人工智能应用基础 课件 第四章 计算机视觉.pptx

第4章计算机视觉

学习目标了解计算机视觉的发展历程及其在各个领域的广泛应用，对计算机视觉的基本概念和技术范畴有初步的认识。熟悉计算机视觉的关键技术，如图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割和超分辨率等，并掌握它们的基本原理和应用场景。理解百度AI开放平台的功能及其使用方法，能灵活运用该平台的接口完成图像审核、图像识别和人脸识别等实际项目的开发。

学习导览

目录01计算机视觉概述02计算机视觉发展历程03计算机视觉关键技术04百度AI开放平台实践05项目实例解析

01计算机视觉概述

什么是计算机视觉？计算机视觉的核心目标是让计算机具备类似人类的视觉能力，能够“观察”世界、“解析”图像以及“理解”周围环境，解决机器如何“看懂”图像的问题。计算机视觉的核心目标01、核心问题在于对图像数据进行高效、准确的处理与分析，通过算法从图像中提取关键信息，实现对图像内容的识别、理解和决策。计算机视觉的核心问题02、

什么是计算机视觉？人类视觉依靠生物感官和大脑的复杂处理机制，具有高度的灵活性和适应性，能快速理解复杂场景。而机器视觉基于算法和模型，在处理速度和精度上有优势，但在复杂场景理解和灵活性上相对不足。例如，婴儿出生几小时内便能识别母亲面孔，而机器需要大量数据训练才能实现类似的识别。人类视觉与机器视觉的差异

计算机视觉的应用场景自动驾驶汽车依靠计算机视觉技术，通过车身的摄像头、雷达等传感器收集图像和数据，实现对周围环境的精准感知与理解。它能识别行人、车辆、交通信号灯等，在毫秒间做出决策，规划最优行驶路线。如在高速公路上，当大货车突然变道时，系统能迅速计算避让策略。自动驾驶1在医疗领域，计算机视觉技术可协助医生在医学影像中识别异常情况，如肿瘤或病变。例如，通过图像增强技术更清晰地显示病灶区域，提高诊断的准确性与效率，还能自动识别和分类扫描结果，减轻医生工作负担。医疗影像2

计算机视觉的应用场景安防监控利用计算机视觉技术进行实时监测和分析监控视频，检测异常行为或潜在威胁。例如，识别人群中的可疑活动、追踪特定个体，在机场、火车站等人流密集场所，能迅速识别进出人员身份，协助安保人员定位潜在威胁。安防监控

02计算机视觉发展历程

早期探索（1950s-1980s）20世纪50年代，统计模式识别标志着计算机视觉技术的起点，研究人员尝试用相机模拟人眼获取图像信息，主要用于简单的图像处理任务。神经生理学家Hubel和Wiesel的实验揭示了视觉信息处理的分级模式，为后续技术发展奠定了生物学基础。20世纪60年代，Roberts开创了三维视觉的研究，为计算机视觉在三维空间的应用提供了开端。统计模式识别起步三维视觉研究开创

早期探索（1950s-1980s）Marr理论提出20世纪70年代，Marr提出计算机视觉理论，强调了多层次性和复杂性，对后续计算机视觉的研究产生了深远影响。0102商业化与实际应用开启20世纪80年代，随着商业化进程的推进，计算机视觉技术开始进入实际应用，从实验室走向更广泛的领域。

深度学习革命（2012至今）卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了突破性成果。从LeNet-5到AlexNet，再到VGGNet和GoogleNet等，这些模型在图像分类任务中的高准确率为计算机视觉领域带来了革命性的变化，实现了图像分类准确率的跨越式提升。CNN推动准确率提升2012年，AlexNet在ImageNet竞赛中的成功，标志着深度学习在计算机视觉领域的兴起。它通过自动学习图像中的层次化特征表示，极大地提高了图像分类的准确性和效率。AlexNet的转折点

深度学习革命（2012至今）基于深度学习的计算机视觉方法在图像分类、目标检测等方面取得显著成果，几乎超越了所有传统算法，能够从大量数据中自动学习特征和表示，这是传统方法无法比拟的。深度学习的优势体现

技术演进的挑战与机遇深度学习方法存在对大量标签数据和计算资源的依赖问题，同时可解释性差。随着应用场景日益复杂，对图像分类的精度和实时性要求不断提高，数据不平衡、噪声干扰、光照变化等实际问题也给技术应用带来困难。面临的挑战为应对挑战，边缘计算和轻量化模型成为发展趋势。边缘计算可减少数据传输延迟，提高处理效率；轻量化模型设计能满足边缘计算和移动端设备的需求，使计算机视觉技术在更多设备上得以应用。边缘计算与轻量化模型趋势

技术演进的挑战与机遇尽管存在挑战，但计算机视觉应用日益广泛，相关理论和方法在不断完善。结合强化学习、生成对抗网络等先进技术，将为计算机视觉开辟新的研究路径和应用场景，展现出巨大的潜力和广阔的应用前景。未来机遇展望

03计算机视觉关键技术

目标跟踪是在视频序列中持续追踪特定目标的位置变化。根据跟踪策略，可分为基于生成式、判别式、