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计算机视觉图像技术当前所面临的挑战与机遇
2016-09-22
     从图像形成开始,到了为了去除噪声或模糊如何对图像进行预处理,如何将其分割为区域将其转换为特征描述子。我们可以匹配或注册多幅图像,将其结果用于运动估计、跟踪人物、重建3D模型或将图像融合成更吸引人而有趣的合成和绘制。但是,在该领域计算机和人之间的性能差距还十分巨大,且可能在很多年仍然会如此。计算机图像和视频的分析,还在于视觉影像形成中所固有的难以置信的复杂度。类似地计算机视觉涉及多种多样的分学科,相反地,也正是计算机视觉问题的极为宽广和技术复杂性吸引着众多研究ballbet投入研究领域。

      太多的图像形成过程是内在地不确定性的和含糊不清的,对世界中的不确定性和图像形成过程中的噪声都进行建模的统计方法时是必要的。在计算机视觉中更为传统的定量化方法,比如运动估计、立体视觉对用和图像增强,都收益于更好的关于图像、运动和视差的先验模型,也受益于高效的统计推断方法,比如用于不均匀和更高阶马尔科夫随机场的推断方法。尽管这些都是令人鼓舞的进展,但是,在计算机和人之间的对语义场景理解的性能差距还十分巨大。在计算机对照片中的所有物体进行命名并给出其轮廓能够达到两岁大的孩子的技能水平之前,恐怕还有很多年。但是必须要记住认定技能常常是多年训练和熟悉的结果,且通常在特殊的生态上具有重要价值的情况下工作得最出色。例如,尽管人在入口登官网方面看起来好像是专家,但当给我们看并不十分认识的人时我们实际的入口性能并不那么好。将视觉算法与对真实世界进行推理的一般的推断方法相结合,肯能会到来更多的突破,尽管某些问题就人的经验和智能的完全仿真可能是必要的意义。无论这些研究努力的结果如何,计算机视觉已经在很多领域产生了巨大影响,包括数字摄影学、视觉特效、医学成像、宝安和监控以及基于网页的搜索。这个领域所固有的问题和方法的广度,与数学的丰富和产生的算法的效用一道,确保其在未来的很长一段时间里仍将继续成为一个令人兴奋的研究领域。
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