
1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)(ComputerVision),什么是計(jì)算機(jī)視覺(jué)?
“人的大腦皮層的活動(dòng),大約70%是在處理視覺(jué)相關(guān)信息。視覺(jué)就相當(dāng)于人腦的大門(mén),其它如聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、味覺(jué)那都是帶寬較窄的通道。視覺(jué)相當(dāng)于八車(chē)道的高速,其它感覺(jué)是兩旁的人行道。如果不能處理視覺(jué)信息的話(huà),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(méi)法進(jìn)入現(xiàn)實(shí)世界。計(jì)算機(jī)視覺(jué)之于人工智能,它相當(dāng)于說(shuō)芝麻開(kāi)門(mén)。大門(mén)就在這里面,這個(gè)門(mén)打不開(kāi),就沒(méi)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(xiě)的對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的定義,這是一門(mén)研究如何讓機(jī)器“看”的科學(xué),更進(jìn)一步的說(shuō),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(jué),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(jué)VS機(jī)器視覺(jué)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(jué)則偏重計(jì)算機(jī)視覺(jué)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(xiàn))方面的應(yīng)用。
3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的分類(lèi)
物體識(shí)別分為“1VSN”對(duì)不同物體進(jìn)行歸類(lèi),以及“1VS1”對(duì)同類(lèi)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(jué)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(jué)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(jué)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(jué)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(lèi)器(模型);此外因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)成千上萬(wàn)、提取出來(lái)的特征更是翻番,所以一般為了縮短訓(xùn)練的過(guò)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(lái)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(lái)利用分類(lèi)器對(duì)輸入圖像進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)。一般檢測(cè)過(guò)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(lèi)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(jué)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(lèi)科技巨頭會(huì)面向市場(chǎng)提供開(kāi)源算法框架,為初創(chuàng)視覺(jué)識(shí)別公司提供初級(jí)算法。
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