AI人(rén)工智能知識理(lǐ)解篇—計算(suàn)機視覺技術

　　1.計算(suàn)機視覺技術（ComputerVision），什(shén)麽是計算(suàn)機視覺？

　　“人(rén)的(de)大(dà)腦(nǎo)皮層的(de)活動，大(dà)約70%是在處理(lǐ)視覺相關信息。視覺就相當于人(rén)腦(nǎo)的(de)大(dà)門，其它如聽(tīng)覺、觸覺、味覺那都是帶寬較窄的(de)通(tōng)道。視覺相當于八車道的(de)高(gāo)速，其它感覺是兩旁的(de)人(rén)行道。如果不能處理(lǐ)視覺信息的(de)話(huà)，整個(gè)人(rén)工智能系統是個(gè)空架子，隻能做(zuò)符号推理(lǐ)，比如下(xià)棋、定理(lǐ)證明(míng)，沒法進入現實世界。計算(suàn)機視覺之于人(rén)工智能，它相當于說芝麻開門。大(dà)門就在這(zhè)裏面，這(zhè)個(gè)門打不開,就沒法研究真實世界的(de)人(rén)工智能。”——朱松純，加州大(dà)學洛杉矶分(fēn)校UCLA統計學和(hé)計算(suàn)機科學教授根據科普中國撰寫的(de)對(duì)計算(suàn)機視覺的(de)定義，這(zhè)是一門研究如何讓機器“看”的(de)科學，更進一步的(de)說，是指用(yòng)計算(suàn)機代替人(rén)眼對(duì)目标進行識别、跟蹤和(hé)測量的(de)機器視覺，并進一步做(zuò)圖形處理(lǐ)，使計算(suàn)機處理(lǐ)成爲更适合人(rén)眼觀察或傳送給儀器檢測的(de)圖像。

　　2.計算(suàn)機視覺VS機器視覺

　　計算(suàn)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(yǐng)像）的(de)研究；機器視覺則偏重計算(suàn)機視覺技術工程化(huà)，更關注廣義上的(de)圖像信号（激光(guāng)和(hé)攝像頭）和(hé)自動化(huà)控制（生産線）方面的(de)應用(yòng)。

　　3.計算(suàn)機視覺識别技術的(de)分(fēn)類

　　物(wù)體識别分(fēn)爲“1VSN”對(duì)不同物(wù)體進行歸類，以及“1VS1”對(duì)同類型的(de)物(wù)體進行區(qū)分(fēn)和(hé)鑒别；物(wù)體屬性識别，結合地圖模型讓物(wù)體在視覺的(de)三維空間裏得(de)到記憶的(de)重建，進而進行場(chǎng)景的(de)分(fēn)析和(hé)判斷；物(wù)體行爲識别分(fēn)爲3個(gè)進階的(de)步驟，移動識别判斷物(wù)體是否做(zuò)了(le)位移，動作識别判斷物(wù)體做(zuò)的(de)是什(shén)麽動作，行爲識别是結合視覺主體和(hé)場(chǎng)景的(de)交互做(zuò)出行爲的(de)分(fēn)析和(hé)判斷。

　　4.計算(suàn)機視覺的(de)識别流程

　　訓練模型：樣本數據包括正樣本（包含待檢目标的(de)樣本）和(hé)負樣本（不包含目标的(de)樣本），視覺系統利用(yòng)算(suàn)法對(duì)原始樣本進行特征的(de)選擇和(hé)提取訓練出分(fēn)類器（模型）；此外因爲樣本數據成千上萬、提取出來(lái)的(de)特征更是翻番，所以一般爲了(le)縮短訓練的(de)過程，會人(rén)爲加入知識庫（提前告訴計算(suàn)機一些規則），或者引入限制條件來(lái)縮小搜索空間。

　　識别圖像：會先對(duì)圖像進行信号變換、降噪等預處理(lǐ)，再來(lái)利用(yòng)分(fēn)類器對(duì)輸入圖像進行目标檢測。一般檢測過程爲用(yòng)一個(gè)掃描子窗(chuāng)口在待檢測的(de)圖像中不斷的(de)移位滑動，子窗(chuāng)口每到一個(gè)位置就會計算(suàn)出該區(qū)域的(de)特征，然後用(yòng)訓練好的(de)分(fēn)類器對(duì)該特征進行篩選，判斷該區(qū)域是否爲目标。

　　5.計算(suàn)機視覺技術模式圖和(hé)對(duì)應企業圖

　　目前世界上圖像識别最大(dà)的(de)數據庫，是斯坦福大(dà)學人(rén)工智能實驗室提供的(de)ImageNet，針對(duì)諸如醫療等細分(fēn)領域也(yě)需要收集相應的(de)訓練數據；Google、Microsoft此類科技巨頭會面向市場(chǎng)提供開源算(suàn)法框架，爲初創視覺識别公司提供初級算(suàn)法。

責任編輯：中山網站建設
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