计算机视觉定义简述

计算机视觉定义应当包含以下三个方面：

1、对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述；

2、从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性；

3、基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策。作为一个新兴学科，计算机视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而试图建立从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统。计算机视觉是一门综合性的学科，其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等，同时与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形学，三维表现等学科也发生了很强的联系。人工智能与计算机视觉计算机视觉与人工智能有密切联系，但也有本质的不同。人工智能的目的是让计算机去看、去听和去读。图像、语音和文字的理解，这三大部分基本构成了我们现在的人工智能。而在人工智能的这些领域中，视觉又是核心。大家知道，视觉占人类所有感官输入的80%，也是最困难的一部分感知。如果说人工智能是一场革命，那么它将发轫于计算机视觉，而非别的领域。人工智能更强调推理和决策，但至少计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段。“物体识别和场景理解”也涉及从图像特征的推理与决策，但与人工智能的推理和决策有本质区别。

计算机视觉和人工智能的关系：

第一， 它是一个人工智能需要解决的很重要的问题。

第二， 它是目前人工智能的很强的驱动力。因为它有很多应用，很多技术是从计算机视觉诞生出来以后，再反运用到AI领域中去。

第三， 计算机视觉拥有大量的量子AI的应用基础。计算机视觉技术的原理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。在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。一台系统能够识别苹果，包括在任何情况、任何角度、任何运动状态，甚至是否被咬等等等等。但它仍然无法识别一个橘子。并且它甚至都不能告诉人们：啥是苹果？是否可以吃？尺寸如何？或者具体的用途。前面说过，没有软件，硬件的发挥非常受限。但现在的问题是，即便是有了优秀的软硬件，没有出色的操作系统，也“然并卵”。对于人们来说，大脑的剩余部分由这些组成，包括长短期记忆、其他感官的输入、注意力和认知力、从世界中万亿级别的交互中收获的十亿计知识，这些知识将通过我们很难理解的方式，被写入互联的神经。

目前移动机器人视觉系统研究仍处于实验阶段,大多采用遥控和远视方法。在医学上采用的图像处理技术大致包括压缩、存储、传输和自动/辅助分类判读,此外还可用于医生的辅助训练手段。与计算机视觉相关的工作包括分类、判读和快速三维结构的重建等方面。长期以来,地图绘制是一件耗费人力、物力和时间的工作。

以往的做法是人工测量,现在更多的是利用航测加上立体视觉中恢复三维形状的方法绘制地图,大大提高了地图绘制的效率。同时,通用物体三维形状分析与识别一直是计算机视觉的重要研究目标,并在景物的特征提取、表示、知识的存储、检索以及匹配识别等方面都取得了一定的进展,构成了一些用于三维景物分析的系统。

近年来,基于生物特征(biometrics)的鉴别技术得到了广泛重视,主要集中在对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上,这其中大多都与视觉信息有关。与生物特征识别密切相关的另一个重要应用是用于构成智能人机接口。现在计算机与人的交流还是机械式的,计算机无法识别用户的真实身份,除键盘、鼠标外,其他输入手段还不成熟。利用计算机视觉技术可以使计算机检测到用户是否存在、鉴别用户身份、识别用户的体势(如点头、摇头)。此外,这种人机交互方式还可推广到一切需要人机交互的场合,如入口安全控制、过境人员的验放等。

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