无极四注册《Q2404-8305 》计算机视觉是人工智能的一个分支，旨在通过编程使计算机能够像人类一样感知和理解视觉信息。简而言之，计算机视觉研究人员的目标是让计算机做人类可以毫不费力地用眼睛做的事情——看和理解世界。正是这项技术使自动驾驶汽车、机器人和图像搜索成为可能。

“感知”问题，比如计算机视觉，对一些人来说似乎很容易，因为这涉及到很容易复制人类的行为。然而，这正是它如此困难的原因。由于我们能够不加思考地处理视觉信息，我们不知道要在我们的计算机中编写什么样的算法来让它们像我们一样“看”。这与国际象棋不同，在国际象棋中，要走的棋子和规则都是固定的。尽管对人类来说，所有可能的走法都很难掌握，但对计算机来说却微不足道。因此，一台名为“深蓝”的计算机早在1996年就打败了世界上最好的国际象棋选手加里·卡斯帕罗夫。

但是计算机视觉是一个不同的问题——我们不知道视觉和理解的“规则”是什么，也不能把明确的知识编程到我们的程序中。因此，许多现代计算机视觉技术依赖于使用一种被称为“机器学习”的方法分析大量视觉数据(如照片和视频)中产生的模式。通过这个过程，我们希望计算机能够自己学习视觉的“规则”。

现在有许多计算机视觉系统在使用中，无极4还有更多的相关技术将在不久的将来发布。下面是一些例子:

理解互联网上所有的视觉数据

通过社交媒体和YouTube等服务，互联网上图像和视频的爆炸式增长，正使计算机视觉变得越来越重要，因为我们需要开发自动算法，对数十亿的图像和视频进行组织和理解。

最先进的计算机视觉算法被使用每次你搜索一个图像上的谷歌。最初，搜索引擎根据图像的文本描述检索图像。然而，谷歌的算法现在分析图像的实际像素来返回最好的结果，同时也过滤掉不雅的内容。类似地，Facebook也有人脸识别算法，可以帮助识别和标记照片中的人物。(类似的人脸识别系统也被用于机场和安全系统)。

实现自动机器人和车辆

计算机视觉算法被广泛应用于无人驾驶汽车和自主机器人，因为它使他们了解他们周围的环境。

自主导航的关键问题之一是图像语义分割。为了避开障碍物，机器人需要精确地知道物体的位置。语义分割的任务包括用对象类别标记图像中的每一个像素，从而为机器人提供这种精细的知识。在这里可以看到这样一个系统的在线演示，无极四荣耀招商您可以在这里试用自己的映像。[免责声明:这是我的研究小组完成的工作]。

三维重建

另一个问题是，照片只是世界的二维表现。作为人类，我们很容易分辨出哪些物体在彼此面前，并粗略估计出物体之间的距离。活跃的一大分支致力于计算机视觉研究领域的三维重建,其中包括重建三维表征世界的(这是一个计算机视觉领域没有太多利用机器学习理论,而是从光学和数学)。3D重建算法允许机器人建立详细的3D地图的环境，他们正在探索。如果您感兴趣，可以在这里找到开源重建引擎的源代码。

帮助视力不全的人看得清楚

如果我们可以通过计算机编程来观察周围的世界，那么我们就可以使用这些算法来增强那些视力受损的人的视力。这些“智能眼镜”配备了摄像头和便携式车载电脑，通过突出环境中突出的物体，帮助增强部分视力者的视力。这款眼镜目前正在进行实地试验，将于2016年在英国上市。

这些智能眼镜上的车载电脑和摄像头可以增强视力不全的人的视力。(VA-ST)

我怎样才能更多地了解计算机视觉?

计算机视觉通常是研究生的专业，需要编程、机器学习和数学方面的技能。一些有用的资源包括Andrew Ng的机器学习在线课程，无极4注册登录网址布朗大学的计算机视觉课程，以及Richard Szeliski的这本免费的书。这些资源假设您具有很强的编程技能，Hyperion的课程是学习编程的好地方。