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1960年提出的最早计算机视觉研究的方法是?马尔计算视觉
计算机视觉40多年的发展中,尽管人们提出了大量的理论和方法,但总体上说,计算机视觉经历了4个主要历程。即: 马尔计算视觉、主动和目的视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。用随机点模式组成的立体视觉图。
人工智能计算机视觉的基本原理?目前主流的基于深度学习的机器视觉方法,其原理跟人类大脑工作的原理比较相似。
人类的视觉原理如下:从原始信号摄入开始(瞳孔摄入像素 Pixels),接着做初步处理(大脑皮层某些细胞发现边缘和方向),然后抽象(大脑判定,眼前的物体的形状,是圆形的),然后进一步抽象(大脑进一步判定该物体是只气球)。
人类大脑看图的原理
机器的方法也是类似:构造多层的神经网络,较低层的识别初级的图像特征,若干底层特征组成更上一层特征,最终通过多个层级的组合,最终在顶层做出分类。
人工智能计算机的视觉原理是:研究如何使机器“看”的科学,就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
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
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