計算機視覺概述人工智能應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)2CONTENTS計算機視覺的基本概念01計算機視覺技術(shù)的層次02計算機視覺與人工智能的關(guān)系03計算機視覺的基本概念——PART01計算機視覺的基本概念4一、基本概念計算機視覺是一門研究如何使機器“看懂”圖像和視頻的科學與技術(shù)。其核心目標是通過計算機系統(tǒng)獲取、處理和理解視覺數(shù)據(jù)，并以人類類似的方式進行分析和決策。計算機視覺不僅僅是圖像處理的延伸，而是通過模擬和超越人類視覺系統(tǒng)，提供從圖像中提取有用信息的能力。計算機視覺的基本概念5二、計算機視覺的目標計算機視覺的核心目標是跨越“語義鴻溝”，即在低層次的像素數(shù)據(jù)與高層次的語義理解之間建立有效的映射關(guān)系。所謂“語義鴻溝”，指的是從原始的圖像像素數(shù)據(jù)到人類能夠理解的語義信息之間存在的巨大差距。計算機視覺的基本概念6二、計算機視覺的目標圖像本質(zhì)上是由大量的像素組成的，這些像素僅僅是光線在空間中的分布，無法直接傳達關(guān)于圖像內(nèi)容的有意義信息。計算機視覺的任務(wù)就是要從這些原始的像素數(shù)據(jù)中提取出有意義的特征，并將其轉(zhuǎn)換為對圖像內(nèi)容的高層次理解。計算機視覺的基本概念7二、計算機視覺的目標在計算機視覺系統(tǒng)中，圖像首先以原始的像素形式輸入，這些像素值反映了圖像中不同位置的顏色和亮度。可是計算機并不能像人類一樣直觀地理解這些像素代表的物體、場景或事件。因此，計算機視覺的首要目標是通過復雜的算法，將這些低層次的像素數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可以用于決策和行動的高層次語義信息。計算機視覺的基本概念8二、計算機視覺的目標跨越“語義鴻溝”是計算機視覺領(lǐng)域中一個長期的挑戰(zhàn)。像素數(shù)據(jù)的復雜性和多樣性，使得語義映射成為一項極其困難的任務(wù)。不同的圖像可能在光照條件、視角、遮擋和噪聲等方面存在顯著差異，這增加了語義理解的難度。此外，圖像中的物體和場景往往是高度復雜的，可能包含多個相互關(guān)聯(lián)的元素，需要計算機視覺系統(tǒng)具備強大的推理能力來正確理解其語義。計算機視覺的基本概念9三、計算機視覺的基本工作原理計算機視覺的基本工作原理是讓機器具備模擬人類視覺系統(tǒng)的能力，通過處理和分析從圖像或視頻中獲取的視覺數(shù)據(jù)，來識別、理解和解釋現(xiàn)實世界中的物體、場景和事件。要實現(xiàn)這一目標，計算機視覺系統(tǒng)需要經(jīng)過一系列復雜的步驟和處理流程，這些流程從圖像的獲取開始，直到生成語義理解或決策輸出。計算機視覺的基本概念10三、計算機視覺的基本工作原理計算機視覺的工作原理首先從圖像獲取開始。圖像獲取是整個視覺過程的起點，通過攝像頭、傳感器或其他圖像采集設(shè)備，系統(tǒng)捕獲物理世界中的視覺信息。這些信息通常以數(shù)字圖像的形式存在，每個圖像由大量像素組成，每個像素攜帶了顏色和亮度等信息。計算機視覺的基本概念11三、計算機視覺的基本工作原理在獲取圖像后，下一步是圖像預(yù)處理。這一步驟旨在提高圖像的質(zhì)量，并為后續(xù)的處理步驟做好準備。計算機視覺的基本概念12三、計算機視覺的基本工作原理特征提取是計算機視覺工作原理中的關(guān)鍵步驟。在這一階段，系統(tǒng)從預(yù)處理后的圖像中提取出能夠描述圖像中物體或場景的重要特征。這些特征可能包括邊緣、角點、紋理、形狀、顏色等。計算機視覺的基本概念13三、計算機視覺的基本工作原理特征提取之后，計算機視覺系統(tǒng)會對這些特征進行分析，試圖理解圖像的語義信息。計算機視覺的基本概念14三、計算機視覺的基本工作原理在完成圖像理解和語義分析之后，計算機視覺系統(tǒng)還需要根據(jù)分析結(jié)果做出決策并輸出。計算機視覺技術(shù)的層次——PART02計算機視覺技術(shù)的層次16一、系統(tǒng)框架計算機視覺是一個多層次的科學和工程領(lǐng)域，其核心是通過不同的層次分析和實現(xiàn)，從而使計算機能夠“看懂”并理解圖像和視頻。計算機視覺系統(tǒng)的工作過程通?？梢苑譃槿齻€主要層次：圖像數(shù)據(jù)處理層、圖像特征提取層和圖像識別分類層。每個層次都在計算機從原始圖像數(shù)據(jù)到高層次語義理解的過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。這種分層結(jié)構(gòu)不僅幫助計算機逐步理解圖像中的信息，也使得整個視覺系統(tǒng)能夠應(yīng)對從簡單到復雜的多樣化任務(wù)。計算機視覺與

人工智能的關(guān)系——PART03計算機視覺與人工智能的關(guān)系18一、計算機視覺是人工智能的重要分支計算機視覺是人工智能領(lǐng)域中的一個關(guān)鍵分支，主要目標是使計算機能夠像人類一樣理解和解釋圖像和視頻。人工智能的核心目標是賦予機器智能，使其能夠自主進行決策和執(zhí)行任務(wù)。計算機視覺作為其中的一個分支，專注于視覺感知，這意味著通過處理和分析視覺數(shù)據(jù)，計算機能夠“看見”并“理解”周圍環(huán)境中的物體、場景和事件。計算機視覺與人工智能的關(guān)系19二、AI為計算機視覺提供算法和技術(shù)支持計算機視覺的發(fā)展高度依賴于人工智能技術(shù)，特別是深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學習通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能從大量的圖像數(shù)據(jù)中自動學習特征表示，并逐步逼近圖像的語義信息。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學習在計算機視覺中的典型應(yīng)用，它通過多個卷積層提取圖像的層次特征，使得計算機視覺系統(tǒng)在對象識別、圖像分類等任務(wù)中取得了顯著的進展。感謝觀看Thankyouforwatching.計算機視覺的

發(fā)展歷史與應(yīng)用領(lǐng)域人工智能應(yīng)用技術(shù)基礎(chǔ)22CONTENTS計算機視覺技術(shù)的早期發(fā)展01深度學習技術(shù)的引入02計算機視覺技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀03計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域03計算機視覺技術(shù)

的早期發(fā)展——PART01計算機視覺技術(shù)的早期發(fā)展24一、計算機視覺技術(shù)的起源計算機視覺技術(shù)的起源可以追溯到20世紀60年代，當時科學家們開始探索如何使計算機具有視覺能力，即通過圖像和視頻進行信息的自動化處理和理解。1957年，世界上第一張數(shù)字圖像（PDF）誕生。像素的發(fā)明者羅素·基爾希將自己兒子的照片安裝在一個掃描儀上，通過光電管向機器傳輸1和0來對圖像進行數(shù)字化處理，自此處理數(shù)字圖像開始成為可能。計算機視覺技術(shù)的早期發(fā)展25二、3D物體識別在60年代，最初的研究工作側(cè)重于基本的圖像處理任務(wù)，如邊緣檢測、圖像分割和模式匹配。這些研究奠定了圖像處理的基礎(chǔ)，使得計算機可以從復雜的視覺數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。1963年，由美國麻省理工學院的拉里·羅伯茨發(fā)表的博士論文首次提出了3D物體識別的基本框架，他被認為是計算機視覺領(lǐng)域的奠基人之一。計算機視覺技術(shù)的早期發(fā)展26二、3D物體識別羅伯茨的研究通過分析二維圖像的輪廓，探索了如何從中提取三維物體的形狀信息。計算機視覺技術(shù)的早期發(fā)展27三、物體識別與場景理解70年代，隨著計算能力的提升，計算機視覺技術(shù)逐漸從簡單的圖像處理擴展到更復雜的視覺任務(wù)，如物體識別和場景理解。計算機視覺技術(shù)的早期發(fā)展28四、視覺計算理論這個階段的研究為后來的算法發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。尤其是大衛(wèi)·馬爾的工作，他在1976年提出了視覺計算理論，強調(diào)視覺系統(tǒng)應(yīng)該逐層處理信息，從而分解出圖像中的不同信息層次。這一理論對后來的計算機視覺研究產(chǎn)生了深遠影響。深度學習技術(shù)的引入——PART02深度學習技術(shù)的引入30一、深度學習對計算機視覺技術(shù)的影響隨著計算機視覺技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的手工設(shè)計特征提取方法逐漸暴露出其局限性，難以應(yīng)對復雜多變的視覺任務(wù)。20世紀末和21世紀初，計算機硬件性能的大幅提升以及大規(guī)模數(shù)據(jù)集的可用性，為新一代計算技術(shù)的崛起奠定了基礎(chǔ)。在此背景下，深度學習技術(shù)逐步進入計算機視覺領(lǐng)域，并引發(fā)了革命性的變化。深度學習技術(shù)的引入31二、深度信念網(wǎng)絡(luò)深度學習起源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，該理論自20世紀50年代便開始萌芽，但由于早期計算資源的限制，發(fā)展速度緩慢。直到2006年，由加拿大多倫多大學的杰弗里·辛頓及其團隊提出“深度信念網(wǎng)絡(luò)”，深度學習才真正進入公眾視野。這一突破標志著多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效訓練成為可能，使得模型能夠自動學習數(shù)據(jù)的復雜表示，從而超越了傳統(tǒng)淺層模型的表現(xiàn)。計算機視覺技術(shù)

的發(fā)展現(xiàn)狀——PART03計算機視覺技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀33一、深度學習的主導地位深度學習依然是推動計算機視覺技術(shù)進步的核心力量。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仍然是視覺任務(wù)中最常用的架構(gòu)之一，其在圖像分類、目標檢測、圖像生成等領(lǐng)域表現(xiàn)出色。計算機視覺技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀34一、深度學習的主導地位近年來，出現(xiàn)了更多創(chuàng)新的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如殘差網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和變換器，進一步提高了模型的性能和適用性。特別是自注意力機制和Transformer架構(gòu)的引入，不僅在自然語言處理領(lǐng)域取得了突破，也逐步在計算機視覺中展現(xiàn)出強大的潛力。計算機視覺技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀35二、計算能力與大規(guī)模數(shù)據(jù)的支撐現(xiàn)代計算機視覺技術(shù)的迅猛發(fā)展，很大程度上依賴于計算能力的提升和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的支撐。隨著硬件技術(shù)的飛速進步，特別是圖形處理單元和張量處理單元的廣泛應(yīng)用，計算機視覺研究和應(yīng)用的計算瓶頸得到了極大緩解。同時，數(shù)據(jù)集不僅為模型訓練提供了豐富的樣本，還推動了算法的標準化和評價機制的建立。計算機視覺技術(shù)

的應(yīng)用領(lǐng)域——PART04計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域37一、自動駕駛自動駕駛車輛依賴于多種傳感器，包括攝像頭、雷達、激光雷達等，通過融合這些傳感器數(shù)據(jù)，車輛能夠?qū)崟r感知周圍環(huán)境并作出駕駛決策。計算機視覺技術(shù)在自動駕駛中的任務(wù)包括車道線檢測、障礙物識別、交通標志識別、行人檢測等。利用深度學習模型，自動駕駛系統(tǒng)可以準確地分析道路環(huán)境中的動態(tài)和靜態(tài)元素，從而實現(xiàn)安全可靠的自動駕駛。計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域38二、醫(yī)學影像分析醫(yī)學影像分析是計算機視覺技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域中的重要應(yīng)用之一。通過計算機視覺算法，醫(yī)療專業(yè)人員能夠從X光片、CT掃描等醫(yī)學影像中提取有價值的信息，輔助診斷和治療。計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域39三、智能家居智能家居是另一個計算機視覺技術(shù)快速發(fā)展的領(lǐng)域。通過安裝在家庭中的攝像頭和傳感器，計算機視覺技術(shù)可以實現(xiàn)對家庭環(huán)境的實時監(jiān)控和管理。例如，智能門鈴可以識別人臉并自動通知房主訪客的到來；智能家