2024朋友圈爆款背后的計算機(jī)視覺技術(shù)與應(yīng)用

朋友圈爆款背后的計算機(jī)視覺技術(shù)與應(yīng)用可以使模仿視覺任務(wù)自動化。計算機(jī)視覺包含以下一些分支：物體識別（InstanceSegmentation，Question&Answering），動作識別（ActionRecognition）等。（cognton），根據(jù)器是通過RGB-alpha去理解這個世界上顏色的。這里RGB就是紅綠藍(lán)三原色。一般說的32rgb248alphachanel，代表一個像素是不是透RBGalpha透明通道。最后一張是真彩圖，它有alpha通道，一共有32位。分子細(xì)胞圖，為了能夠處理它們采用了各種filter。為了更好的理解計算機(jī)視覺處理，進(jìn)行了一個劃分：lowlevel,midlevel,highlevel。lowlevelmidlevel分割、對象檢測，驗證，語義分割等。Highlevellowlevel下圖左邊是胸部的X光圖。左上原圖中很難看清楚骨骼血管；左下是經(jīng)過強(qiáng)化的，圖中的右圖是midlevel小鴨子，稱為目標(biāo)識別（objectdetection）。目標(biāo)識別就是把這個圖片上所有的對象都識若要精確到像素，就要作對象劃分（instancesegmentation）。NLPHighLevelHighLevelhighlevel點（featurepoints），然后跟數(shù)據(jù)庫里已經(jīng)處理好的特征去匹配，從而識別誰是誰。因為中間是一個情景識別（sceneunderstanding）。圖上有兩個小孩在打球，他們方向不同，包括他的穿著和所持的物品。然后我們還要推測它的意圖什么，比如說playball、walk。3D3D是很老的一種文本識別方式?，F(xiàn)在由于整個OCR的技術(shù)相當(dāng)成熟，基本上是大家提供一個目標(biāo)跟蹤是非常有潛力，非常有挑戰(zhàn)、有前景的一個話題。以下圖NBA視頻為例，追蹤球nlpSIFTHOGSVMAdaBoost、Bayesian等；分割和目標(biāo)檢測方法包括分水嶺、水平集、主觀模型等。Harr角對角線的方式是進(jìn)一步優(yōu)化的harr方法，可以表示45度方向的灰度變化。另外一種跟灰度有關(guān)的特征方法叫做方向梯度直方圖（OG）。下圖中人和的背景正好有那神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM、邏輯回歸有什么關(guān)系？其實邏輯回歸和SVM是一種特殊的單層神經(jīng)個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。hiddenlayer在進(jìn)行處理時要區(qū)分不同的變量，不同變量針對不同方面的問題。最后通過outputlayer匯總。outputlayer，·CV（convolutionallayer）。在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)，我們要做特征提?。╢eaturedesign），cnn要特征合并再傳遞下去，這樣可以減少數(shù)據(jù)的運算量。最后一層叫做全連接層（fullconnectionlayer），它的作用就是把之前所有數(shù)據(jù)的進(jìn)行聚合，產(chǎn)生結(jié)果。實際使用中會不斷進(jìn)化出新的架構(gòu)，比如下圖的fasterr-cnn，做了很多的優(yōu)化，其中最重要的優(yōu)化是RPN（regionproposalnetwork）的加入。由于原始cnn是在圖像上做全量CNNFaster-RCNN\hL3，慢3d3D之間的相對位置。通過一系列的計算，就把單目圖變成一個3D圖?；旧蠈崿F(xiàn)了激光雷達(dá)的效果。OFT在目前所有提出來的單目轉(zhuǎn)成3D圖方法中效果最好。臉和聲，身份證識別，還有各種基于