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計算機視覺與人工智能的關系_計算機視覺與模式識別聯系

姚小熊27 ? 來源:網絡整理 ? 作者:網絡整理 ? 2020-07-30 17:12 ? 次閱讀
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計算機視覺人工智能的關系

計算機視覺顧名思義,就是讓計算機具備像人眼一樣觀察和識別的能力,更進一步的說,就是指用攝像機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量,并進一步做圖形處理,使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

作為一個科學學科,計算機視覺研究相關的理論和技術,試圖建立能夠從圖像或者多維數據中獲取“信息”的人工智能系統。計算機視覺目前還主要停留在圖像信息表達和物體識別階段,人工智能更強調推理和決策。

人工智能與計算機視覺是什么關系?

第一,它是一個人工智能需要解決的很重要的問題;

第二,它是目前人工智能的很強的驅動力。因為它有很多應用,很多技術是從計算機視覺誕生出來以后,再反運用到AI領域中去;

第三,計算機視覺擁有大量的量子AI的應用基礎。

圖像處理、計算機視覺和模式識別領域的區別和聯系

一、區別

1.數字圖像處理(Digital Image Processing)

數字圖像處理是對已有的圖像進行變換、分析、重構,得到的仍是圖像。

Digital Image Processing,簡稱 DIP。輸入的是圖像,輸出的也是圖像。Photoshop中對一副圖像應用濾鏡就是典型的一種圖像處理。常見操作有模糊、灰度化、增強對比度等。

圖像處理,這個主要針對圖像圖像的基本處理,如圖像檢索或則圖像識別,壓縮,復原等等操作。機器視覺技術其實就是工業數字圖像處理。

2.計算機圖形學(Computer Graphics)

計算機圖形學是給定關于景象結構、表面反射特性、光源配置及相機模型的信息,生成圖像。

圖形學講的是圖形,也就是圖形的構造方式,是一種從無到有的概念,從數據得到圖像。

Computer Graphics,簡稱 CG 。輸入的是對虛擬場景的描述,通常為多邊形數組,而每個多邊形由三個頂點組成,每個頂點包括三維坐標、貼圖坐標、rgb顏色等。輸出的是圖像,即二維像素數組。

計算機圖形學,主要涉及圖形成像及游戲類開發,如opengl等,還有就是視頻渲染等。

3.計算機視覺(Computer Vision)

計算機視覺是給定圖像,推斷景象特性實現的是從模型到圖像的變換,也就是說從圖像數據提取信息,包括景象的三維結構,運動檢測,識別物體等。

Computer Vision,簡稱 CV。輸入的是圖像或圖像序列,通常來自相機或usb攝像頭。輸出的是對于圖像序列對應的真實世界的理解,比如檢測人臉、識別車牌。

計算機視覺,里面人工智能的東西更多一些,不僅僅是圖像處理的知識,還涵蓋了人工智能,機器學習等領域知識

4.模式識別(Pattern Recognition)

模式識別則是從特征空間到類別空間的變換。研究內容包括特征提取(PCA,LDA,LFA,Kernel,Mean Shift,SIFT,ISOMAP,LLE);特征選擇;分類器設計(SVM,AdaBoost)等。

PR(模式識別)本質就是分類,根據常識或樣本或二者結合進行分類,可以對圖像進行分類,從圖像得到數據。

二、聯系

計算機圖形學是計算機視覺的逆問題,兩者從最初相互獨立的平行發展到最近的融合是一大趨勢。圖像模式的分類是計算機視覺中的一個重要問題,模式識別中的許多方法可以應用于計算機視覺中。

Computer Graphics和Computer Vision是同一過程的兩個方向。Computer Graphics將抽象的語義信息轉化成圖像,Computer Vision從圖像中提取抽象的語義信息。Image Processing探索的是從一個圖像或者一組圖像之間的互相轉化和關系,與語義信息無關。

CG 中也會用到 DIP,現今的三維游戲為了增加表現力都會疊加全屏的后期特效,原理就是 DIP,只是將計算量放在了顯卡端。

CV 更是大量依賴 DIP 來打雜活,比如對需要識別的照片進行預處理。

最后還要提到近年來的熱點——增強現實(AR),它既需要 CG,又需要 CV,當然也不會漏掉 DIP。它用 DIP 進行預處理,用 CV 進行跟蹤物體的識別與姿態獲取,用 CG 進行虛擬三維物體的疊加。

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