計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)科之間的關(guān)系

1、several group number, then with b a, =c,c is is methyl b two vertical box between of accurate size. Per-23 measurement, such as proceeds of c values are equal and equal to the design value, then the vertical installation accurate. For example a, b, and c valueswhile on horizontal vertical errors for

2、 measurement, General in iron angle code bit at measurement level points grid errors, specific method is from baseline to methyl vertical box center line distance for a, to b vertical box distance for b, list can measuredseveral group number, then with b a, =c,c is is methyl b two vertical box betwe

3、en of accurate size. Per-23 measurement, such as proceeds of c values are equal and equal to the design value, then the vertical installation accurate. For example a, b, and c valueswhile on horizontal vertical errors for measurement, General in iron angle code bit at measurement level points grid e

4、rrors, specific method is from baseline to methyl vertical box center line distance for a, to b vertical box distance for b, list can measuredseveral group number, then with b a, =c,c is is methyl b two vertical box between of accurate size. Per-23 measurement, such as proceeds of c values are equal

5、 and equal to the design value, then the vertical installation accurate. For example a, b, and c valueswhile on horizontal vertical errors for measurement, General in iron angle code bit at measurement level points grid errors, specific method is from baseline to methyl vertical box center line dist

6、ance for a, to b vertical box distance for b, list can measured計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)科之間的關(guān)系在我的理解里，要實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺必須有圖像處理的幫助，而圖像處理倚仗與模式識(shí)別的有效運(yùn)用，而模式識(shí)別是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)密不可分。縱觀一切關(guān)系，發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用服務(wù)于機(jī)器學(xué)習(xí)。各個(gè)環(huán)節(jié)缺一不可，相輔相成。計(jì)算機(jī)視覺（computer vision），用計(jì)算機(jī)來模擬人的視覺機(jī)理獲取和處理信息的能力。就是是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，用電

7、腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。計(jì)算機(jī)視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取信息的人工智能系統(tǒng)。計(jì)算機(jī)視覺的挑戰(zhàn)是要為計(jì)算機(jī)和機(jī)器人開發(fā)具有與人類水平相當(dāng)?shù)囊曈X能力。機(jī)器視覺需要圖象信號(hào)，紋理和顏色建模，幾何處理和推理，以及物體建模。一個(gè)有能力的視覺系統(tǒng)應(yīng)該把所有這些處理都緊密地集成在一起。圖像處理（image processing），用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行分析，以達(dá)到所需結(jié)果的技術(shù)。又稱影像處理?；緝?nèi)容 圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。數(shù)字圖像是指用數(shù)字?jǐn)z像機(jī)、掃描儀等設(shè)備經(jīng)過采樣和數(shù)字化得到的一個(gè)大的二維數(shù)組，該數(shù)組的元素稱為像素，其值為一整數(shù)，稱為灰度值

8、。圖像處理技術(shù)的主要內(nèi)容包括圖像壓縮，增強(qiáng)和復(fù)原，匹配、描述和識(shí)別3個(gè)部分。 常見的處理有圖像數(shù)字化、圖像編碼、圖像增強(qiáng)、圖像復(fù)原、圖像分割和圖像分析等。圖像處理一般指數(shù)字圖像處理。模式識(shí)別(Pattern Recognition)是指對(duì)表征事物或現(xiàn)象的各種形式的(數(shù)值的、文字的和邏輯關(guān)系的)信息進(jìn)行處理和分析,以對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類和解釋的過程,是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分。模式識(shí)別又常稱作模式分類，從處理問題的性質(zhì)和解決問題的方法等角度，模式識(shí)別分為有監(jiān)督的分類（Supervised Classification）和無(wú)監(jiān)督的分類(Unsupervised Classifi

9、cation)兩種。模式還可分成抽象的和具體的兩種形式。前者如意識(shí)、思想、議論等,屬于概念識(shí)別研究的范疇,是人工智能的另一研究分支。我們所指的模式識(shí)別主要是對(duì)語(yǔ)音波形、地震波、心電圖、腦電圖、圖片、照片、文字、符號(hào)、生物傳感器等對(duì)象的具體模式進(jìn)行辨識(shí)和分類。模式識(shí)別研究主要集中在兩方面,一是研究生物體(包括人)是如何感知對(duì)象的，屬于認(rèn)識(shí)科學(xué)的范疇,二是在給定的任務(wù)下,如何用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)模式識(shí)別的理論和方法。應(yīng)用計(jì)算機(jī)對(duì)一組事件或過程進(jìn)行辨識(shí)和分類，所識(shí)別的事件或過程可以是文字、聲音、圖像等具體對(duì)象，也可以是狀態(tài)、程度等抽象對(duì)象。這些對(duì)象與數(shù)字形式的信息相區(qū)別，稱為模式信息。模式識(shí)別與統(tǒng)計(jì)學(xué)、心理

10、學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、 計(jì)算機(jī)科學(xué) 、生物學(xué)、控制論等都有關(guān)系。它與 人工智能 、 圖像處理的研究有交叉關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。機(jī)器學(xué)習(xí)在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一個(gè)不具有學(xué)習(xí)能力的智能系統(tǒng)難以稱得上是一個(gè)真正的智能系統(tǒng)，但是以往的智能系統(tǒng)都普遍缺少學(xué)習(xí)的能力。隨著人工智能的深入發(fā)展，這些局限性表現(xiàn)得愈加突出。正是在這種情形下，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸成為人工

11、智能研究的核心之一。它的應(yīng)用已遍及人工智能的各個(gè)分支，如專家系統(tǒng)、自動(dòng)推理、自然語(yǔ)言理解、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、智能機(jī)器人等領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究是根據(jù)生理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)等對(duì)人類學(xué)習(xí)機(jī)理的了解，建立人類學(xué)習(xí)過程的計(jì)算模型或認(rèn)識(shí)模型，發(fā)展各種學(xué)習(xí)理論和學(xué)習(xí)方法，研究通用的學(xué)習(xí)算法并進(jìn)行理論上的分析，建立面向任務(wù)的具有特定應(yīng)用的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這些研究目標(biāo)相互影響相互促進(jìn)。人類研究計(jì)算機(jī)的目的，是為了提高社會(huì)生產(chǎn)力水平，提高生活質(zhì)量，把人從單調(diào)復(fù)雜甚至危險(xiǎn)的工作中解救出來。今天的計(jì)算機(jī)在計(jì)算速度上已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人，然而在很多方面，特別是在人類智能活動(dòng)有關(guān)的方面例如在視覺功能、聽覺功能、嗅覺功能、自然語(yǔ)言理解

12、能力功能等等方面，還不如人。這種現(xiàn)狀無(wú)法滿足一些高級(jí)應(yīng)用的要求。例如，我們希望計(jì)算機(jī)能夠及早地發(fā)現(xiàn)路上的可疑情況并提醒汽車駕駛員以避免發(fā)生事故，我們更希望計(jì)算機(jī)能幫助我們進(jìn)行自動(dòng)駕駛，目前的技術(shù)還不足以滿足諸如此類高級(jí)應(yīng)用的要求，還需要更多的人工智能研究成果和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)。什么是人工智能呢？人工智能，是由人類設(shè)計(jì)并在計(jì)算機(jī)環(huán)境下實(shí)現(xiàn)的模擬或再現(xiàn)某些人智能行為的技術(shù)。一般認(rèn)為，人類智能活動(dòng)可以分為兩類：感知行為與思維活動(dòng)。模擬感知行為的人工智能研究的一些例子包括語(yǔ)音識(shí)別、話者識(shí)別等與人類的聽覺功能有關(guān)的“計(jì)算機(jī)聽覺”，物體三維表現(xiàn)的形狀知識(shí)、距離、速度感知等與人類視覺有關(guān)的“計(jì)算機(jī)視覺”，等等

13、。模擬思維活動(dòng)的人工智能研究的例子包括符號(hào)推理、模糊推理、定理證明等與人類思維有關(guān)的“計(jì)算機(jī)思維”，等等。從圖像處理和模式識(shí)別發(fā)展起來的計(jì)算機(jī)視覺研究對(duì)象之一是如何利用二維投影圖像恢復(fù)三維景物世界。計(jì)算機(jī)視覺使用的理論方法主要是基于幾何、概率和運(yùn)動(dòng)學(xué)計(jì)算與三維重構(gòu)的視覺計(jì)算理論，它的基礎(chǔ)包括射影幾何學(xué)、剛體運(yùn)動(dòng)力學(xué)、概率論與隨機(jī)過程、圖像處理、人工智能等理論。計(jì)算機(jī)視覺要達(dá)到的基本目的有以下幾個(gè)：根據(jù)一幅或多幅二維投影圖像計(jì)算出觀察點(diǎn)到目標(biāo)物體的距離；根據(jù)一幅或多幅二維投影圖像計(jì)算出目標(biāo)物體的運(yùn)動(dòng)參數(shù)；根據(jù)一幅或多幅二維投影圖像計(jì)算出目標(biāo)物體的表面物理特性；根據(jù)多幅二維投影圖像恢復(fù)出更大空間區(qū)

14、域的投影圖像。計(jì)算機(jī)視覺要達(dá)到的最終目的是實(shí)現(xiàn)利用計(jì)算機(jī)對(duì)于三維景物世界的理解，即實(shí)現(xiàn)人的視覺系統(tǒng)的某些功能。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域里，醫(yī)學(xué)圖像分析、光學(xué)文字識(shí)別對(duì)模式識(shí)別的要求需要提到一定高度。又如模式識(shí)別中的預(yù)處理和特征抽取環(huán)節(jié)應(yīng)用圖像處理的技術(shù)；圖像處理中的圖像分析也應(yīng)用模式識(shí)別的技術(shù)。在計(jì)算機(jī)視覺的大多數(shù)實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中，計(jì)算機(jī)被預(yù)設(shè)為解決特定的任務(wù)，然而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法正日漸普及，一旦機(jī)器學(xué)習(xí)的研究進(jìn)一步發(fā)展，未來“泛用型”的電腦視覺應(yīng)用或許可以成真。人工智能所研究的一個(gè)主要問題是：如何讓系統(tǒng)具備“計(jì)劃”和“決策能力”？從而使之完成特定的技術(shù)動(dòng)作（例如：移動(dòng)一個(gè)機(jī)器人通過某種特定環(huán)境）。這一

15、問題便與計(jì)算機(jī)視覺問題息息相關(guān)。在這里，計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)作為一個(gè)感知器，為決策提供信息。另外一些研究方向包括模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)（這也隸屬于人工智能領(lǐng)域，但與計(jì)算機(jī)視覺有著重要聯(lián)系），也由此，計(jì)算機(jī)視覺時(shí)常被看作人工智能與計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。機(jī)器學(xué)習(xí)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演譯。為了達(dá)到計(jì)算機(jī)視覺的目的，有兩種技術(shù)途徑可以考慮。第一種是仿生學(xué)方法，即從分析人類視覺的過程入手，利用大自然提供給我們的最好參考系

16、人類視覺系統(tǒng)，建立起視覺過程的計(jì)算模型，然后用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)之。第二種是工程方法，即脫離人類視覺系統(tǒng)框框的約束，利用一切可行和實(shí)用的技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)視覺功能。此方法的一般做法是，將人類視覺系統(tǒng)作為一個(gè)黑盒子對(duì)待，實(shí)現(xiàn)時(shí)只關(guān)心對(duì)于某種輸入，視覺系統(tǒng)將給出何種輸出。這兩種方法理論上都是可以使用的，但面臨的困難是，人類視覺系統(tǒng)對(duì)應(yīng)某種輸入的輸出到底是什么，這是無(wú)法直接測(cè)得的。而且由于人的智能活動(dòng)是一個(gè)多功能系統(tǒng)綜合作用的結(jié)果，即使是得到了一個(gè)輸入輸出對(duì)，也很難肯定它是僅由當(dāng)前的輸入視覺刺激所產(chǎn)生的響應(yīng)，而不是一個(gè)與歷史狀態(tài)綜合作用的結(jié)果。不難理解，計(jì)算機(jī)視覺的研究具有雙重意義。其一，是為了滿足人工智能應(yīng)用的需要，即用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人工的視覺系統(tǒng)的需要。這些成果可以安裝在計(jì)