AI人工(gōng)智能知(zhī)識理解篇—計算機視覺技術

　　1.計算機視覺技術（ComputerVision），什麽是計算機視覺？

　　“人的大(dà)腦皮層的活動，大(dà)約70%是在處理視覺相關信息。視覺就相當于人腦的大(dà)門，其它如聽(tīng)覺、觸覺、味覺那都是帶寬較窄的通道。視覺相當于八車(chē)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(huà)，整個人工(gōng)智能系統是個空架子，隻能做符号推理，比如下(xià)棋、定理證明，沒法進入現實世界。計算機視覺之于人工(gōng)智能，它相當于說芝麻開(kāi)門。大(dà)門就在這裏面，這個門打不開(kāi),就沒法研究真實世界的人工(gōng)智能。”——朱松純，加州大(dà)學洛杉矶分(fēn)校UCLA統計學和計算機科學教授根據科普中(zhōng)國撰寫的對計算機視覺的定義，這是一(yī)門研究如何讓機器“看”的科學，更進一(yī)步的說，是指用計算機代替人眼對目标進行識别、跟蹤和測量的機器視覺，并進一(yī)步做圖形處理，使計算機處理成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(gōng)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(shēng)産線）方面的應用。

　　3.計算機視覺識别技術的分(fēn)類

　　物(wù)體(tǐ)識别分(fēn)爲“1VSN”對不同物(wù)體(tǐ)進行歸類，以及“1VS1”對同類型的物(wù)體(tǐ)進行區分(fēn)和鑒别；物(wù)體(tǐ)屬性識别，結合地圖模型讓物(wù)體(tǐ)在視覺的三維空間裏得到記憶的重建，進而進行場景的分(fēn)析和判斷；物(wù)體(tǐ)行爲識别分(fēn)爲3個進階的步驟，移動識别判斷物(wù)體(tǐ)是否做了位移，動作識别判斷物(wù)體(tǐ)做的是什麽動作，行爲識别是結合視覺主體(tǐ)和場景的交互做出行爲的分(fēn)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原始樣本進行特征的選擇和提取訓練出分(fēn)類器（模型）；此外(wài)因爲樣本數據成千上萬、提取出來的特征更是翻番，所以一(yī)般爲了縮短訓練的過程，會人爲加入知(zhī)識庫（提前告訴計算機一(yī)些規則），或者引入限制條件來縮小(xiǎo)搜索空間。

　　識别圖像：會先對圖像進行信号變換、降噪等預處理，再來利用分(fēn)類器對輸入圖像進行目标檢測。一(yī)般檢測過程爲用一(yī)個掃描子窗口在待檢測的圖像中(zhōng)不斷的移位滑動，子窗口每到一(yī)個位置就會計算出該區域的特征，然後用訓練好的分(fēn)類器對該特征進行篩選，判斷該區域是否爲目标。

　　5.計算機視覺技術模式圖和對應企業圖

　　目前世界上圖像識别最大(dà)的數據庫，是斯坦福大(dà)學人工(gōng)智能實驗室提供的ImageNet，針對諸如醫療等細分(fēn)領域也需要收集相應的訓練數據；Google、Microsoft此類科技巨頭會面向市場提供開(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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