简介：中国拥有引领全球的计算机视觉技术与专利储备。围绕领先的视觉算法技术,中国计算机视觉行业正主导技术走向,引领产业发展。从全球计算机视觉专利数量看,国内人脸识别技术专利数量全球领先,2015年新增专利达1398件,累计专利数量超过4000件,领先美国、日本、韩国、欧洲匕从视觉算法精准率上看,中国人脸识别领域内企业多次在全球算法大赛中拔得头筹,准确率达99.9%以上;从企业技术竞争力上看,中国拥有全球最优秀的计算机视觉相关的优秀企业,包括连获LFW、FDDB、300-W识别大赛第一名的独角兽企业旷视科技Face++,人脸识别技术入选MIT十大突破技术的百度,位居MegaFace识别率测试榜首的腾讯优图等。

简介：摘要：众所周知，科学技术是第一生产力，可以带来许多新的产物。人工智能技术就是我国发展科学技术带来的高科技产物结果。人工智能这种高科技产物的出现使我国人民的日常生活水平飞速上涨。所谓的人工智能技术，就是通过一些智能设备对人类的行为习惯进行分析，同时做出满足人类生活需要的反应。然而即使我国在人工智能方面已经小有成就，但是还有许多不足需要去弥补。

简介：摘要:计算机视觉与图像处理应用是现代科学和工程领域中一个备受关注的研究领域。它涵盖了一系列技术和方法，旨在让计算机系统能够感知、理解和处理图像和视频数据。这个领域的发展已经在许多领域产生了深远的影响，包括医疗诊断、自动驾驶汽车、安全监控、媒体和娱乐等。本文将介绍计算机视觉和图像处理的基本概念，以及它们在各种应用中的重要性和实际应用。

简介：摘要：为了获得理想的视觉效果，技术人员要在计算机视觉算法的基础上实施图像处理技术，将物体在三维空间内的实际坐标用三维体素表示出来，并矫正因投影而造成的畸变图像。相比于传统的BP神经网络，基于计算机视觉算法的图像处理技术显然更具优势，有更高的精度。本文将重点对其进行探讨。

简介：摘要：探讨了机器学习技术在计算机视觉处理领域的应用。首先，介绍了计算机视觉处理的基本概念和技术，包括图像处理基本算法、特征提取与表示以及分类与识别技术。然后，重点分析了机器学习在图像分类、目标检测与跟踪以及图像分割中的应用。在图像分类方面，介绍了监督学习、无监督学习和强化学习等方法；在目标检测与跟踪方面，介绍了目标检测技术和目标跟踪技术，并通过实例分析了这些技术在实际应用中的优势；在图像分割方面，介绍了图像分割技术的基本原理以及常见的图像分割算法，同时探讨了基于机器学习的图像分割方法。此外，还介绍了深度学习在计算机视觉处理中的应用，包括卷积神经网络（CNN）等深度学习方法，并通过实例展示了这些方法在计算机视觉处理中的优势。

简介：摘要：本文系统性地研究了计算机视觉、图像处理和模式识别的基础理论和实际应用。首先，深入讨论了计算机视觉基础，包括图像获取与表示、图像处理基础以及特征提取与描述。其次，详细探究了图像处理技术，着重介绍了滤波与增强、边缘检测与轮廓分析以及图像分割与分析等关键概念。接着，对模式识别基础进行了阐述，包括模式识别概述、分类与聚类以及监督学习与无监督学习。最通过全面了解这些领域，本文为科学研究和技术应用提供了全面而深刻的视角。

简介：摘要：近些年社会的不断发展已经让图像处理技术成为了人工智能系统中的重要功能，实现了广泛的应用目标，通过计算机视觉算法开展计算机的图像处理是一种有效的方式，行业内部这种处理的模式得到了高度的重视。本文结合实际对于计算机视觉算法以及图像处理技术产生正确清晰的认识，并基于计算机视觉算法的基础是对图像处理技术进行研究，希望可以更好地开展图像处理工作。

简介：摘要：本文针对高性能图像处理与计算机视觉技术进行研究，通过综述相关文献和研究进展，分析了该领域的关键问题和挑战。在此基础上，整理了目前的研究内容与方法，并提出了未来的研究方向和展望。本文旨在促进该领域的进一步发展与应用，提高图像处理与计算机视觉技术的性能和效果。

简介：摘要：图像处理技术是计算机视觉技术的重要组成部分，与传统的计算机视觉算法相比，其具有运算速度快、运行效率高、运算精度高等特点。随着科技的发展和人们生活水平的提高，图像处理技术也得到了快速发展，使得图像处理技术在各行业领域得到了广泛应用。基于计算机视觉算法的图像处理技术主要是利用计算机和图像处理技术对图像进行分析和处理，从而提高图像信息处理效率和准确性。该文主要从图像的获取、分割和提取、优化、跟踪等四个方面，对基于计算机视觉算法的图像处理技术进行研究。通过对该技术进行研究，能够提高人们生活水平，推动社会经济快速发展，从而为人们提供更多便利。

简介：摘要：随着信息化的高速发展，人们进入了人工智能的时代，智能设备的不断涌现，使人机交互的方式发生了深层次的改变。在此背景下，本文研究了一种基于视觉的手势识别技术，改变了传统情况下，相对单一的遥控器控制无人机飞行的方式。以实现操控无人机的目的，改善用户体验方式，推动人工智能时代的发展。

简介：摘要

简介：摘要：计算机视觉技术是模仿人类视觉系统对图像和视频进行分析、处理、理解和推理的科学。它广泛应用于图像处理领域，包括但不限于图像识别、图像分类、图像分割以及图像增强与恢复。图像识别技术能够识别物体、人脸和文字，而图像分类技术则用于基于内容的图像检索和场景分类。图像分割技术包括语义分割和实例分割，它们能够区分图像中的不同区域。图像增强与恢复技术则用于改善图像质量，如去噪、锐化和超分辨率处理。这些技术的发展极大地推动了智能视觉系统的进步，对多个行业产生了深远影响。

简介：计算机色彩与使用者之间的关系是直接交互,在认知过程中,色彩的某些可用特性是被使用者直接感知。使用者在认知图像的过程中,根据其以往对色彩认识的相关经验,形成综合的判断和解释,为使用者提供明显的使用线索。本文论述了解读计算机视觉色彩的生理机制,色彩感知经验对计算机视觉的影响,数字色彩设计技巧,探索计算机视觉色彩心理暗示。在此基础上,总结分析了计算机数字色彩设计的规律与技巧。在色彩与使用者直接交互过程中,更好的了解人在计算机识图时的视觉直观感受,实现快速解读重要信息,有效交流的目的。

简介：摘要计算机视觉是数字摄影测量的重要组成部分，研究其相关课题有着重要意义。本文首先对相关内容做了概述，分析了计算机视觉与数字摄影测量的处理流程，并结合相关实践经验，分别从多个角度与方面就计算机视觉技术在影像处理系统中的实际应用展开了研究，阐述了个人对此的几点看法与认识，望有助于相关工作的实践。

简介：摘要：所谓的计算机视觉技术其实就是一种用来研究该如何使机器学会像人一样观察物体的技术，换句话来说就是通过计算机的摄像功能来代替人眼的功能，对既定目标进行识别和测量等工作，并通过这样的方法进行计算分析，最终达到人眼观察的效果。而计算机的相关技术发展和理论研究都是想通过多维数据或者从图像中来获取重要信息的一种智能化系统。早在上个世纪中期，计算机技术就已经得到快速发展，并逐渐运用于各个领域，为提高人类的生活水平和改善世界的经济发展都做出了巨大的贡献。

简介：摘要:随着我国计算机技术和信息技术的快速发展，目前已经朝着更加智能化的方向发展，在这样的方向下，计算机的视觉技术便成为了发展的一项重要内容。要想实现计算机的人工智能化，就必须要提高计算机的视觉处理技术，使计算机能够更好地对图像信息进行处理和呈现。目前计算机技术已经能够对二维图像进行分析和处理，对于二维图像中的内容进行识别和分析，但是在具体的应用过程中，人类希望计算机能够对三维结构进行更加深入的分析以满足人类的智能需求。

简介：摘要：目前，交通管理系统中广泛运用智能交通系统，这是一种综合利用新型互联网技术、大数据信息、控制系统和数据传输技术打造而成的智能系统，实现的是人、车、路与周边环境统一监管和控制，全方位对交通情况进行管控。作为智能交通系统中的重要环节，计算机视觉技术是目前我国重点关注的技术手段。通过计算机视觉技术的发展，加快对交通网络中信息的筛选、监测和处理，全面提升智能交通系统的灵活度和精准度，从而带动整个交通行业的发展。

简介：摘要：本文探讨了基于机器学习的计算机视觉应用领域的关键要素和发展趋势。首先，我们介绍了计算机视觉任务与应用的多样性，包括图像分类与识别、目标检测与定位、图像分割与语义分割、三维视觉与立体感知以及视频分析与动作识别。接着，我们深入讨论了机器学习算法与模型的演进，包括传统机器学习方法、深度学习模型、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和迁移学习与预训练模型。这些内容为本文后续的讨论提供了重要背景知识。

简介：摘要：本论文研究了基于深度学习的计算机视觉与图像处理技术，探讨了深度学习在图像识别、分割、检测和增强等领域的应用。深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），已经在计算机视觉任务中取得了显著的成就，为图像处理提供了新的思路和工具。本文还介绍了深度学习在图像处理中的一些挑战，如大规模数据集的需求、模型的优化和硬件加速等方面的问题，并提出了一些未来研究方向，包括跨领域的应用、模型解释性和鲁棒性改进。通过深入研究和实验验证，本文为深度学习在计算机视觉和图像处理领域的进一步发展提供了有益的参考。

简介：分析了基于计算机视觉的深度估计方法测量方法各自的局限性，提出算法进一步改进的方向是应用计算机视觉系统中需要的不同模板，联合依赖于实际环境的权重因子与被动深度估计算法相结合。