资料下载
人工智能计算机视觉的详细资料概述
分享资料个
自从1956 年Dartmouth学会上提出“人工智能”后，世界各国的研究者发展了众多理论和原理。人工智能是一门极富挑战性的学科，研究他的工作人员必须懂得多门学科的知识，比如计算机、心理学、哲学、生物学、仿生学等等，它涉及的范围相当的广泛。并且在这些广泛的学科又由不通的领域组成，如计算机学习、计算机视觉等。研究人工智能的目的是使机器能够担任一些需要人工处理的工作。而这些工作需要做一定的决策，要求机器能够自行的根据当时的环境做出相对较好的决策。这就需要计算机不仅仅能够计算，还能够拥有一定得智能。而要对周围的环境进做出好的决策就需要对周边的环境进行分析，即要求机器能够“看”到周围的环境，并能够理解它们。就像人做的那样。所以计算机视觉是人工智能中非常重要的一个领域。
计算机视觉的应用
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。而计算机视觉技术正广泛的应用于各个方面，充医学图像到遥感图像，充各有检查到文件处理。在需要人类视觉的场合几乎都需要用感到计算机视觉，许多人类视觉无法感知的场合，如精确定律感知、危险场景感知、不可见物体感知等，计算机视觉更突出他的优越性。现在计算机视觉已在一些领域的到应用，如零件识别与定位，产品的检验，移动机器人导航遥感图像分析，安全减半、监视与跟踪，国防系统等。它们的应用于计算机视觉的发展起着相互促进的作用。
2、 计算机视觉与人类视觉
计算机视觉正如它的名字一样，就是一门研究计算机“看”的学科，即使指通过摄像机和计算机的处理来对目标进行识别、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。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数据中获取“信息”的人工智能系统。同时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。通过这些技术来让计算机代替人完成对问题的处理。计算机视觉最终的目标是让计算机能够像人一样通过视觉对外部环境进行观察和理解，从而具有自主适应环境的能力。虽然当前还难以实现，但人们正超这一目标努力。现在的前期目标是建立一个初步的系统，这个系统能够反馈某种程度的信息，能在一定程度上完成一些任务。比如自主车辆的视觉导航，这种导航能够使车辆在高手公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这种系统就像是在开车一样，它是模仿人脑进行各种判断。而就目前而言人类视觉系统是人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。因此，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。
视觉是人类最重要的感觉，它是人类的主要感觉来源，人类认识外界信息80%来自视觉。人们看东西的时候视乎是毫不费力、轻而易举的事，但实际上视觉系统在你看东西的时候所完成的工作是十分复杂的。当眼睛看到某种东西时，先要对它的各部分进行分类，然后从中选出有用的特征信息来做出判断。人的眼睛并不会对事物、信息进行判断，它是将信息反馈给大脑，然后大脑根据得到的信息与原来大脑里的信息来进行比较得出解释结果。敏感、感觉、认识是视觉系统的3个重要的概念。敏感是把外界的各种刺激转换成人体神经系统能够及时的生物点信号。它所完成的是信号的转换，并不涉及对信号的理解。感觉的任务是把敏感器官的各种输入转换和处理成为对外部世界的理解。而认识是以人们对周围客观世界的概念为基础的。如果没有感觉作为人与外部世界的桥梁或窗口，人的思维活动就失去了基本的依据了。因此人们在模仿人类视觉时需要相应的各种处理，比如摄取图像，处理图像，理解图像。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。 举报投诉
- 相关下载
- 相关文章
