计算机视觉基础期末(论文)
人工智能和计算机论文2100字_人工智能和计算机毕业论文范文模板
人工智能和计算机论文2100字_人工智能和计算机毕业论文范文模板人工智能和计算机论文2100字(一)：计算机视觉在人工智能领域的应用和发展概述论文摘要随着大数据时代的到来，人工智能技术已经广泛地应用到社会生活的各个方面。
计算机视觉作为人工智能在工业界部署和实施中最重要的技术支撑，在近些年取得了广泛的研究和应用。
计算机视觉旨在理解和提取图像刻画的全局纹理信息，将高维的、复杂的图像所蕴含的特征编码为低维的特征向量。
本文将计算机视觉任务划分为三个层次：初级视觉任务、中级视觉任务和高级视觉任务，并且介绍了三种层次的视觉任务概况。
关键词深度学习；神经网络；计算机视觉引言随着高性能硬件资源的发展，基于深度学习的卷积神经网络在图像分类领域取得了突破性的研究和进展。
神经网络[1-2]通过使用大量的标记的数据学习输入样本和输出类别之间的映射关系。
本文首先介绍了卷积神经网络的理论基础，然后分别阐述了各个层次视觉任务的研究和应用方向，最后对计算机视觉在人工智能领域的发展进行了展望。
1卷积神经网络卷积神经网络属于监督学习的理论范畴，从人工神经网络逐渐发展和演变而来。
神经网络通过模拟人的神经中枢信号的传播方式，若干个神经元的信息汇总到另一个神经元，只有当累积的信号达到一定程度时才会刺激信号向前传播。
2视觉任务根据视觉任务处理的对象不同，将其划分为三个层次的任务：初级视觉任务，中级视觉任务和高级视觉任务。
初级视觉任务主要面向图像的局部纹理。
中级视觉任务主要用于理解图像所刻画的全局语义信息。
主要包含图像分类，图像分割，物体检测等。
基于中级视觉任务，高级视觉任务旨在理解图像语义的基础上，进行智能决策任务。
2.1初级视觉任务初级视觉任务针对的对象是图像的局部纹理进行编码，例如图像超分辨率重建和圖像修复等工作，这些视觉任务主要针对图像的局部纹理进行操作，并不涉及图像所表述的全局语义信息的理解。
超分辨率重建是在将局部或者全局存在模糊的照片编码为分辨率较高的图像。
计算机视觉技术方面的论文（2）
计算机视觉技术方面的论文(2)计算机视觉技术方面的论文篇二《基于OPENCV的计算机视觉技术研究》【摘要】伴随着科技不断发展，基于OPENCV的计算机视觉技术应运而生，该技术的出现受到了社会的广泛关注。
本文将对计算机视觉技术应用原理进行分析，论述基于OPENCV的运动物体检测。
并且从三个角度分析基于OPENCV的图像预处理技术，为计算机视觉技术创新提供依据。
【关键词】OPENCV;计算机视觉技术;研究计算机视觉技术能够有效的实现人眼的分类、分割、跟踪以及判别等，在先进的技术下，在视觉系统中能够创建出3D等图像元素数据，并且根据系统需求获取信息。
基于OPENCV的计算机视觉技术研究比较晚，在诸多方面还处于探索阶段，在该技术研发环节中还存在着很多问题。
一、计算机视觉技术应用原理基于OPENCV的计算机视觉技术，应用于视频中运动物体检测时，主要分为宏观和微观两种检测方式。
其中宏观检测方式是指，以视频中的某一个画面为研究对象，研究内容比较整体。
而微观检测方式在整幅图像的基础上，截取一小部分，根据实际需求在一小部分内部进行检测。
在进行计算机视觉技术研究当中分为两个环节，第一环节，图像数据信息的采集，第二环节，对于图像数据信息预处理。
例如，当在宏观的图像数据分析下，只需要对图像进行整体分析就可以，而在微观的检测技术下，需要根据技术需求，对图像进行科学分割。
二、基于OPENCV的运动物体检测在对与动物体进行检测的环节中，在OPENCV技术基础上，需要对视频中运动的物体进行特征性的捕捉。
一般正在运动的物体其轮廓、颜色以及性状等比较特殊，在特征捕捉中比较便捷。
通过宏观的物体运动捕捉，将所在运动的物体与运动背景相互分离，以便于对运动物体的数据信息进行研究。
基于基于OPENCV的运动物体检测主要分为三个步骤：第一，视频流的捕捉;在进行图与像分离的过程中，需要对视频流进行科学的捕捉，保障所得的图像数据信息真实、清晰而完整。
《2024年基于OPENCV的计算机视觉技术研究》范文
《基于OPENCV的计算机视觉技术研究》篇一一、引言计算机视觉技术已成为人工智能领域的重要组成部分，它通过模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的识别、分析和理解。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
而OPENCV作为一种开源的计算机视觉库，为计算机视觉技术的发展提供了强大的支持。
本文将基于OPENCV的计算机视觉技术进行研究，探讨其应用和未来发展。
二、OPENCV概述OPENCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。
它提供了丰富的API接口，方便用户进行二次开发和集成。
OPENCV支持多种操作系统和编程语言，广泛应用于图像处理、目标检测、人脸识别、三维重建等领域。
三、基于OPENCV的计算机视觉技术研究1. 图像处理图像处理是计算机视觉技术的基础，主要包括图像滤波、增强、分割、去噪等操作。
OPENCV提供了大量的图像处理算法，如高斯滤波、中值滤波、边缘检测等。
这些算法可以有效地提高图像的质量和清晰度，为后续的图像分析和识别提供支持。
2. 目标检测目标检测是计算机视觉技术的重要应用之一，主要针对图像中的特定目标进行识别和定位。
OPENCV中包含了多种目标检测算法，如HOG+SVM、Haar特征+Adaboost等。
这些算法可以有效地实现人脸、车辆、行人等目标的检测和跟踪。
3. 人脸识别人脸识别是计算机视觉技术在生物识别领域的重要应用之一。
OPENCV中的人脸识别算法包括特征提取和匹配两个步骤。
首先，通过提取人脸的特征信息（如特征点、面部形状等），然后利用算法对不同人脸的特征进行匹配和比对，从而实现人脸识别。
4. 三维重建三维重建是计算机视觉技术中的一项重要技术，可以通过对多个角度的图像进行采集和处理，实现三维场景的重建。
OPENCV中的三维重建算法包括立体匹配、深度估计等。
计算机视觉论文
中国矿业大学公选课计算机视觉论文学院：计算机科学与技术班级：信安10-2姓名：吴健东学号：081036952011年10月（一）引言：计算机视觉是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等计算机分析与处理视觉信息。
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信息的人工系统。
计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。
其中有计算机学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。
计算机视觉也是当前计算机科学中的一领域，计算机视觉领域与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形等学科也发生了很强的联系。
（二）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。
计算机视觉在计算机专业毕业论文中的研究与应用
计算机视觉在计算机专业毕业论文中的研究与应用计算机视觉是指利用计算机和相关技术，使计算机能够“看到”并理解图像或视频，从而实现对视觉信息的处理和分析的科学与技术领域。
近年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉在计算机专业的毕业论文中扮演着越来越重要的角色。
本文将从计算机视觉的研究和应用两个方面，探讨其在计算机专业毕业论文中的作用和贡献。
一、计算机视觉的研究计算机视觉的研究领域十分广泛，涵盖了图像处理、模式识别、计算机图形学等多个学科。
在计算机专业毕业论文中，学生可以选择从以下几个方面展开研究。
1.图像处理图像处理是计算机视觉的基础环节，其涉及图像的获取、传输、存储、增强、压缩和分析等多个方面。
在毕业论文中，学生可以通过设计和实现图像处理算法，解决实际问题，如图像去噪、边缘检测、图像分割等，从而提高图像的质量和准确性。
2.目标检测与跟踪目标检测与跟踪是计算机视觉中的重要研究内容，其目的是通过计算机自动识别和跟踪图像中的目标物体。
在毕业论文中，学生可以选择某一目标检测或跟踪算法进行改进和优化，如基于深度学习的目标检测算法YOLO、基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法等，以提高目标的识别和跟踪效果。
3.三维重建与虚拟现实三维重建与虚拟现实是计算机视觉在计算机专业毕业论文中的研究热点。
通过对多幅图像或视频的处理和分析，可以生成三维模型，并实现虚拟现实的展示和交互。
在毕业论文中，学生可以选择不同的三维重建算法和虚拟现实平台，研究其在实际应用中的效果和应用场景。
二、计算机视觉的应用计算机视觉作为一种先进的技术手段，目前已经广泛应用于各个领域。
在计算机专业毕业论文中，学生可以选择以下几个方面，利用计算机视觉技术解决实际问题。
1.智能交通系统智能交通系统是计算机视觉在实际应用中的典型代表，通过图像处理和目标识别技术，可以实现车辆检测、行人识别、车牌识别等功能，从而提高交通管理的效率和安全性。
在毕业论文中，学生可以选择某一具体问题，如交通流量分析、交通事故预测等进行研究。
机器视觉技术论文
机器视觉技术论文机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
下面是店铺整理的机器视觉技术论文，希望你能从中得到感悟!机器视觉技术论文篇一机器视觉技术的应用研究【摘要】阐述了机器视觉技术在工业、农业、医学、交通领域的研究应用状况，指出了机器视觉的未来走向。
【关键词】机器视觉;应用研究机器视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别、神经生物学、心理物理学等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为，从客观事物的图像中提取信息进行处理，并加以理解，最终用于实际检测和控制。
随着现代计算机技术、现场总线技术与大规模集成电路技术的飞速发展，机器视觉技术也日臻成熟，已经广泛应用在国民经济发展的各行业。
1.机器视觉系统组成一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块，如图1所示。
首先采用CCD摄像机获得被测目标的图像信号，然后通过A/D转换成数字信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布、亮度和色彩等信息，进行各种运算来抽取目标的特征，然后再根据预设的判别标准输出判断结果，去控制驱动执行机构进行相应处理。
总之，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，可以预计它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。
2.机器视觉技术的应用在国外，机器视觉的应用主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。
具体如PCB印刷电路;SMT表面贴装;电子生产加工设备;机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
而在中国，以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致机器视觉在以上各行业的应用几乎空白。
目前随着我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大中专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场和其它领域的应用。
有关计算机视觉的课程论文
有关计算机视觉的课程论文推荐文章计算机导论论文参考热度：大学生计算机论文参考热度：浅谈计算机平面设计的有关论文热度：试析高职院校计算机专业教学的改革热度：对计算科学与计算机发展的思考热度：计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。
该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科。
下面是店铺给大家推荐的有关计算机视觉的课程论文，希望大家喜欢!有关计算机视觉的课程论文篇一《计算机视觉技术的应用研究》摘要：文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。
关键词：计算机;视觉技术;应用研究中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。
作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。
该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。
计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测;最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
基于OpenCV的计算机视觉技术研究与实现本科毕业论文
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
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涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
计算机视觉论文
计算机视觉论文在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉已经成为了一个极其重要的领域，它赋予了计算机像人类一样理解和感知视觉世界的能力。
从自动驾驶汽车能够识别道路和交通信号，到医疗领域中对医学影像的精准分析，计算机视觉的应用无处不在。
计算机视觉的核心目标是让计算机从图像或视频中获取有价值的信息，并对其进行理解和解释。
这看似简单的任务，实际上涉及到极其复杂的技术和算法。
要实现这一目标，计算机需要模拟人类视觉系统的工作方式，包括对物体的识别、分类、定位以及对场景的理解。
在物体识别方面，计算机需要从大量的图像数据中学习到不同物体的特征。
例如，区分一只猫和一只狗，计算机需要学会识别它们的外形、颜色、纹理等特征。
这就需要用到特征提取技术，通过数学方法将图像中的关键信息提取出来，以便计算机进行处理和分析。
早期的特征提取方法主要依赖人工设计的特征，如边缘检测、角点检测等。
然而，这些方法往往具有局限性，对于复杂的场景和物体，其识别效果并不理想。
随着深度学习技术的兴起，计算机视觉取得了突破性的进展。
深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在图像识别任务中表现出了卓越的性能。
CNN 能够自动学习图像中的特征，而无需人工设计。
通过多层的卷积和池化操作，CNN 可以逐渐提取出图像的高层次特征，从而实现对物体的准确识别。
在物体分类任务中，计算机需要将识别出的物体归入相应的类别。
这不仅需要对物体的特征有准确的理解，还需要考虑到类别之间的差异和相似性。
例如，在区分不同品种的狗时，计算机需要能够捕捉到细微的差别，并根据这些差别进行准确分类。
除了物体识别和分类，计算机视觉还包括目标检测和跟踪。
目标检测是指在图像或视频中定位出特定的物体，并确定其位置和范围。
这在自动驾驶、安防监控等领域具有重要的应用。
跟踪则是在连续的图像帧或视频中跟踪特定目标的运动轨迹。
这需要计算机能够实时处理图像数据，并对目标的变化做出快速响应。
计算机视觉在医疗领域的应用也越来越广泛。
计算机视觉论文
计算机视觉论文关键信息项1、论文题目：＿___________________________2、论文作者：＿___________________________3、论文提交日期：＿___________________________4、论文研究领域：＿___________________________5、论文使用的数据来源：＿___________________________6、论文预期的创新点：＿___________________________7、论文的应用场景：＿___________________________8、论文的主要研究方法：＿___________________________1、引言11 计算机视觉领域的重要性和发展趋势计算机视觉作为一门交叉学科，在当今科技领域中具有举足轻重的地位。
它融合了计算机科学、数学、物理学、神经科学等多个领域的知识，旨在使计算机能够从图像或视频中获取有价值的信息，并进行理解和分析。
随着技术的不断进步，计算机视觉在自动驾驶、医疗诊断、安防监控、工业检测等众多领域的应用日益广泛。
12 本论文的研究背景和动机本论文旨在深入探讨计算机视觉中的某个特定问题或挑战，以推动该领域的发展，并为实际应用提供新的思路和方法。
研究动机源于当前相关技术在某些方面的局限性，以及对更高效、准确和鲁棒的计算机视觉算法的需求。
2、相关工作综述21 国内外已有研究成果概述对国内外在计算机视觉相关领域的研究成果进行全面梳理，包括但不限于图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等方面的经典算法和最新进展。
22 现有研究的优点和不足分析已有研究的优点，如算法的高效性、准确性等，同时指出其存在的不足之处，如对复杂场景的适应性差、计算资源消耗大等。
3、研究方法31 算法设计详细描述论文所提出的计算机视觉算法的设计思路和原理，包括模型架构、特征提取方法、损失函数等。
32 实验设置介绍实验所使用的数据集、评价指标、硬件环境和软件框架等。
计算机毕业论文2000字(通用5篇)
计算机毕业论文2000字(通用5篇)1. 人工智能在计算机视觉中的应用摘要：随着人工智能技术的发展，计算机视觉在各个领域中得到了广泛的应用。
本文主要介绍了人工智能在计算机视觉中的应用，包括图像识别、目标检测和场景理解等方面，并对当前存在的问题和发展趋势进行了讨论。
关键词：人工智能、计算机视觉、图像识别、目标检测、场景理解1.引言人工智能技术的不断发展为计算机视觉的研究带来了巨大的机遇。
计算机视觉是一门研究如何使计算机能够理解和解释视觉信息的学科，其应用广泛涉及图像识别、目标检测和场景理解等领域。
本文将重点介绍人工智能在计算机视觉中的应用，探讨其问题和发展趋势。
2.人工智能在图像识别中的应用图像识别是计算机视觉中最基础也是最重要的应用之一。
人工智能技术可以通过训练模型来识别图像中的对象和特征，从而实现图像的智能分析和理解。
例如，在人脸识别领域，人工智能技术能够通过学习大量的人脸数据，自动识别和辨别人脸，并进行人脸匹配和照片归类等操作。
3.人工智能在目标检测中的应用目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是通过分析图像中的像素信息，自动检测和定位感兴趣的目标物体。
人工智能技术可以通过训练模型来提取图像中的特征，并根据这些特征对目标进行分类和定位。
例如，在自动驾驶领域，人工智能技术可以实时检测道路上的车辆和行人，为车辆的自主导航提供支持。
4.人工智能在场景理解中的应用场景理解是计算机视觉研究中较为复杂的一个任务，其目标是对图像中的场景进行全面的理解和解释。
人工智能技术可以通过学习大量的图像数据来分析和归纳不同场景的特征和规律，从而实现对场景的理解和推理。
例如，在智能家居领域，人工智能技术可以通过分析图像中的物体和动作信息，智能地控制家居设备的使用和管理。
5.问题和发展趋势目前，人工智能在计算机视觉中的应用仍面临一些问题和挑战。
其中包括算法的准确性和可解释性、数据集的质量和规模、计算能力和资源的需求等方面。
《2024年深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究》范文
《深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究》篇一一、引言计算机视觉作为人工智能的重要分支，旨在模拟人类视觉系统，对图像、视频等视觉信息进行自动识别与处理。
近年来，随着深度学习技术的飞速发展，其在计算机视觉领域的应用日益广泛，为众多行业带来了巨大的技术变革。
本文将探讨深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究。
二、深度学习与计算机视觉深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过构建多层次的神经网络模型，对输入的图像、声音、文本等数据进行特征提取和分类，以实现识别、预测、决策等任务。
计算机视觉是利用计算机模拟人类的视觉功能，通过图像识别、物体检测、图像处理等技术对视觉信息进行感知和理解。
深度学习的应用极大地推动了计算机视觉技术的发展。
三、深度学习在计算机视觉的关键技术研究1. 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域最常用的模型之一。
通过卷积层、池化层等结构的组合，实现对图像特征的提取和分类。
在目标检测、图像分类、人脸识别等任务中发挥着重要作用。
目前，研究者们正在尝试优化卷积神经网络的性能，如提高其泛化能力、降低计算复杂度等。
2. 生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种深度学习模型，通过生成器和判别器的竞争和合作，生成高度逼真的图像或视频。
在图像生成、视频生成、图像修复等领域具有广泛应用。
研究者们正努力改进GAN 的稳定性，并探索其在不同场景的应用。
3. 迁移学习与微调（Transfer Learning and Fine-tuning）迁移学习利用预训练模型在新的任务中进行微调，提高模型的泛化能力。
在计算机视觉领域，迁移学习已被广泛应用于目标检测、语义分割等任务。
此外，研究者们还在探索如何优化迁移学习的过程，以实现更高效的模型训练和推理。
4. 注意力机制（Attention Mechanism）注意力机制是一种模仿人类视觉注意力的机制，通过对输入数据进行加权处理，使模型能够关注到重要的信息。
本科计算机视觉论文3300字-本科计算机视觉毕业论文范文模板
本科计算机视觉论文3300字本科计算机视觉毕业论文范文模板导读：本科计算机视觉论文3300字在进行写作的时候也并非一件易事，而且在写作的过程当中也都是尤为严格的，所以很多人都会觉得写作论文太难了，本论文分类为视觉计算机论文，下面是小编为大家整理的几篇本科计算机视觉论文3300字范文供大家参考。
本科计算机视觉论文3300字(一)：面向新工科的本科生计算机视觉课改探索摘要：新工科教育建设需要服务以新技术、新业态、新模式为特点的新经济发展，高校要树立创新型、综合化、全周期工程教育“新理念”，学科专业的课程体系设置及课程改革应着眼于能力培养和产出导向。
在本科生计算机视觉课程教学改革的探索中，针对目前存在的问题与不足，从增强课程内容的应用性与时效性、增加实践内容深度与考核力度以及设置融合专业需求的多层次课程内容三个方面，提升学生的创新思维和培养学生的应用实践能力。
关键词：新工科；计算机视觉；本科课程；产出导向一新工科建设背景相对于传统工科教育，面向产业、面向世界、面向未来建设的新工科教育以新理念、新模式来培养具有可持续竞争力的创新型卓越工程人才，“问技术发展改内容，更新工程人才知识体系”。
在工程类高校接受专业教育后，毕业生将面临由信息化引发的“互联网+”、“工业4.0”、“人工智能”等新兴产业。
新工科人才应具有学科交叉融合特征，利用信息技术来进行专业领域内或学科专业之间的创造性与主动性工作。
新工科教育建设需要服务以新技术、新业态、新模式为特点的新经济发展，以产业需求为导向，主动设置和发展一批新兴工科专业，推动现有工科专业的改革创新。
在新工科的人才培养和建设背景下，高校各专业的课程体系设置及课程改革应着眼于能力培养和产出导向，遵循素质、知识、能力全面发展，以及科学、技术与工程贯穿一致的教学理念，致力于培养厚基础、高层次、多样化、创造性的领域创新人才。
二计算机视觉课程现状计算机视觉具有广泛的实际应用，比如移动机器人导航、工业诊断、数字图书馆图像复原、人机交互、图像检索、医学图像处理、虚拟现实等等，是用各种成像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，最终研究目标是使计算机能像人一样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言随着人工智能和计算机科技的迅猛发展，计算机视觉技术作为一种跨学科的前沿领域，其在生产生活的各个方面已经起到了越来越重要的作用。
计算机视觉技术主要研究如何通过计算机和图像处理技术来模拟人类的视觉系统，实现对图像和视频的自动分析和理解。
本文旨在全面综述计算机视觉技术的最新应用和发展趋势，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、计算机视觉技术概述计算机视觉技术主要涉及图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。
其基本原理是通过模拟人类的视觉系统，对图像进行预处理、特征提取、目标检测和识别等操作，从而实现对图像内容的理解和分析。
计算机视觉技术广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗诊断、智能教育等多个领域。
三、计算机视觉技术应用领域研究综述（一）安防监控领域计算机视觉在安防监控领域的应用包括智能监控、人脸识别等。
其中，智能监控主要通过分析监控视频中的人脸、车牌等信息，实现实时预警和安全监控。
人脸识别则通过提取人脸特征，实现身份验证和安全访问等功能。
（二）自动驾驶领域在自动驾驶领域，计算机视觉技术主要应用于环境感知、目标检测和跟踪等方面。
通过分析道路上的车辆、行人等目标信息，实现车辆的自主驾驶和安全行驶。
（三）医疗诊断领域在医疗诊断领域，计算机视觉技术主要应用于医学影像分析和诊断等方面。
通过分析医学影像中的病灶信息，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。
（四）其他领域除了上述应用领域外，计算机视觉技术还广泛应用于智能教育、机器人控制、无人驾驶等多个领域。
在这些领域中，计算机视觉技术主要通过分析和识别图像信息，实现智能化的决策和控制。
四、计算机视觉技术的最新研究进展和挑战随着深度学习和人工智能技术的不断发展，计算机视觉技术在算法和模型上取得了重要的突破。
例如，基于深度学习的目标检测和识别算法，已经能够在复杂的场景下实现高精度的目标检测和识别。
然而，计算机视觉技术仍面临着许多挑战和问题。
《计算机视觉》期末考试试卷附答案
《计算机视觉》期末考试试卷附答案一、选择题（每题2分，共计20分）1. 计算机视觉的主要任务不包括以下哪项？A. 图像分类B. 目标检测C. 图像增强D. 图像分割{答案：C}2. 以下哪个不是卷积神经网络（CNN）的主要优点？A. 参数共享B. 局部感知野C. 需要大量标注数据D. 层次化特征提取{答案：C}3. 以下哪种损失函数常用于图像分类任务？A. softmax损失函数B. 交叉熵损失函数C. 均方误差损失函数D. hinge损失函数{答案：A}4. 在目标检测中，R-CNN系列算法主要包括以下哪些步骤？A. 区域提议网络B. 卷积神经网络特征提取C. 分类与边界框回归D. 非极大值抑制{答案：ABCD}5. 以下哪个是最常见的图像增强方法？A. 随机裁剪B. 直方图均衡化C. 对比度增强D. 数据扩充{答案：B}二、填空题（每题2分，共计20分）1. 在卷积神经网络中，卷积层的主要作用是______。
{答案：局部感知、参数共享、特征提取}2. 支持向量机（SVM）的核心思想是______。
{答案：找到一个最优的超平面，最大化不同类别之间的边界} 3. 目标检测中的实时性要求较高的算法有______。
{答案：YOLO、SSD、Faster R-CNN}4. 图像分割的主要任务是将图像划分为若干个______。
{答案：区域或像素块，具有相似的特征}5. 在深度学习框架TensorFlow中，创建一个全连接层可以使用______。
{答案：yers.dense}三、简答题（每题10分，共计30分）1. 请简要描述卷积神经网络（CNN）的工作原理及主要优点。
{答案：卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它通过卷积层、池化层和全连接层进行特征提取和分类。
主要优点包括参数共享、局部感知、层次化特征提取等。
}2. 请简要介绍目标检测的主要任务、方法和挑战。
{答案：目标检测的主要任务是在图像中定位和识别物体。
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要组成部分，其核心在于通过模拟人眼的视觉功能，使计算机能够理解并处理图像和视频数据。
近年来，随着大数据、云计算、深度学习等技术的飞速发展，计算机视觉技术的应用研究日益受到广泛关注。
本文将对计算机视觉技术的原理、发展历程、主要应用领域以及未来发展趋势进行综述。
二、计算机视觉技术原理及发展历程计算机视觉技术主要通过图像处理、模式识别和机器学习等方法，从二维图像中提取出有用的信息。
其发展历程大致可分为三个阶段：传统计算机视觉、基于特征提取的计算机视觉和基于深度学习的计算机视觉。
传统计算机视觉主要依赖于图像处理技术，如滤波、阈值分割、边缘检测等，以实现目标检测、识别等任务。
然而，这种方法在处理复杂图像时往往存在局限性。
基于特征提取的计算机视觉通过提取图像中的特征，如形状、纹理、颜色等，以提高识别的准确性。
但这种方法仍需依赖大量的预处理和手工设计特征。
随着深度学习技术的崛起，基于深度学习的计算机视觉技术成为主流。
通过构建深度神经网络，计算机可以从大量数据中自动学习并提取特征，从而实现对复杂图像的准确识别和处理。
三、计算机视觉技术应用领域（一）安防监控计算机视觉技术在安防监控领域具有广泛应用，如人脸识别、行人检测、车辆识别等。
通过安装高清摄像头和部署相关算法，可以实现实时监控和预警，提高公共安全水平。
（二）医疗影像分析计算机视觉技术可用于医疗影像分析，如X光片、CT扫描和MRI等影像的自动分析和诊断。
通过深度学习等技术，可以提高诊断的准确性和效率。
（三）自动驾驶自动驾驶是计算机视觉技术的又一重要应用领域。
通过使用摄像头、雷达等传感器，结合计算机视觉和深度学习等技术，实现车辆的自主驾驶和智能导航。
（四）工业检测计算机视觉技术还可用于工业检测领域，如产品质量检测、生产线自动化等。
通过实时监测和分析生产过程中的图像数据，提高生产效率和产品质量。
机器视觉期末总结800字
机器视觉期末总结800字首先，在学习机器视觉的过程中，我掌握了图像处理的基本技术。
图像的处理与分析是机器视觉的基础，而图像处理的关键就是对图像进行数字化处理，包括图像的采集、变换、增强、压缩等。
通过学习图像处理的原理和算法，我能够使用常见的图像处理软件进行图像的预处理和后处理，提高图像的质量和清晰度。
其次，我学习了目标检测与识别的基本方法。
目标检测与识别是机器视觉的重要应用之一，它可以识别图像中的物体并进行分类，通过训练算法和模型，可以实现对目标的快速检测和准确识别。
在目标检测中，常用的算法包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等，这些算法能够对图像进行特征提取和分类，实现对目标物体的自动检测。
另外，我还学习了机器视觉中的物体跟踪技术。
物体跟踪是一种通过连续观察目标物体的位置和形状变化，实时追踪物体的技术。
常用的物体跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、均值偏移等。
通过学习这些算法，我能够编写程序，实现对视频中物体的跟踪与定位，提高机器视觉系统的实时性和准确性。
此外，我还学习了深度学习在机器视觉中的应用。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次、多隐藏层次的网络结构，可以实现对图像和视频的自动学习和分析。
通过深度学习方法，我可以使用卷积神经网络来进行图像分类和识别，提高机器视觉系统的精确度和鲁棒性。
在机器视觉的实践中，我遇到了许多挑战与困难。
一方面，由于机器视觉需要处理大量的图像和视频数据，因此对计算资源的要求较高。
在实践中，我经常需要使用高性能计算平台来加速图像处理和分析的过程，提高系统的响应速度。
另一方面，由于图像中常常存在噪声、模糊和变形等问题，因此实现对图像的准确处理和分析是一项具有挑战性的任务。
在实践中，我需要不断的调整和优化算法和模型，以获得更好的性能和效果。
通过这个学期的学习和实践，我对机器视觉有了更全面的认识，对图像处理、目标检测与识别、物体跟踪和深度学习等方面的技术和方法有了更深入的掌握。
计算机视觉论文
计算机视觉论文计算机视觉是研究如何使计算机能够理解和解释数字图像和视频的科学。
它是人工智能和机器研究中重要的领域之一。
本文将介绍计算机视觉的基本概念和发展趋势。
基本概念计算机视觉的基本概念包括图像识别、目标检测、图像分割和三维重建等。
图像识别是指利用计算机算法识别和分类数字图像中的对象。
目标检测是指在图像中定位和识别特定的目标物体。
图像分割是将图像分割成不同的区域或对象。
三维重建是通过图像或视频重建三维场景的几何形状和表面纹理。
发展趋势计算机视觉领域目前发展迅速，日益受到工业界和学术界的关注。
以下是计算机视觉领域的一些发展趋势：1. 深度研究：深度研究是计算机视觉中的关键技术之一。
通过深度神经网络，计算机可以从大量数据中研究并提取图像特征，进而实现更准确的图像识别和目标检测。
2. 多模态计算机视觉：多模态计算机视觉是指同时使用多种传感器和输入数据进行图像分析。
通过合并多种信息源，计算机可以更全面地理解图像和视频内容。
3. 大规模数据集：随着图像和视频数据的快速增长，构建和使用大规模数据集成为计算机视觉研究的重要方向。
大规模数据集能够提供更丰富的训练样本，有助于改进计算机视觉算法的性能。
4. 实时计算机视觉：实时计算机视觉是指在实时场景中进行图像处理和分析。
实时计算机视觉在无人驾驶、智能监控等领域具有广泛的应用前景。
总结计算机视觉作为一门重要的科学，正在不断发展和进步。
深度学习、多模态计算机视觉、大规模数据集和实时计算机视觉是该领域的关键发展趋势。
随着技术的不断进步，计算机视觉有望在各个领域中发挥重要作用。
计算机论文：优秀计算机论文范文精选3篇
计算机论文：优秀计算机论文范文精选第一篇：基于深度学习的图像识别技术研究摘要：随着社会的发展，人们对于计算机视觉技术的需求越来越高。
图像识别技术是其中的一个重要分支，本文主要研究基于深度学习的图像识别技术。
首先介绍了深度学习的基本原理和常用的深度学习模型，然后详细讲解了卷积神经网络（CNN）模型的结构和工作原理，接着利用该模型进行图像分类实验，并使用多项评价指标对其性能进行评估。
最后总结了基于深度学习的图像识别技术的研究现状和发展趋势。
关键词：深度学习；卷积神经网络；图像识别；性能评估1.引言图像识别技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，其应用范围广泛，包括人脸识别、车辆识别、医学影像分析等。
然而，由于图像的维度较高，传统的机器学习算法在处理图像数据时常常受到维度灾难的困扰。
近年来，深度学习技术的兴起使得图像识别技术取得了巨大进展。
深度学习在处理图像数据方面具有天然的优势，能够自动地提取图像中的特征信息，从而更加准确地进行分类和识别。
2.深度学习模型深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其可以让计算机从大量的数据中自动地学习特征，并利用学习到的特征进行分类、回归等任务。
在深度学习中，常用的模型包括前馈神经网络、自编码器、卷积神经网络等。
2.1 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的前馈神经网络，其结构灵活，能够自动地提取图像中的特征信息。
CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取图像的特征，池化层则用于降低特征图的维度，全连接层最后将特征图映射为输出。
2.2 CNN的结构CNN模型的结构如图1所示。
CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成，其中每个层均由多个神经元构成。
每个神经元与前一层中的若干个神经元相连，每个连接上都有一个权重。
图1 CNN模型结构示意图2.3 CNN的工作原理CNN的工作原理如下：1）卷积层：卷积层的输入是一张图像，该层的每个神经元只与输入图像中的一小段区域相连，从而可以提取出局部的图像特征。
计算机视觉论文
计算机视觉（computer vision）论文学院：信息科学与工程学院摘要：计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。
它是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术，主要需要有空间几何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识，才能正确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法。
计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
本文简要地介绍了计算机视觉学同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术难点需要解决的问题以及计算机视觉学的历史,现状和研究动向。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、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。
图像分割与图像处理与计算机视觉有很大联系。
其研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其针对像素级的操作，例如提高图像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换如图像旋转。
这一特征表明无论是图像处理还是图像分析其研究内容都和图像的具体内容无关。
模式识别与计算机视觉也有莫大联系。
根据从图像中抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。
例如，文字识别或指纹识别。
在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图像中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。
物理学和光学同样和计算机视觉有很大的联系。
计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波，主要是可见光与红外线部分，遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。
由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。
除上面介绍的之外还有神经生物学即生物视觉。
在整个20世纪中，人类对各种动物的眼睛、神经元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了广泛研究，这些研究得出了一些有关“天然的”视觉系统如何运作的描述（尽管仍略嫌粗略），这也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试图建立人工系统，使之在不同的复杂程度上模拟生物的视觉运作。
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郑州轻工业学院
计算机视觉基础（论文）
题目计算机视觉基础感想
学生姓名符*
专业班级网络工程13-01
学号************
院（系）计算机与通信工程学院
指导教师(职称)常化文
完成时间 2015 年 12 月 29 日
计算机视觉基础
通过常老师十五节课程的学习，使我对计算机视觉基础有了和深的了解，也解答了以前心中的许多的迷惑和视觉基础相关的，让我对计算机视觉基础产生了更浓的兴趣。
因此我特别感谢老师上课传道授业解惑，另外，有次老师感冒了还来上课，是我们大家都很感动。
通过老师的讲解和我在课下的查阅，我对计算机视觉基础有了许多的理解和思考。
通过这学期的学期的学习，对计算机显卡有了了解，它是计算机视觉的里程碑，然后学习了视觉基础在生物方面的概念，从每一个视觉神经都可以说起，最后通过老师讲解视觉在神经错觉在视觉基础的表现，感觉匪夷所思。
计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门
新学科。
它是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术，主要需要有空间几何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识，才能正确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法。
计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。
它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
由于算机视觉学在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事并学等领域有着极大的潜在应用价值,所以它在国际上越来越受人重视。
本文简要地介绍了计算机视觉学结
构和研究内容,它同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术
难点以及计算机视觉学的历史,现状和研究动向。
计算机视觉技术随着计算机技术的发展迅速成长起来。
计算机视觉是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的感知、识别和理解。
它包括仿生视觉和工程视觉两个方面，前者是通过对人类视觉的模仿，研究视觉的机理和功能；后者是研究觉的感知和视觉的处理过程，借助视觉传感器获取信息，通过计算机处理、识别和分类，达到替人类视觉的目的。
机器视觉系统从原理上分主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示：目前视觉信息获取器件主要有CCD摄像机、cM0s摄像机、X光摄像机、红外摄像机、小孔雷达成像装置、微波成像装置等，这些装置与计算机连接，构成视觉系统。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。
在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来
替代人工视觉：同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提
高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。
机器视觉技术包含数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术、光成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软件硬件技术、人机接口技术等相关技术。
典型的机器视觉系统一般包括光源、光学系统、摄像
机、图像采集卡、计算机等。
以计算机视觉为基础的智能识别代替人的视觉识别具有其很大的优势和长远的发展前景。
从摄像头获得的图像由于转化过程中电磁特性影响以及外界环
境的影响，使图像退化变质或含有噪音，因此需要平滑滤波处理。
常用的方法分频域和空域两类。
对频域法而言是以滤除高频信号(噪声)达到平滑图像的目的，退化图像一般表示为传递函数与原始图像卷积后与噪声量的叠加，其反过程就是平滑过程，因此计算工作量大，处理一幅图像需要几秒甚至几分时间，不适合实时应用场合。
空域法相对而言计算量小，处理速度快。
提高计算机信息处理的速度，一方面要依赖于硬件水平的提高，如计算机处理能力和处理速度的升级，另一方面要研究相关领域信息的快速处理方法。
本文针对计算机视觉信息快速处理进行了系统的研究，从实现实时检测的快速要求出发，解决动态条件下，图像质量差、信息量大、实时处理能力低以及检测精度低等问题。
提出了图像处理的新方法，实现了动态捕获运动目标图像、快速滤波，图像增强、快速定位、快速检测目标边缘等低层处理算法。
同时还讨论了系统的硬件设计和软件设计方案和方法。
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。
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。