计算机视觉领域主流的算法和方向有哪些？

Question

如题所述

Answer 1

人工智能是当下很火热的话题，其与大数据的完美结合应用于多个场景，极大的方便了人类的生活。而人工智能又包含深度学习和机器学习两方面的内容。深度学习又以计算机视觉和自然语言处理两个方向发展的最好，最火热。大家对于自然语言处理的接触可能不是很多，但是说起计算机视觉，一定能够马上明白，因为我们每天接触的刷脸支付等手段就会和计算机视觉挂钩。可以说计算机视觉的应用最为广泛。

计算机视觉的定义是：基于感知对象做出对客观对象和场景有用的决策。目前发展较为主流的几个方面分别是：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割。具体到实际应用上有人脸识别、图像检索、监控监测、生物识别以及汽车的自动驾驶等。

图像分类，就是对给定的测试对象类别进行预测，比如在一堆猫和狗的图片中区分出狗。目前用于图像分类的算法较为流行的框架是卷积神经网络，该算法在GPU上有良好的表现，通常在一周内就能完成训练。对象检测，就是在给定图片中把要检测的内容框选并标注出。若将卷积神经网络用在对象检测上，需要很大的计算量，因此，常用的算法是基于区域的卷积神经网络，将图片分为很多个区域，并在这些区域中使用卷积神经网络的算法。

目标跟踪，就是在某种场景下跟踪特定对象的过程，在无人驾驶领域中有很重要的应用。目前较为流行的目标跟踪算法是基于堆叠自动编码器的DLT。语义分割，则是将图像分为像素组，再进行标记和分类。目前的主流算法都使用完全卷积网络的框架。实例分割，是指将不同类型的实例分类，比如用4种不同颜色来标记4只猫。目前用于实例分割的主流算法是Mask R-CNN。

Answer 2

一是人脸图像，应用于人脸识别，用于虚拟支付，安全识别等，二是深度神经网络算法，对于照片特征点进行捕捉，三是车牌识别，用于交通管理。