计算机视觉领域研究热点与前沿分析
计算机视觉技术解读像的智能之眼
计算机视觉技术解读像的智能之眼在现如今科技飞速发展的时代，计算机视觉技术成为了人们关注的焦点。
作为人工智能的重要分支之一，计算机视觉技术以其强大的图像识别和分析能力，被誉为“像的智能之眼”。
本文将深入探讨计算机视觉技术的原理、应用以及对未来的影响。
一、计算机视觉技术的原理计算机视觉技术基于图像处理和模式识别等学科，通过模拟人类视觉系统的工作原理，实现对图像的理解和分析。
其主要包括以下几个方面的内容：1. 图像获取：计算机通过摄像头、扫描仪等设备获取图像信息，将图像转换为数字信号，以供后续处理使用。
2. 图像预处理：对获取到的图像进行去噪、增强、尺度标定等处理，以优化图像质量，提高后续分析的准确性。
3. 特征提取：通过运用数学方法和算法，从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、纹理、颜色等，以揭示图像的内在信息。
4. 物体检测与识别：利用机器学习和深度学习等技术，对图像中的物体进行检测和识别。
例如，通过目标检测算法可以迅速发现图像中的人脸、车辆等感兴趣的物体。
5. 图像理解与分析：基于已识别并提取出的特征，计算机对图像进行进一步的理解和分析，如图像分类、目标跟踪等。
6. 目标定位与姿态估计：通过图像处理和三维几何计算，计算机可实现对目标的定位和姿态估计，为后续的应用提供准确的空间信息。
二、计算机视觉技术的应用计算机视觉技术在各个领域都有广泛的应用，为人们的生活和工作带来了巨大的便利。
以下是几个典型的应用领域：1. 安防监控：计算机视觉技术可以通过监控摄像头实时检测异常行为、识别可疑人员，并及时发出预警，提高安全性。
2. 自动驾驶：借助计算机视觉技术，自动驾驶汽车可以实现环境感知、障碍物检测和实时导航，提高驾驶的安全性和效率。
3. 医疗诊断：计算机视觉技术可以用于医学图像分析，辅助医生进行疾病诊断和影像检测，提高医疗质量和效率。
4. 工业检测：计算机视觉技术可以应用于产品质量检测、缺陷检测等领域，提高生产效率和产品质量。
人工智能与计算机视觉的未来趋势
人工智能与计算机视觉的未来趋势在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）与计算机视觉已经成为了最为热门和前沿的领域之一。
它们正在以惊人的速度改变着我们的生活和社会，从医疗保健到交通运输，从娱乐到工业生产，无处不在。
那么，未来这两个领域又将走向何方呢？首先，我们来谈谈计算机视觉。
计算机视觉旨在让计算机从图像或视频中获取有价值的信息和理解。
过去，计算机视觉的应用相对有限，但如今，随着技术的进步，它已经取得了巨大的突破。
在未来，计算机视觉的精度和准确性将得到进一步提升。
这意味着在诸如自动驾驶、工业检测等对精度要求极高的领域，计算机视觉系统能够更可靠地识别和判断物体、场景和状况。
比如，自动驾驶汽车能够更准确地识别道路上的各种交通标识、行人和其他车辆，从而大大提高行驶的安全性。
同时，计算机视觉与其他技术的融合将更加深入。
例如，与 5G 技术的结合，使得实时的高清图像和视频传输成为可能，从而为远程医疗、远程教育等领域带来全新的体验。
医生可以通过计算机视觉技术对远方患者的症状进行精确诊断，教师也能够更清晰地观察学生的学习状态。
人工智能在计算机视觉中的应用也将不断深化。
通过深度学习等技术，计算机视觉系统能够自我学习和优化，不断提高其性能和适应性。
比如，一个用于安防监控的计算机视觉系统，能够自动学习不同的犯罪行为模式，从而更加及时准确地发出警报。
另外，计算机视觉在智能家居领域也将有更广泛的应用。
家庭中的各种设备，如摄像头、门锁、家电等，都可以通过计算机视觉技术实现智能化控制。
比如，当您回家时，门锁可以通过识别您的面部自动解锁，而室内的灯光和温度也会根据您的习惯自动调整。
再看人工智能方面。
未来，人工智能将更加普及和深入地融入我们的日常生活。
不仅仅是智能手机、电脑等常见设备，就连我们日常使用的家电、家具都可能具备一定的人工智能功能。
在医疗领域，人工智能有望为疾病的诊断和治疗带来革命性的变化。
它可以通过分析大量的医疗数据，帮助医生更准确地诊断疾病，制定个性化的治疗方案。
计算机视觉中的场景理解技术研究
计算机视觉中的场景理解技术研究计算机视觉是指让计算机通过摄像头等视觉设备对物体、场景进行感知和理解，并做出相应的决策。
而场景理解技术则是计算机视觉中的一个重要分支，它是指让计算机能够更深入地理解场景中包含的信息，包括物体、人物、动作等，并对其做出更加智能化的分析和推断。
场景理解技术是计算机视觉领域中最具挑战性和前沿性的研究方向之一。
目前，计算机视觉领域的场景理解技术已经有了很多重要的应用，如自动驾驶、智能安防、智能家居等等。
因此，场景理解技术的研究不仅仅是推动计算机视觉技术发展的重要手段，同时也是推动人工智能技术向前发展的重要方向之一。
然而，场景理解技术的研究也存在着非常大的挑战。
首先，在现实生活中，场景非常复杂，同时充满着各种不确定性和复杂性。
例如，在自动驾驶领域中，驾驶过程中车辆周围的环境是不断变化的，同时还有其他车辆、行人、信号灯等各种因素影响，因此场景理解技术需要考虑到各种复杂的情况。
其次，场景中的物体和人物具有很强的多样性，他们在不同的位置、不同的角度、不同的光照条件下都可能会出现差异，这也给场景理解技术的研究带来了很大的挑战。
为了解决这些挑战，计算机视觉领域中已经涌现了很多创新性的场景理解技术，下面就简单介绍几种比较常见的场景理解技术。
1、目标检测与跟踪目标检测和目标跟踪是场景理解技术中最基础的两个技术，它们的主要任务是对场景中的物体进行识别和跟踪。
目标检测技术通过计算机视觉领域中的图像处理算法，能够对图像中的物体进行快速高效的检测。
而目标跟踪技术则是用来追踪目标物体在图像中的位置，可以实现视频中的目标跟踪。
2、事件检测事件检测是一种比较先进的场景理解技术，它的主要任务是识别场景中发生的各种事件，例如人员聚集、物品遗失等等。
事件检测的主要思路是从视频流中挖掘出各种有意义的行为模式，并通过机器学习等方法对这些模式进行识别。
3、物体识别物体识别是场景理解技术中另一种比较重要的技术，他的主要任务是对场景中的各种物体进行识别和分类，例如汽车、行人、信号灯等等。
机器视觉的发展现状和前沿
机器视觉的发展现状和前沿机器视觉是人工智能技术中的一个重要分支，它通过计算机模拟人眼视觉系统的能力，对图像和视频进行分析、处理和识别。
随着计算机技术和数据处理能力的不断提高，机器视觉已经成为了计算机视觉、图像处理等领域中的热门话题。
机器视觉具有应用广泛、处理速度快、准确率高等特点，因此在工业、医学、军事等领域中有各种各样的应用。
例如，生产线上的自动化控制系统可以通过机器视觉技术来检测产品缺陷、判断产品完整性和确认产品型号等；在医学领域中，机器视觉可以用于医学图像的识别、分类和分析，帮助医生提高诊断效率和准确性。
目前，机器视觉技术已经得到了广泛的研究和应用。
其中一个重要的发展方向是深度学习。
深度学习是一种模仿人脑神经网络的机器学习技术，它可以通过大量数据进行训练，以便机器自动学习和提高识别准确率。
在机器视觉领域，深度学习技术已经被广泛应用于图像识别、物体检测、人脸识别、图像分割、跟踪等任务中，取得了显著的成果。
例如，2012 年 ImageNet 大赛上出现了一种基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，CNN 模型能够识别图像中的物体，并且其准确率比之前的模型高出很多。
这一突破推动了深度学习在机器视觉领域中的应用，并引起了科研和工业界的广泛关注。
随着深度学习技术的不断发展和优化，机器视觉的应用范围也越来越广泛。
例如，在自动驾驶领域，机器视觉技术被用于实现车辆的环境感知和行为决策；在医学领域，机器视觉可以通过图像分析和模式识别技术来辅助医生进行诊断和治疗；在安防领域，机器视觉技术可以用于人脸识别、行为分析和图像监控等任务上。
除了深度学习技术之外，机器视觉领域还有其他一些重要的技术和方法。
例如，仿生学视觉技术可以模拟人类和动物视觉系统的工作原理，对复杂场景进行快速、准确的处理；而光流法则提供一种快速、精确地计算图像中物体运动的方法。
此外，机器视觉技术的不断发展也面临着一些挑战和难题。
例如，由于图像中存在噪声、遮挡、光照等因素，机器视觉往往需要对数据进行预处理，以提高识别准确率；而对于复杂场景和任务，机器视觉还需要结合其他技术和手段，如激光雷达、雷达、红外相机等，以获得更全面的数据和信息。
探索计算机科学与技术的前沿领域
标题：探索计算机科学与技术的前沿领域摘要：计算机科学与技术是一个快速发展的领域，涉及到人工智能、机器学习、数据科学、计算机网络等多个前沿领域。
本文将深入探讨这些领域的最新研究进展，包括它们的应用、挑战和未来发展方向，以及它们对计算机科学与技术行业的影响。
引言：计算机科学与技术是一门广泛应用于各个领域的学科。
自从计算机问世以来，它已经改变了人们的生活方式和工作方式。
随着计算机技术的日益发展，人们对于计算机科学与技术的关注度也越来越高。
本文将着重探讨计算机科学与技术的前沿领域，包括人工智能、机器学习、数据科学、计算机网络等方面的研究进展。
一、人工智能人工智能是计算机科学与技术中最为热门的领域之一，其应用范围涉及到机器人、自然语言处理、图像识别、智能家居等多个领域。
最近，人工智能在医疗、金融和教育等领域的应用也逐渐受到了重视。
人工智能的主要挑战之一是如何让机器具有自我学习和适应能力，以及如何确保机器的决策是正确的和可靠的。
未来发展方向包括利用深度学习算法进行更加复杂的任务，以及将人工智能与物联网、区块链等其他技术结合起来，实现更加广泛的应用。
二、机器学习机器学习是人工智能的一个分支，其主要目的是通过数据分析和模式识别来训练机器。
机器学习在语音识别、自然语言处理、图像处理等领域有着广泛的应用。
目前，机器学习的主要挑战之一是如何处理大规模的数据，以及如何提高机器学习算法的准确性和效率。
未来发展方向包括利用深度学习算法进行更加复杂的任务，以及将机器学习和其他领域的技术结合起来，实现更加广泛的应用。
三、数据科学数据科学是一个涉及到数据收集、处理、分析和可视化的领域。
其应用范围涉及到商业、政府、医疗等多个领域。
最近，数据科学在人工智能、机器学习等领域的应用也逐渐受到了重视。
数据科学的主要挑战之一是如何处理大规模的数据，以及如何利用数据提供更加准确的预测和决策。
未来发展方向包括利用深度学习算法进行更加复杂的任务，以及将数据科学和其他领域的技术结合起来，实现更加广泛的应用。
前沿技术在图像处理领域应用研究
前沿技术在图像处理领域应用研究图像处理技术是计算机科学和技术领域中的一个重要研究方向，尤其是随着计算机科学和人工智能领域发展的不断深入，图像处理技术在很多领域得到了广泛的应用。
在图像处理领域中，前沿技术一直是研究的重点之一，它们能够提高算法的效率和精度，并且在很多场景中有着广泛的应用前景。
本文将重点介绍一些最新的前沿技术在图像处理领域的应用研究。
一、深度学习模型深度学习作为人工智能算法的代表，具有学习能力和自适应能力，已经成为图像处理领域的重要工具。
在计算机视觉领域，深度学习模型的应用非常广泛，包括图像分类、目标检测、图像分割等方面。
例如，最近关于深度学习在医疗图像处理中的应用非常活跃，如利用深度神经网络进行医学图像分类、病理分析和药物预测等应用。
此外，在视频监控中，深度学习算法可以应用于行人检测、车辆识别、事件识别和场景理解等方面。
二、计算机视觉处理计算机视觉处理是指通过计算机对图像和视频信号进行处理，以实现目标检测、识别、跟踪、三维重建等应用。
在该领域的前沿技术中有很多涉及卷积神经网络、迁移学习、自然语言处理等方面的技术。
例如，现在有很多快速检测算法已经被开发出来，并且可以在GPU上面高效地实现。
此外，迁移学习技术已经成功应用于计算机视觉处理中，例如，可以使用预训练的深度学习模型进行快速特征提取。
三、图像增强技术图像增强技术是指通过算法对图像进行处理，以改善其质量或弥补其缺陷。
图像增强技术被广泛应用于医疗、电影、军事、安全等各个领域。
例如，在图像抗噪声方面，自适应全变分技术能够实现快速、高效的图像抗噪声处理。
此外，图像去雾技术和图像超分辨率技术也得到了很好的应用。
总结在图像处理领域内，前沿技术发展的速度非常快，对于算法效率和精度有着非常高的要求。
深度学习、计算机视觉处理、图像增强技术等技术被广泛应用于图像处理，并且在各种场景下取得了良好的效果。
未来，随着新技术的出现以及算法的不断升级，图像处理领域的应用将会更加广泛，并且会有更多新的应用场景出现，有望进一步推动其发展。
cv方向研究生毕业课题
cv方向研究生毕业课题
选择研究生毕业课题是一个重要且关键的决定，特别是在计算
机视觉（CV）方向这个广泛而前沿的研究领域。
在选择课题时，你
可以考虑以下几个方面：
1. 研究热点和趋势，计算机视觉是一个快速发展的领域，不断
涌现出新的研究热点和趋势。
你可以关注当前的研究热点，如目标
检测、图像分割、行为识别、深度学习等，并选择与之相关的课题。
2. 实际应用需求，计算机视觉在很多实际应用中都有广泛的应用，如自动驾驶、人脸识别、视频监控等。
你可以考虑选择与实际
应用需求相关的课题，这样可以增加你的研究成果对社会和产业的
实际价值。
3. 研究可行性，在选择课题时，需要考虑研究的可行性和可实
施性。
你可以评估所选择的课题是否有足够的数据集和资源支持，
是否有相关的研究方法和技术可借鉴，以及是否有合适的实验环境
和设备。
4. 个人兴趣和专长，选择一个你感兴趣且擅长的课题可以增加
你的研究动力和研究效果。
你可以考虑自己的兴趣和专长，选择与
之相关的课题，这样可以更好地发挥自己的优势并提高研究的质量。
5. 前人研究和文献调研，在选择课题之前，进行前人研究和文
献调研是必不可少的。
你可以了解已有的研究成果和进展，找到其
中的研究空白和问题，并选择一个与之相关的课题进行深入研究。
总之，选择研究生毕业课题需要综合考虑研究热点、实际应用
需求、研究可行性、个人兴趣和专长以及前人研究情况等多个因素。
希望以上的建议可以帮助你在CV方向选择一个合适的研究课题。
计算机视觉技术的新前沿和应用
计算机视觉技术的新前沿和应用计算机视觉技术是人工智能领域中的一个重要分支，它能够通过数据获取、处理和分析来模拟人类视觉系统，从而实现对图像和视频中的对象进行识别、分类、分割、跟踪等复杂任务的能力。
随着计算机硬件和软件的飞速发展，计算机视觉技术在医疗、交通、安防、智能家居等领域的应用越来越广泛，也呈现出了新的前沿和趋势。
一、深度学习与计算机视觉技术深度学习是计算机视觉技术的新风口，它基于人工神经网络模型，通过大量数据训练，实现了对图像和视频中复杂特征的自动提取和分类。
在目标检测、图像分割、语义理解等方面，深度学习已经成为主流技术。
深度神经网络模型的发展，让计算机视觉技术具有了更高的准确率和更广的应用范围。
二、计算机视觉技术在医疗领域的应用计算机视觉技术在医疗领域的应用是一种极具前景的应用方向，它可以运用人工智能算法，对静态和动态医学影像进行分析和处理，从而帮助医生做出正确的诊断和治疗方案。
例如，深度学习技术可以在医学影像骨架提取中发挥重要作用，对心脏、肺、肝、肾等医疗影像进行定量化分析，实现对病灶、肿块等结构的检测、分割和识别，从而提高了医生的诊断水平和治疗效果。
三、计算机视觉技术在交通领域的应用计算机视觉技术在交通领域的应用也是非常广泛的，它可以监测、记录和分析道路、车辆、行人等交通目标的运动状况，提高交通系统的效率和安全性。
比如，在交通信号控制方面，计算机视觉技术可以通过视频传感器，实时检测道路上的车辆数目、车速、车道状况等信息，根据实时情况调整信号灯的时序和配时，从而减少交通堵塞和事故发生的风险。
四、计算机视觉技术在安防领域的应用计算机视觉技术在安防领域的应用同样是非常重要的。
利用图像识别技术，可以对摄像头录制的监控视频进行自动识别、分类和分析。
由此，可以自动判断是否存在异常情况，并通过向守卫或管理者发出警告，及时采取必要的措施。
此外，计算机视觉技术还能通过人脸识别技术，实现身份识别、进出监测、人员密度监测等，为各类场所的安保工作提供了超越传统方法的新思路和新手段。
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计算机视觉领域研究热点与前沿分析作者：兑紫璇来源：《电脑知识与技术》2020年第08期摘要：该文基于CiteSpace并利用文献计量法，采用关键词共现网络及突现词分析，分析了计算机视觉领域国内外近十年的研究热点与研究前沿。
研究结果显示，该领域的热点研究方向为图像处理、图像分割、特征提取、图像识别、三维重建等，而计算机视觉对深度学习、卷积神经网络的应用成为该领域的研究前沿趋势。
关键词：CiteSpace;计算机视觉;知识图谱;文献计量法;机器视觉中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）08-0216-031 背景随着计算机视觉领域的发展，越来越多的知识信息进入了研究者的视野。
海量的文献数据在给人们提供了丰富研究资源的同时，也为研究增添了难度。
由于数据繁多复杂，人们往往不能对信息进行全面分析，在大量文献中难以抉择关键信息。
利用文献具有的可计量性，文献计量法采用数理统计学方法，可以对计算机视觉这一领域的学术现状和发展趋势进行定量描述、评价和预测[1-2]。
并且随着CiteSpace、SCI2、VOSviewer等工具陆续出现，为信息可视化提供了可能，我们可以利用文献图谱并基于文献计量学的方法，对计算机视觉领域进行共引分析、共词分析和聚类分析等，对信息进行全面分析，发现大量数据之间的联系，理清该领域演进脉络，找到研究热点并挖掘研究前沿[3]。
2 研究设计2.1 收集处理数据本文分析近十年来国内外计算机视觉领域的研究状况，原始数据来源于CNKI，以SCI＼EI与CSSCI中2010-2019年的699篇论文为研究对象。
其中选择计算机视觉为主题进行检索，将筛选结果有选择的导出，并利用CiteSpace中格式转换工具将CNKI中导出的数据转换为软件能够处理的格式，放入CiteSpace_data文件夹中。
2.2 利用CiteSpace得到知识图谱我们利用CiteSpace对收集并经过清洗的文献数据进行可视化分析，可得到文献图谱。
其中本文以共现分析和突现词分析为主，发现文献之间潜在关系并从中获得信息[4]。
引用科学计量学界专家刘则渊教授对CiteSpace的评价“一图展春秋，一览无余;一图胜万言，一目了然”，可知其可视化方法是文献计量学与计算机图像处理的完美结合，其分析结果可为领域的研究提供清晰的指南。
3 计算机视觉领域研究热点作为对一篇文章的核心概括，从关键词中往往可了解文章的主题，而一篇论文中的几个关键词又围绕文章核心有着紧密的关联。
共词分析通过对关键词共同出现频次以及相互连接的紧密程度进行分析，可以找到该领域各主题之间的关系。
在CiteSpace中创建新项目，对导人数据进行分析，可得到图l所示关键词共现图谱。
可知该关键词共现图谱中十字标记最大的关键词为机器视觉，表示机器视觉在所有文献关键词中出现频次最高。
而机器视觉实际是计算机视觉的别名，作为本文的研究对象，可将两者除去。
然后依次为图像处理、深度学习、图像分割、特征提取、图像识别、算法、神经网络、卷积神经网络、模型、分级、目标跟踪、识别、人工智能、无损检测等，这些主题构成了在计算机视觉领域近十年间的研究热门。
且可得图像处理为最中介中心性节点，说明此关键词与多个关键词相连，是较为关键的热门。
线条的粗细代表了关键词之间的联系，线条越粗，表示这些主体之间的联系越紧密。
而对比图像上方的时间线的颜色与连线的颜色，我们可知这些关键词主要出现在哪一具体的年份。
从图中可知图像分割、图像识别、特征提取之间的连线都为紫色，说明这些主题在2010-2013年之间都密切相关。
之后我们利用CiteSpace的聚类功能，可以得到如图2所示关键词聚类图谱。
该关键词聚类图谱表示多个紧密关联的关键词进行聚类，一共聚成了13类。
每一类上都有一个标签，是聚类中值最大的关键词，分别为人工智能、图像处理、图像分割、三维重建、特征提取、深度学习、图像识别等。
标签从小到大排序，表示聚类中包含的关键词越来越少。
有图分析可知（#0）聚类包含的关键词最多，说明与很多关键词都与人工智能相关。
另外通过Modularity（Q值）=0.6196，可知该聚类结构显著。
而Silhouette（S值）=0.3254.说明该聚类有待于改进，但由于网络不是过于复杂，反而剪枝后的图谱严重不符合实际，所以可认为该图谱合理并可用于分析。
将2010-2019年关键词的高频词罗列出来如表1所示。
由表1可知在2010-2019年间，除去机器视觉和计算机视觉，图像处理在计算机视觉领域最为热门。
图像处理即计算机对图像进行分析的技术，主要包括进行压缩、复原、描述等。
其主要利用数学函数和图像变化，使图像完成如平滑、锐化之类的转换，以之满足所需。
因为计算机视觉处理的核心是图像，所以两者密不可分，可认为图像处理为计算机视觉的一个子集[5-6]。
而图像分割作为第三热门的研究主题，其关注的是目标，完成将目标从背景中分离出来的任务，其作为图像理解的初步操作，是计算机视觉的基础。
从表中还可以看出，图像识别、三维重建为计算机视觉较为热门的研究方向，而无损检测、缺陷检测、目标跟踪则为计算机视觉领域较为热门的应用。
深度学习、卷积神经网络也成为计算机视觉应用的热门算法与模型。
4 计算机視觉领域研究前沿分析一个研究领域当前的发展状况可被定义为研究前沿，具体表现为施引文群组。
而研究前沿的共被引聚类则形成了该领域的知识基础。
CiteSpace可通过共引分析发现研究前沿与知识基础。
而在本文中，利用CiteSpace的突变检测功能，通过对词频的时间分布进行考查，可发现计算机视觉领域近十年来文献中的突变术语，并得}H变动趋势。
如图3为从CiteSpace中得到的突变词表：由上图可知2010-2019年有8个突变词，分别为摄像机标定、农产品、目标跟踪、神经网络、棉花、深度学习、卷积神经网络、模型。
Begin列为这些关键词首次出现的年份，End列为这些关键词最后出现的年份。
通过对此表的分析可得2010-2019年计算机视觉领域的前沿演进情况。
其中在2010-2012年期间，计算机视觉主要集中于摄像机标定、农产品检测、无损检测等应用方面，可以发现这一时间段计算机视觉技术的进步推动了检测技术的发展，人们可以利用计算机完成更多基于视觉的分析任务。
而在2017-2019年间，出现了深度学习、卷积神经网络、模型等关键词。
这意味着计算机视觉的发展不仅仅满足于当前完成的任务，而是向算法设计、更新网络结构、完善模型等理论与设计层面进行结合与探究来完善基于学习的视觉。
其中将卷积神经网络应用于计算机视觉领域是该领域的研究前沿。
因为传统的计算机视觉主要利用特征提取算法如尺度不变特征变换匹配算法、加速鲁棒特征算法等从图像中提取特征，完成边缘检测、角点检测、图像分割等任务。
但由于算法执行的效果有时会因输入图像的性质而不如意，所以人们通过特征工程来预先对图像进行处理。
不同的任务所需要提取的图像特征不同，使特征工程成为一个复杂困难的问题。
而应用深度学习算法的卷积神经网络可对原始输入图像完成特征提取的工作，其提取输入图像中局部特征，进行训练学习可得到最正确有效的特征。
另外卷积神经网络权值共享降低了网络复杂性，其特殊的布局在原始图像输入网络时避免数据重建的繁杂工作，这些优势可极大的推动计算机视觉的发展进步[7-9]。
目前深度学习领域飞速发展，各种网络模、算法逐渐更新，未来计算机视觉与深度学习的联系也将更加紧密。
5 结束语本文通过对2010年-2019年近十年计算机视觉领域国内外权威期刊的文献进行收集、处理，利用CiteSpace得到知识图谱，同时采用文献计量学的方法进行分析可得计算机视觉领域的研究热点方向为图像处理、图像识别、图像分割、三维重建、特征提取等，而目标跟踪、无损检测、缺陷检测等则为计算机视觉领域较为热门的应用。
深度学习、卷积神经网络是计算机视觉应用的热门算法与模型，成为计算机视觉领域的研究前沿。
由于对文献的不同选择将直接影响分析的结论，本文以CNKI库为基础，得到的数据维度比WoS得到的要少。
在选取文献时还可以WoS得到的信息为数据基础，以保证对研究领域的知识基础、研究现状与研究概述有更全面、更准确的判断与分析。
参考文献：[1]郑文晖.文献计量法与内容分析法的比较研究[J].情报杂志，2006，25（5）：31-33.[2]赵蓉英，许丽敏.文献计量学发展演进与研究前沿的知识图谱探析[J].中国图书馆学报，2010，36（5）：60-68.[3]陈悦，陈超美，刘则渊，等.CiteSpace知识图谱的方法论功能[J].科学学研究，2015，33（2）：242-253.[4]张福俊，赵文斌，叶权慧，等.机器学习领域研究热点与前沿演进——基于CiteSpace的可视化分析[J].软件导刊，2019，18（9）：5-8，225.[5]张五一，赵强松，王东云.机器视觉的现状及发展趋势[J].中原工学院学报，2008，19（1）：9-12，15.[6]王爱民，沈兰荪.图像分割研究综述[J].测控技术，2000，19（5）：1-6，16.[7]张顺，龚怡宏，王进军.深度卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域的应用[J].计算机学报，2019，42（3）：453-482.[8]李彥冬.基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].成都：电子科技大学，2017.[9]卢宏涛，张秦川.深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述[J].数据采集与处理，2016，31（1）：1-17.【通联编辑：谢媛媛】。