人工智能机器视觉
人工智能中的机器视觉与自然语言处理
人工智能中的机器视觉与自然语言处理人工智能是一个正在迅速发展的领域，其中机器视觉和自然语言处理是人工智能应用中的两个重要分支。
机器视觉涉及计算机通过视觉来感知和理解复杂的图像和视频信息，而自然语言处理涉及计算机处理语言的方式，包括文本和语音。
机器视觉机器视觉是一项能够让计算机像人一样感知和处理图像和视频信息的技术。
该技术由框架、算法和应用程序三个基本组成部分构成。
框架包括计算机视觉和深度学习。
算法则包含了诸如图像识别、面部识别和目标跟踪等技术。
最后，应用程序相对更为广泛，包括自动驾驶汽车、安防系统和医学图像分析。
机器视觉最重要的算法之一是卷积神经网络（CNN），通过学习已有图像的特征来进行图像分类，从而不断提高系统的准确性。
1999年，基于最小均方误差（MSE）的人脸识别算法被第一次提出。
2012年，由于AlexNet的出现，图像识别准确度大幅提升，在ImageNet大型图像识别任务中得到了94%的准确度。
除了视觉识别，机器视觉还可以用于对象跟踪、移动识别和运动控制等领域。
例如，机器人使用机器视觉可以自主探索未知的环境和执行任务，同时还可以在安防系统中检测异常行为和在产品的制造和质检过程中检测缺陷和错误。
自然语言处理除了机器视觉外，自然语言处理也是人工智能的重要领域之一。
自然语言处理（NLP）是一种计算机处理人类语言的方式。
自然语言处理技术是指使用计算机算法处理文本或语音的能力。
这种技术的目的是使计算机能够理解、理解和产生语言，并在各种自然语言任务中表现良好。
自然语言处理的主要应用包括文本分类、语音识别、机器翻译、智能客服和情感分析。
语音识别可以将语音转换成文本，使计算机能够理解语音内容。
机器翻译可以帮助人们翻译文本或者语音，使得人们可以轻松跨越语言的障碍。
智能客服则可以自动处理电话、电子邮件或者在线聊天，大大缩短了通信的时间。
情感分析则可以帮助企业和政府掌握市场反馈和民意，从而优化策略和决策。
人工智能中的机器视觉算法
人工智能中的机器视觉算法在当今世界，人工智能已经成为了一个热门话题。
人工智能在生产生活中的应用已经越来越广泛。
机器视觉算法是人工智能技术应用中的一个重要领域。
机器视觉技术能够将图像转化为数字信息，并使用算法对这些图像进行分析和识别，从而实现对物体、场景等的理解和判断。
在本篇文章中，我们将重点探讨人工智能中的机器视觉算法。
一、机器视觉技术简介机器视觉技术是人工智能领域中的一个重要组成部分。
它主要是利用计算机视觉和图像处理技术，通过摄像头或其他图像采集设备获取图像信息，经过分析和处理实现对图像中目标的识别、理解、跟踪等功能。
机器视觉技术的应用范围非常广泛，包括智能监控、工业自动化、智能交通、医疗健康等领域。
二、机器视觉中的算法1. 图像处理算法图像处理算法是机器视觉中的核心技术之一。
它主要是通过对图像进行数字化处理，实现对图像的清晰化、降噪等操作，从而更好地为后续的目标识别提供支持。
其中比较常用的算法有傅里叶变换、高斯模糊、边缘检测、图像分割等。
2. 特征提取算法特征提取算法是机器视觉中对目标进行识别的重要环节。
它主要是从图像中提取目标的特征信息，从而实现对目标的分类、识别、跟踪等功能。
常见的特征提取算法有HOG、SIFT、SURF、LBP等。
3. 目标识别算法目标识别算法是机器视觉中的重要环节之一，它主要是通过对目标的特征进行描述和匹配，实现对目标的识别。
常用的目标识别算法有KNN、SVM、神经网络等。
三、机器视觉技术在不同领域的应用1. 工业自动化机器视觉技术在工业自动化领域中发挥着重要的作用。
它主要是可以利用机器视觉技术对生产流程进行监控和控制，实现自动化生产。
比如，利用机器视觉技术在生产线上对产品进行质量检测，从而提高产品的品质和生产效率。
2. 智能交通机器视觉技术在智能交通领域中也有广泛的应用。
比如，在交通监控中，可以利用机器视觉技术对交通路口进行监控，并实现对交通流量的分析和判断，从而实现交通管控的自动化。
人工智能机器视觉技术的创新应用场景
人工智能机器视觉技术的创新应用场景随着科技的不断进步，人工智能机器视觉技术在各个领域得到了广泛的应用。
本文将从不同的角度来探讨人工智能机器视觉技术的创新应用场景。
一、医疗领域的应用人工智能机器视觉技术在医疗领域的应用十分广泛。
首先，它可以在医学影像诊断中起到重要的作用。
通过机器学习算法，人工智能可以快速、准确地分析和解读医学影像，帮助医生更准确地判断疾病。
其次，人工智能机器视觉技术可以辅助手术。
通过利用机器视觉技术，医生可以更精确地进行手术操作，从而提高手术的成功率。
此外，人工智能机器视觉技术还可以监测患者的生理指标，及时发现并预防疾病的发生。
二、交通领域的应用人工智能机器视觉技术在交通领域的应用也非常广泛。
首先，它可以用于智能交通管理。
通过监控摄像头和人工智能算法，可以实时监测和掌握道路交通状况，及时调整交通信号灯和道路限制，提高交通效率。
其次，人工智能机器视觉技术可以用于智能驾驶。
通过车载摄像头和人工智能算法，汽车可以感知周围环境并做出相应的驾驶决策，提高行车安全性和驾驶舒适性。
三、工业领域的应用工业领域是人工智能机器视觉技术的一个重要应用场景。
首先，它可以用于智能制造。
通过机器视觉技术，可以自动检测产品的质量和缺陷，提高生产效率和产品质量。
其次，人工智能机器视觉技术可以用于智能仓储和物流。
通过机器视觉技术，可以实现仓库内货物的自动识别和分拣，提高物流效率和减少人工成本。
四、教育领域的应用人工智能机器视觉技术在教育领域的应用也具有广阔的前景。
首先，它可以用于个性化教育。
通过机器视觉技术，可以对学生的学习情况进行全面的评估和分析，从而为每个学生提供更适合他们的学习资源和方式。
其次，人工智能机器视觉技术可以用于远程教育。
通过视频监控和人工智能算法，可以实现远程学习环境的虚拟化，提高学生对远程学习的积极性和参与度。
五、农业领域的应用人工智能机器视觉技术在农业领域的应用也非常有潜力。
首先，它可以用于农作物的生长监测。
机器视觉技术在人工智能中的重要性
机器视觉技术在人工智能中的重要性在当今信息化时代，人工智能技术日益发展，机器视觉技术作为人工智能的一个重要支持领域得到了广泛应用。
机器视觉是指通过计算机和相关设备对图像或视频进行处理和分析，使其具备感知和理解能力的技术。
它在人工智能领域中发挥着至关重要的作用。
本文将探讨机器视觉技术在人工智能中的重要性及其应用。
一、机器视觉技术的定义和原理机器视觉技术是一种通过计算机和图像处理设备对图像或视频进行分析、处理和理解的技术。
它利用计算机对图像进行数字化处理，进而进行特征提取、图像识别、目标跟踪等操作，以实现对图像信息有效的感知和理解。
机器视觉技术主要包括以下几个方面的内容：1. 图像获取：通过摄像机、扫描仪等设备获取图像或视频信息。
2. 图像处理：利用图像处理算法对获取的图像进行预处理，如图像滤波、增强、去噪等操作。
3. 特征提取：通过图像处理算法提取图像中的特征信息，如边缘、纹理、颜色等。
4. 目标检测与识别：基于特征提取和模式识别技术，实现对图像中目标的检测、识别和分类。
5. 目标跟踪：追踪图像序列中目标的位置和状态变化，实现对目标的跟踪。
6. 三维重建：通过多张图像或视频序列实现对三维场景的重建和建模。
二、机器视觉技术在人工智能领域中的应用1. 图像识别：机器视觉技术在人工智能领域中最为广泛应用的就是图像识别。
通过机器学习、深度学习等技术，训练计算机系统能够识别出图像中的对象、场景或文本信息，如人脸识别、车牌识别、文字识别等。
这些应用不仅广泛应用于安防监控、人物统计等领域，也在生活中的手机解锁、拍照识别、智能家居等方面得到了广泛应用。
2. 视觉导航与自动驾驶：机器视觉技术也被应用于导航和智能交通系统中。
利用机器视觉技术，智能车载系统可以对道路交通标识、前方车辆和行人进行实时感知和识别，实现智能导航和自动驾驶。
这一领域的发展不仅提高了交通安全性，也为人们出行提供了更多便利。
3. 工业智能化：在制造业中，机器视觉技术被广泛应用于质检、物流跟踪和机器人操作等场景。
2024 ai视觉与机器视觉的区别
2024 ai视觉与机器视觉的区别
AI视觉与机器视觉的区别在于其实现的方式和目标。
AI视觉是指通过人工智能技术实现的视觉系统，它的目标是模拟和复制人类的视觉能力。
AI视觉系统需要从大量的数据中学习，并使用深度学习和神经网络等算法来分析、处理和识别图像和视频。
AI视觉可以实现人类视觉无法完成的任务，比如图像识别、目标检测和图像生成等。
机器视觉是一种更加狭义的视觉系统，它侧重于利用硬件和软件技术实现机器对图像和视频的感知和识别。
机器视觉系统通常使用像相机、传感器和图像处理算法等技术，能够完成一些基本的视觉任务，如目标检测、边缘检测和图像测量等。
机器视觉系统相对而言更加简单和直接，更依赖于预先设定的规则和算法。
总体来说，AI视觉系统更加智能和灵活，能够模拟人类的视觉能力并根据环境和场景的变化做出适应性的决策。
而机器视觉系统则更加注重对特定任务的专注和解决，更加依赖于硬件设备和具体的算法实现。
两者在技术手段、应用范围和发展目标上存在差异，但都在推动计算机视觉和图像处理领域的进步和创新。
人工智能机器视觉的工作原理
人工智能机器视觉的工作原理人工智能机器视觉（Artificial Intelligence Computer Vision）是指通过计算机视觉技术和人工智能算法，使计算机能够模拟和理解人类的视觉系统，以实现对图像和视频的感知、理解和处理。
其工作原理可以简要地概括如下。
一、图像获取首先，人工智能机器视觉需要获取图像的输入。
这可以通过摄像头、传感器等设备来实现。
机器视觉系统会将采集到的图像转化成数字信号，以便计算机进行进一步的处理。
二、预处理在进行进一步的处理之前，机器视觉系统通常需要对图像进行预处理，以提高图像的质量和准确性。
预处理包括图像去噪、对比度增强、边缘检测等操作，以便更好地区分图像的特征和信息。
三、特征提取通过特征提取，机器视觉系统能够从图像中提取出有用的特征。
特征可以是像素级的信息，也可以是更高层次的概念和模式。
常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、纹理描述等。
四、图像理解在特征提取的基础上，机器视觉系统会对图像进行理解和分析。
这包括目标检测、目标跟踪、图像分类等任务。
通过使用机器学习和深度学习算法，机器视觉系统能够学习和推断出图像中的物体、场景和动作等信息。
五、决策与反馈在图像理解的基础上，机器视觉系统能够做出决策并采取相应的行动。
这可能涉及到机器人的导航、自动驾驶汽车的控制、工业机器人的操作等。
机器视觉系统还可以提供反馈信息，以便进一步优化和改进其性能。
六、应用领域人工智能机器视觉的应用领域广泛而多样。
它被广泛应用于工业自动化、智能交通、医疗诊断、军事监控等领域。
例如，在工业领域，机器视觉可以用于产品质量检测和机器人视觉导航；在医疗领域，机器视觉可以用于医学图像的分析和疾病诊断。
总结起来，人工智能机器视觉的工作原理包括图像获取、预处理、特征提取、图像理解、决策与反馈等步骤。
通过模拟和理解人类的视觉系统，机器视觉系统能够实现对图像和视频的感知、理解和处理。
这为增强计算机的视觉能力，实现更广泛的应用提供了有效的手段。
人工智能中的机器视觉技术
人工智能中的机器视觉技术人工智能（AI）作为一项科技，已经引起了国内外各行业的密切关注。
其中，机器视觉技术（Computer Vision，通常简称CV）作为AI领域的一个重要分支，近年来也享受着高速的发展。
机器视觉技术能够让机器像人类一样感知并理解图像和视频，从而实现自主决策、控制和交互。
机器视觉技术所应用的领域非常广泛，如智能制造、智能物流、安防监控等都已经成为了机器视觉技术致力攻克的领域。
一、机器视觉技术介绍1、CV技术的概念机器视觉技术（CV）指的是让机器感知、分析和识别图像和视频，从而实现各种自动化和交互。
CV技术通常包括以下几个步骤：图像采集、预处理、特征提取、物体识别和目标跟踪等等。
2、机器视觉技术的优势与人类视觉相比，机器视觉技术有以下优势：（1）机器视觉技术能够实现24小时不间断工作，不受工作环境和疲劳状态的影响；（2）机器视觉技术具有高精度和高速度，可以在短时间内完成大量信息的处理和分析；（3）机器视觉技术可以减少因人为因素带来的误判和漏判问题；（4）机器视觉技术可以处理复杂的场景和环境，对于人类视觉难以辨认的物体和场景也可以有效识别。
二、机器视觉技术的应用领域1、智能制造智能制造是机器视觉技术应用的一大领域。
在制造过程中，机器视觉技术可以实现机器人的自主操作和灵活生产调度。
例如机器视觉可以对产品进行分类、编号和描述，以便机器人可以准确地进行相关操作；机器视觉也可以实现对工件表面的缺陷检测和确定机床的位置，从而实现高速高效的生产。
2、智能物流物流是另一个应用CV技术的领域。
在物流、分拣和包装过程中，机器视觉技术可以实现自动化物流、分拣和包装。
机器视觉可以检测到各种尺寸、形状和质量的物品，并根据其名字、数量、尺寸和重量等来编制清单。
这些信息可以帮助机器人准确地进行物流和分拣操作。
3、安防监控机器视觉技术在安防监控行业中也得到了广泛应用。
通过对视频的分析，机器视觉可以识别并记录人员、车辆及其它物体的移动，记录并分析系统信息，提高保安系统工作效率。
人工智能的概念研究内容应用领域
人工智能的概念研究内容应用领域
一、人工智能的概念
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及其应用系统的一门新的技术科学。
它是研究有组织的智能体的设计和实现的一门多领域交叉学科，涉及
计算机科学、神经科学、心理学、语言学、生物学等多个学科。
主要研究
的内容包括：智能体的行动策略、知识建模、感知和识别技术、机器思考、语言理解和机器翻译等，主要应用于模拟人类智能的机器，即“人工智能
机器”。
二、人工智能的研究内容
1.机器视觉：机器视觉技术模仿人类机体的视觉能力，包括图像采集、图像处理和图像分析。
它为机器提供了一种依据图像获取信息的能力，是
机器感知的基础技术，它可以被用于实现自动监控与检测，是各种机器人
及其它计算机应用系统的基础技术之一
2.语音识别：语音识别技术，又称自然语言处理，是指将模拟人类语
言的机器语言，通过语音识别系统，实现人机交互的一种技术。
它是人工
智能中的重要技术，它可以通过机器识别人类语音中的信息，将语音信号
转化为计算机能够理解的文本信息，从而实现语音信息的传输和自动处理
等功能。
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计算机视觉综述摘要：自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后，世界各国的研究者发展了众多理论和原理。
人工智能是一门极富挑战性的学科，研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识，比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等，它涉及的范围相当的广泛。
并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成，如计算机学习、计算机视觉等。
研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。
而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。
这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。
而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析,即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。
就像人做的那样。
所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。
关键词:人工智能计算机; 视觉; 图像;1、计算机视觉的应用人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。
一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。
这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。
人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。
为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。
而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。
这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。
具有上述能力的计算机就是智能计算机。
计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。
计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面，充医学图像到遥感图像，充各有检查到文件处理。
在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉，许多人类视觉无法感知的场合，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，计算机视觉更突出他的优越性。
现在计算机视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。
它们的应用于计算机视觉的发展起着相互促进的作用。
2、计算机视觉与人类视觉计算机视觉正如它的名字一样，就是一门研究计算机“看”的学科，即使指通过摄像机和计算机的处理来对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取“信息”的人工智能系统。
同时计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
通过这些技术来让计算机代替人完成对问题的处理。
计算机视觉最终的目标是让计算机能够像人一样通过视觉对外部环境进行观察和理解，从而具有自主适应环境的能力。
虽然当前还难以实现，但人们正超这一目标努力。
现在的前期目标是建立一个初步的系统，这个系统能够反馈某种程度的信息，能在一定程度上完成一些任务。
比如自主车辆的视觉导航，这种导航能够使车辆在高手公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。
这种系统就像是在开车一样，它是模仿人脑进行各种判断。
而就目前而言人类视觉系统是人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。
因此，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。
视觉是人类最重要的感觉，它是人类的主要感觉来源，人类认识外界信息80%来自视觉。
人们看东西的时候视乎是毫不费力、轻而易举的事，但实际上视觉系统在你看东西的时候所完成的工作是十分复杂的。
当眼睛看到某种东西时，先要对它的各部分进行分类，然后从中选出有用的特征信息来做出判断。
人的眼睛并不会对事物、信息进行判断，它是将信息反馈给大脑，然后大脑根据得到的信息与原来大脑里的信息来进行比较得出解释结果。
敏感、感觉、认识是视觉系统的3个重要的概念。
敏感是把外界的各种刺激转换成人体神经系统能够及时的生物点信号。
它所完成的是信号的转换，并不涉及对信号的理解。
感觉的任务是把敏感器官的各种输入转换和处理成为对外部世界的理解。
而认识是以人们对周围客观世界的概念为基础的。
如果没有感觉作为人与外部世界的桥梁或窗口，人的思维活动就失去了基本的依据了。
因此人们在模仿人类视觉时需要相应的各种处理，比如摄取图像，处理图像，理解图像。
3、计算机视觉的研究3.1计算机视觉的处理过程模仿人类的视觉系统,计算机视觉系统中信息的处理和分析大致可以分成两个阶段：图象处理阶段又称视觉处理中的低水平和中水平阶段；图象分析、理解阶段又称视觉处理中的高水平处理阶段。
在图象处理阶段,计算机对图象信息进行一系列的加工处理,这主要是：（1）、校正成象过程中系统引进的光度学和几何学的畸变,抑制和去除成象过程中引进的噪声—统称为图象的恢复。
（2）、从图象信息如亮度分布信息中提取诸如边沿信息,深度信息图象点沿轴方向的尺度,表面三维倾斜方向信息等反映客观景物特征的信息。
（3）、根据抽取的特征信息把反映三维客体的各个图象基元,如轮廓、线条、纹理、边缘、边界、物体的各个面等从图象中分离出来,并且建立起各个基元之间的拓朴学上的和几何学上的关系—称之基元的分割和关系的确定。
在图象分析和理解阶段,计算机根据事先存贮在数据库中的预知识模型,识别出各个基元或某些基元组合所代表的客观世界中的某些实体称之为模型匹配以及根据图象中各基元之间的关系在预知识的指导下得出图象所代表的实际景物的含义,得出图象的解释或描述。
3.2计算机视觉的处理技术3.2.1图像获取图像的获取是通过输入设备来得到的。
输入设备包括成像设备和数字化设备。
成像设备是通过光学摄像机或红外、激光、超声、X射线对周围场景或物体进行探测成像，得到关于场景或物体的二维或三维数字图像。
好的成像系统能够很好的对图像的处理做好前期准备。
如红外成像系统，激光成像系统，还有计算机成像系统，即每个像素元（或）若干像素元对应一个简单的处理器，这样可以适应复杂场景动态变化的场合。
3.2.2图像预处理这一过程主要对输入的原始图像进行处理。
这一过程借助大量的图像处理技术和算法，如图像滤波、图像增强、边缘检测等，以便从图像中抽取诸如角点、边缘、线条、边界已经色彩等官员场景的基本特征；这一过程还包括了各种图像变换（如校正）、图像纹理检测、图像运动检测等。
在对图像实施具体的计算机视觉方法来提取某种特定的信息前，一种或一些预处理往往被采用来使图像满足后继方法的要求。
3.2.3图像复合主要任务是恢复场景的深度、表面法线方向、轮廓等有关场景的2.5维信息，实现的途径有立体视觉、测距成像、运动估计、明暗特征、纹理特征等所谓的葱X恢复形状的估计方法。
系统表达、系统成像模型等研究内容一般也在这里进行。
3.2.4图像恢复任务是在以物体为中心的坐标系中，在原始输入图像，图像基本特征、2.5为图像的基础上，恢复舞台的完整三维图，建立舞台三维描述，识别三维物体并确定舞台的位置和方向。
3.2.5图像理解到这一步是为了辨别物体并对物体进行分类。
经过前几个步骤的处理将被认为含有目标物体的部分进行处理。
验证得到的数据是否符合前提要求，估测待定系数，比如目标姿态，体积，位置等。
最后进目标进行分类理解，解释目标的各种特性。
4 对计算机视觉研究的认识计算机视觉研究经历了近40年的过程,仍面临许多问题。
主要由于这一方向是多学科的交叉与结合,同时视觉是一个涉及生理、心理的复杂过程,不仅与眼睛有关,还和大脑的推理、学习有关。
研究计算机视觉的目的是要实现对人类视觉的模拟和延伸。
对于人类而言,视觉是一个轻而易举的功能,对机器却不同。
视觉过程很难用类似于问题求解的方法符号化。
随着计算机科学领域中对定量研究的重视,这种状况会得到改善。
在计算机视觉的研究过程中,应考虑将功能模拟与认知模拟相结合。
人类延伸其他能力的过程中,功能模拟起到了主要作用,但视觉是涉及心理和生理两方面的过程,因此必须在功能模拟的同时重视认知模拟。
计算理论的进步与感知手段的改进有助于计算机视觉的研究。
在计算机视觉中计算理论占有十分重要的地位,计算理论的进步,新的计算模型的提出可以解决以往一些困难的问题;另一方面,感知手段的进步也可以起到同样的作用。
采用主动视觉可从另一个侧面去处理面对的视觉问题。
要实现完整的视觉系统,视觉知识的获取、管理和利用是必不可少的。
一个相对完备的视觉系统同时也是一个知识管理系统,在视觉过程中对一幅图像的理解需要大量的关于任务领域的知识,这些知识不同于问题求解中的知识可以明确的显性表示,而且人类获取信息的80%是通过视觉得到的,因而这些知识涉及面之广难以预测,因此视觉系统中的知识管理是一个重要问题。
从以往的研究看,过去的几十年虽然提出、解决了一些问题,但是由于视觉问题的特殊性和复杂性,还有大量的问题需要研究。
研究的重点包括对新方法、新手段的探索。
当然,在原有问题上采用新的描述方法、求解手段也是一个可能的突破点。
在视觉领域中多数的问题不是问题本身正确与否,而是描述是否恰当以及求解是否有效的问题,因而描述方式、求解手段的探索是十分重要的。
总之,随着对定量研究的重视,新的描述方式、求解手段的研究,以及感知手段的改进,计算机视觉的研究必将迎来一个更加繁荣的时代。
参考文献：[1] 陈熙霖.计算机视觉：算法与系统原理,清华大学出版社,2000[2] 高满屯.计算机视觉研究中的投影理论和方法,西北工业大学出版社,1998[3] 马颂德,张正友.计算机视觉—计算理论与算法基础,科学出版社,1998[4] 章毓晋.图像工程下-图像理解与计算机视觉,清华大学出版社,2000[5] 贾云得.机器视觉，科学出版社，2002。