入知識(shí)庫(kù)（提前告訴計(jì)算機(jī)一些規(guī)則），或者引入限制條件來縮小搜索空間。
識(shí)別圖像：會(huì)先對(duì)圖像進(jìn)行信號(hào)變換、降噪等預(yù)處理，再來利用分類器對(duì)輸入圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。一般檢測(cè)過程為用一個(gè)掃描子窗口在待檢測(cè)的圖像中不斷的移位滑動(dòng)，子窗口每到一個(gè)位置就會(huì)計(jì)算出該區(qū)域的特征，然后用訓(xùn)練好的分類器對(duì)該特征進(jìn)行篩選，判斷該區(qū)域是否為目標(biāo)。
5.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)模式圖和對(duì)應(yīng)企業(yè)圖
目前世界上圖像識(shí)別大的數(shù)據(jù)庫(kù)，是斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室提供的ImageNet，針對(duì)諸如醫(yī)療等細(xì)分領(lǐng)域也需要收集相應(yīng)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)；Google、Microsoft此類科技巨頭會(huì)面向市場(chǎng)提供開源算法框架，為初創(chuàng)視覺識(shí)別公司提供初級(jí)算法。

文章名稱：AI人工智能知識(shí)科普篇—計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)
文章轉(zhuǎn)載：http://www.muchs.cn/news34/127134.html

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