后厂理工学院计算机视觉自然语言处理名企实训班分享下载

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目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。

那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的定义：

✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）

✦ “从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性”（Trucco＆Verri，1998）

✦ “基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策”（Sockman＆Shapiro，2001）

为什么要学习计算机视觉？

一个显而易见的答案就是，这个研究领域已经衍生出了一大批快速成长的、有实际作用的应用，例如：

• 人脸识别： Snapchat 和 Facebook 使用人脸检测算法来识别人脸。

• 图像检索：Google Images 使用基于内容的查询来搜索相关图片，算法分析查询图像中的内容并根据最佳匹配内容返回结果。

• 游戏和控制：使用立体视觉较为成功的游戏应用产品是：微软 Kinect。

• 监测：用于监测可疑行为的监视摄像头遍布于各大公共场所中。

• 生物识别技术：指纹、虹膜和人脸匹配仍然是生物识别领域的一些常用方法。

• 智能汽车：计算机视觉仍然是检测交通标志、灯光和其他视觉特征的主要信息来源。

视觉识别是计算机视觉的关键组成部分，如图像分类、定位和检测。神经网络和深度学习的最新进展极大地推动了这些最先进的视觉识别系统的发展。在本文中，我将分享 5 种主要的计算机视觉技术，并介绍几种基于计算机视觉技术的深度学习模型与应用。