自動(dòng)駕駛汽車、交通標(biāo)志檢測(cè)、人臉識(shí)別和自助結(jié)賬。計(jì)算機(jī)視覺結(jié)合了所有這些先進(jìn)的解決方案。計(jì)算機(jī)視覺允許計(jì)算機(jī)從原始圖像中提取信息，并為更有效的業(yè)務(wù)數(shù)字化開辟了許多機(jī)會(huì)。讓我們來看看計(jì)算機(jī)視覺如何顛覆各個(gè)行業(yè)，以及它為幫助業(yè)主解決關(guān)鍵業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)帶來的獨(dú)特好處。

1:物體檢測(cè)

通過對(duì)輸入和輸出的深入分析，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺實(shí)現(xiàn)。CV通過邊緣檢測(cè)等圖像處理技術(shù)，對(duì)圖像中的物體進(jìn)行識(shí)別和標(biāo)記。

深度學(xué)習(xí)框架在計(jì)算機(jī)科學(xué)中的出現(xiàn)導(dǎo)致了經(jīng)典CV技術(shù)(例如基于定義的特征結(jié)構(gòu))AI驅(qū)動(dòng)圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的巨大變化使圖像中的數(shù)據(jù)提取和分類幾乎完全自動(dòng)化。簡(jiǎn)而言之，人工智能將編程從圖像中刪除，取而代之的是監(jiān)管較少的方法。在這種方法中，計(jì)算機(jī)解釋輸入數(shù)據(jù)并訓(xùn)練自己識(shí)別圖像的內(nèi)容。

2:光學(xué)字符識(shí)別（OCR）

光學(xué)字符識(shí)別(OCR)它是計(jì)算機(jī)視覺的獨(dú)特實(shí)現(xiàn)，可以解決各個(gè)特定領(lǐng)域的任務(wù)。OCR從輸入圖像中檢測(cè)和提取字母、數(shù)字和其他字符。

3:面部識(shí)別

與物體識(shí)別類似，人臉識(shí)別旨在利用計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別圖像中的人臉特征。經(jīng)典的計(jì)算機(jī)視覺方法使用“Haar-likefeatures”計(jì)算面部特征之間的片段，但現(xiàn)代面部識(shí)別的實(shí)現(xiàn)依賴于人工智能，就像人工智能用于物體識(shí)別一樣。

4:圖像恢復(fù)和場(chǎng)景重構(gòu)

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)還可以恢復(fù)嚴(yán)重退化的文件鏡頭和圖像，這可能是一項(xiàng)關(guān)鍵的業(yè)務(wù)技術(shù)。計(jì)算機(jī)視覺可以幫助處理更多需要重大更改和詳細(xì)分析的損壞圖像，而不是簡(jiǎn)單地從照片中去除噪點(diǎn)。圖像的損壞部分通常通過評(píng)估照片廣播內(nèi)容的生成模型填充。

5:估計(jì)人體姿勢(shì)

姿勢(shì)估計(jì)旨在模擬人類的視覺能力，特別是識(shí)別圖像和視頻中的姿勢(shì)和手勢(shì)。大型預(yù)算電影中出現(xiàn)了一些最早的高級(jí)人體姿勢(shì)估計(jì)示例，如彼得·杰克遜的指環(huán)王。隨著計(jì)算資源隨著時(shí)間的推移而擴(kuò)大，姿勢(shì)估計(jì)將在許多不同的產(chǎn)品中發(fā)揮作用。

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標(biāo)簽：自動(dòng)駕駛汽車,交通標(biāo)志檢測(cè),人臉識(shí)別,自助結(jié)賬,計(jì)算機(jī)視覺