计算机视觉方法概述
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· 2021-12-29
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今天给大家推荐一份最新的计算机视觉方法概述，这份综述详细的讲述了当前计算机视觉领域中各种机器学习，深度学习和计算机视觉的相关概念和技术知识，值得一看！
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。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。
计算机视觉诞生于1966年MIT AI Group的"the summer vision project"。当时，人工智能其他分支的研究已经有一些初步成果。由于人类可以很轻易地进行视觉认知，MIT的教授们希望通过一个暑期项目解决计算机视觉问题。当然，计算机视觉没有被一个暑期内解决，但计算机视觉经过50余年发展已成为一个十分活跃的研究领域。如今，互联网上超过70%的数据是图像/视频，全世界的监控摄像头数目已超过人口数，每天有超过八亿小时的监控视频数据生成。如此大的数据量亟待自动化的视觉理解与分析技术。
而作者在这篇文章中，是要让你大致了解改学科中所有不同的技术及其各自的用法。尽管其中一些领域的名字让人望而生畏，但我们会发现，在这片广阔的简历领域中，由于科技的进步，很多领域已经在我们的日常生活中无处不在，而其他领域的技术则触手可及，可以被大众所采用。最后需要注意的是，在这篇概述中，CV方法的讨论顺序也大致是通过成熟度的降低来呈现的。
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