计算机视觉与应用研究方向,计算机视觉哪个方向比较有前景?

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关于计算机视觉与应用研究的问题,小编就整理了4个相关介绍计算机视觉与应用研究的解答,让我们一起看看吧。

计算机视觉哪个方向比较有前景?

计算机视觉有2个方向比较有发展前景:基于深度学习的和基于几何方法的。

  基于深度学习的:

  文字识别、图像识别、人脸识别、视频内容理解、医疗影像诊断、神经网络芯片、驾驶辅助等。

  基于几何方法的:

  虚拟现实、增强现实、三维重建、机器人、无人机、无人驾驶等

1980年代主流的计算机视觉研究方式是?

1982 年,马尔在其《Vision》一书中提出的视觉计算理论和方法,标志着计算机视觉成为了一门独立的学科。马尔计算视觉理论包含二个主要观点:

首先,马尔认为人类视觉的主要功能是复原三维场景的可见几何表面,即三维重建问题;

其次,马尔认为这种从二维图像到三维几何结构的复原过程是可以通过计算完成的,并提出了一套完整的计算理论和方法。因此,马尔视觉计算理论在一些文献中也被称为三维重建理论。

什么是计算机视觉技术?

讲计算机视觉之前,先和大家简单区分一下两个概念“机器视觉”和“计算机视觉”,这两个技术都是通过对图像的获取、处理、结合人工智能算法,实现机器/计算机的“看到”、“看懂”之目的,都可以划分到人工智能行业。机器视觉通过CMOS和CCD摄取图像,主要用于工业,包括物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。计算机视觉比机器视觉更加复杂,通过各种成像系统(包括视频)获取图像信息,由计算机代替人脑观察理解,做出判断和决策。

接下来,重点讲解计算机视觉(ComputerVision,CV)。CV是AI细分领域目前最大的一个分支,2017年国内市场规模约为15.45亿元,2019年约60亿元,2022年有望达到146亿元(数据来源:网络资料整理)。在CV领域,我国无论在市场空间,还是在技术上都处于领先地位。目前CV应用最大的领域是安防,其次是金融和手机,也正在逐渐渗透到娱乐、家居、交通(包括自动驾驶)、医疗等领域。计算机视觉行业根据技术层级从上到下,分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”,应用层最靠近“端”。借用下图吧。

注:图片来源网络,侵删

CV界(算法)四大独角兽分别是旷视科技、依图科技、商汤科技、云从科技,这四家公司分别成立于2012/2013/2014/2015年。女孩子们最熟悉的美图秀秀技术就来源于旷视科技。在安防领域落地项目较多的是云从和依图,都分别和20-30个省份的城市有合作。在手机领域,商汤和旷世的落地项目更多,都和oppo、vivo、小米等手机品牌有合作。

计算机视觉中哪些具体的数学知识比较重要?

一是线性代数或者矩阵理论,因为计算机视觉的主要研究对象是图像,而数字图像又是用矩阵来表示的。

二是概率与统计,因为计算机视觉研究的主要目标是让计算机通过摄像头具有理解自然场景的能力。处理实际生活当中的推断问题那就要用到概率与统计知识了。计算机视觉研究中用到的其他方面的数学还有很多,比如:离散数学、图论、微分几何、黎曼几何、李群和李代数、流形学习、张量分析、主成分分析、非线性优化等等。在做计算机视觉研究中,你没有必要先把这些基础知识都学习了再来搞研究。

即使你把这些数学知识都掌握了,针对研究中要解决的问题说不定用的也不是这些数学知识。个人之见:带着研究的问题去寻找数学上的工具,比掌握了数学知识再来寻找问题要符合实际。

除非你开始学的是数学专业,不然的话,研究中最好以问题为导向,用到什么就学习什么,否则学习很多数学基础知识,到了最后大多数学过的知识却没用上。总之,研究中用到什么数学知识就学习什么知识就好,没必要把所有涉及到的都学一遍,搞科研毕竟不是在应付数学专业考试。

如果你做计算机视觉研究同时又对数学有兴趣,可以关注数学方面的最新科研进展,看看有哪些新理论、新算法出现,能不能用到你的研究方向上,这样做就足够了。

到此,以上就是小编对于计算机视觉与应用研究的问题就介绍到这了,希望介绍计算机视觉与应用研究的4点解答对大家有用。

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