盘算机视觉1 盘算机视觉观点盘算机视觉(computer vision)，顾名思义，是分析、研究让盘算机智能化的到达类似人类的双眼“看”的一门研究科学。即对于客观存在的三维立体化 的世界的明白以及识别依靠智能化的盘算机去实现。确切地说，盘算机视觉技术 就是使用了摄像机以及电脑替代人眼使得盘算机拥有人类的双眼所具有的支解、 分类、识别、跟踪、判别决议等功效。

总之，盘算机视觉系统就是建立了能够在 2D 的平面图像或者 3D 的三维立体图像的数据中，以获取所需要的“信息”的一个完整的人工智能系统。盘算机视觉技术是一门包罗了盘算机科学与工程、神经生理学、物理学、信号处置惩罚、认知科学、应用数学与统计等多门科学学科的综合性科学技术。由于计 算机视觉技术系统在基于高性能的盘算机的基础上，其能够快速的获取大量的数 据信息而且基于智能算法能够快速的举行处置惩罚信息，也易于同设计信息和加工控制信息集成。盘算机视觉自己包罗了诸多差别的研究偏向，比力基础和热门的偏向包罗: 物体识别和检测(Object Detection)，语义支解(Semantic Segmentation)，运动 和跟踪(Motion & Tracking)，视觉问答(Visual Question & Answering)等。

 物体识别和检测物体检测一直是盘算机视觉中很是基础且重要的一个研究偏向，大多数新的算法或深度学习网络结构都首先在物体检测中得以应用如 VGG-net，GoogLeNet， ResNet 等等，每年在 imagenet 数据集上面都不停有新的算法涌现，一次次突破历史，创下新的记载，而这些新的算法或网络结构很快就会成为这一年的热点， 并被革新应用到盘算机视觉中的其它应用中去。物体识别和检测，顾名思义，即给定一张输入图片，算法能够自动找出图片中的常见物体，并将其所属种别及位置输出出来。

固然也就衍生出了诸如人脸检测(Face Detection)，车辆检测(Viechle Detection)等细分类的检测算法。 语义支解语义支解是近年来很是热门的偏向，简朴来说，它其实可以看作一种特殊的分类——将输入图像的每一个像素点举行归类，用一张图就可以很清晰地形貌出 来。

很清楚地就可以看出，物体检测和识别通常是将物体在原图像上框出，可以 说是“宏观”上的物体，而语义支解是从每一个像素上举行分类，图像中的每一 个像素都有属于自己的种别。 运动和跟踪跟踪也属于盘算机视觉领域内的基础问题之一，在近年来也获得了很是富足 的生长，方法也由已往的非深度算法跨越向了深度学习算法，精度也越来越高， 不外实时的深度学习跟踪算法精度一直难以提升，而精度很是高的跟踪算法的速 度又十分之慢，因此在实际应用中也很难派上用场。

学术界看待跟踪的评判尺度主要是在一段给定的视频中，在第一帧给出被跟 踪物体的位置及尺度巨细，在后续的视频当中，跟踪算法需要从视频中去寻找到 被跟踪物体的位置，并适应各种光照变换，运动模糊以及表观的变化等。但实际 上跟踪是一个不适定问题(ill posed problem)，好比跟踪一辆车，如果从车的尾 部开始跟踪，若是车辆在行进历程中表观发生了很是大的变化，如旋转了180度酿成了侧面，那么现有的跟踪算法很大的可能性是跟踪不到的，因为它们的模型 大多基于第一帧的学习，虽然在随后的跟踪历程中也会更新，但受限于训练样本 过少，所以难以获得一个良好的跟踪模型，在被跟踪物体的表观发生庞大变化时， 就难以适应了。所以，就现在而言，跟踪算不上是盘算机视觉内特别热门的一个研究偏向，许多算法都革新自检测或识别算法。 视觉问答视觉问答也简称 VQA(Visual Question Answering)，是近年来很是热门的 一个偏向，其研究目的旨在凭据输入图像，由用户举行提问，而算法自动凭据提 问内容举行回覆。

除了问答以外，另有一种算法被称为标题生成算法(Caption Generation)，即盘算机凭据图像自动生成一段形貌该图像的文本，而不举行问 答。对于这类跨越两种数据形态(如文本和图像)的算法，有时候也可以称之为多模态，或跨模态问题。2 盘算机视觉生长历史只管人们对盘算机视觉这门学科的起始时间和生长历史有差别的看法，但应 该说，1982 年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着盘算机视觉成为了一门独立学科。盘算机视觉的研究内容，大要可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部门。

物体视觉在于对物体 举行精致分类和判别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“行动(action)” 服务。正像著名的认知心理学家 J.J.Gibson 所言，视觉的主要功效在于“适应外界情况，控制自身运动”。

适应外界情况和控制自身运动，是生物生存的需求， 这些功效的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。盘算机视觉40多年的生长中，只管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，盘算机视觉履历了三个主要历程。即:马尔盘算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。下面将对这三项主要内容举行简要先容。

 马尔盘算视觉(Computational Vision)现在许多盘算机视觉的研究人员，恐怕对“马尔盘算视觉”基础不相识，这不能不说是一件很是遗憾的事。现在，在盘算机上调“深度网络”来提高物体识此外精度似乎就即是从事“视觉研究”。事实上，马尔的盘算视觉的提出，岂论在理论上还是研究视觉的方法论上，均具有划时代的意义。马尔的盘算视觉分为三个条理:盘算理论、表达和算法以及算法实现。

由于马尔认为算法实现并不影响算法的功效和效果，所以，马尔盘算视觉理论主要讨论“盘算理论”和“表达与算法”二部门内容。马尔认为，大脑的神经盘算和计 算机的数值盘算没有本质区别，所以马尔没有对“算法实现”举行任何探讨。从 现在神经科学的希望看，“神经盘算”与数值盘算在有些情况下会发生本质区别， 如现在兴起的神经形态盘算(Neuromorphological computing)，但总体上说，“数值盘算”可以“模拟神经盘算”。至少从现在看，“算法的差别实现途径”，并 不影响马尔盘算视觉理论的本质属性。

 多视几何与分层三维重建上世纪 90 年月初盘算机视觉从“萧条”走向进一步“繁荣”，主要得益于 以下二方面的因素:首先，瞄准的应用领域从精度和鲁棒性要求太高的“工业应 用”转到要求不太高，特别是仅仅需要“视觉效果”的应用领域，如远程视频集会(teleconference)，考古，虚拟现实，视频监控等。另一方面，人们发现，多 视几何理论下的分层三维重建能有效提高三维重建的鲁棒性和精度。

多视几何的代表性人物首数法国 INRIA 的 O.Faugeras，美国 GE 研究院的 R.Hartely 和英国牛津大学的 A.Zisserman。应该说，多视几何的理论于 2000 年已 基本完善。2000 年 Hartley 和 Zisserman 合著的书(Hartley & Zisserman2000)对 这方面的内容给出了比力系统的总结，尔后这方面的事情主要集中在如何提高 “大数据下鲁棒性重建的盘算效率”。大数据需要全自动重建，而全自动重建需要重复优化，而重复优化需要花费大量盘算资源。

所以，如何在保证鲁棒性的前 提下快速举行大场景的三维重建是后期研究的重点。举一个简朴例子，如果要三 维重建北京中关村地域，为了保证重建的完整性，需要获取大量的地面和无人机 图像。

如果获取了 1 万幅地面高分辨率图像(4000×3000)，5千幅高分辨率无 人机图像(8000×7000)(这样的图像规模是当前的典型规模)，三维重建要匹 配这些图像，从中选取合适的图像集，然后对相机位置信息举行标定并重建进场 景的三维结构，如此大的数据量，人工干预是不行能的，所以整个三维重建流程必须全自动举行。这样需要重建算法和系统具有很是高的鲁棒性，否则基础无法全自动三维重建。在鲁棒性保证的情况下，三维重建效率也是一个庞大的挑战。

所以，现在在这方面的研究重点是如何快速、鲁棒地重建大场景。 基于学习的视觉基于学习的视觉，是指以机械学习为主要技术手段的盘算机视觉研究。

基于 学习的视觉研究，文献中大要上分为二个阶段:本世纪初的以流形学习为代表的 子空间法和现在以深度学习为代表的视觉方法。物体表达是物体识此外焦点问题，给定图像物体，如人脸图像，差别的表达，物体的分类和识别率差别。另外，直接将图像像素作为表达是一种“过表达”，也不是一种好的表达。

流形学习理论认为，一种图像物体存在其“内在流形” (intrinsic manifold)，这种内在流形是该物体的一种优质表达。所以，流形学习就是从图像表达学习其内在流形表达的历程，这种内在流形的学习历程一般是一种非线性优化历程。深度学习的乐成，主要得益于数据积累和盘算能力的提高。

深度网络的观点上世纪 80 年月就已提出来了，只是因为其时发现“深度网络” 性能还不如“浅层网络”，所以没有获得大的生长。现在似乎有点盘算机视觉就 是深度学习的应用之势，这可以从盘算机视觉的三大国际集会:国际盘算机视觉 集会(ICCV)，欧洲盘算机视觉集会(ECCV)和盘算机视觉和模式识别集会 (CVPR)上近年来揭晓的论文可见一般。现在的基本状况是，人们都在使用深 度学习来“取代”盘算机视觉中的传统方法。“研究人员”成了“调法式的机械”， 这实在是一种不正常的“群众式运动”。

牛顿的万有引力定律，麦克斯韦的电磁方程，爱因斯坦的质能方程，量子力学中的薛定谔方程，似乎还是人们应该追求的目的。3 人才概况 全球人才漫衍学者舆图用于形貌特定领域学者的漫衍情况，对于举行学者观察、分析各地域竞争力现况尤为重要，下图为盘算机视觉领域全球学者漫衍情况:盘算机视觉全球学者漫衍舆图凭据学者当前就职机构地理位置举行绘制，其中颜色越深表现学者越集 中。

从该舆图可以看出，美国的人才数量优势显着且主要漫衍在其工具海岸;亚洲也有较多的人才漫衍，主要集中在我国东部及日韩地域;欧洲的人才主要漫衍 在欧洲中西部;其他诸如非洲、南美洲等地域的学者很是稀少;盘算机视觉领域的人才漫衍与各地域的科技、经济实力情况大要一致。此外，在性别比例方面，盘算机视觉中男性学者占比 91.0%，女性学者占比 9.0%，男性学者占比远高于女性学者。盘算机视觉学者的 h-index 漫衍如下图所示，大部门学者的 h-index 漫衍在 中间区域，其中 h-index 在 20-30 区间的人数最多，有706人，占比 34.7%，小于20 的区间人数最少，有 81 人。

盘算机视觉学者 h-index 漫衍 中国人才漫衍中国盘算机视觉学者漫衍我国专家学者在盘算机视觉领域的漫衍如下图所示。通过下图我们可以发现，京津地域在本事域的人才数量最多，其次是珠三角和长三角地域，相比之下，内 陆地域的人才较为匮乏，这种漫衍与区位因素和经济水平情况不无关系。同时， 通过视察中国周边国家的学者数量情况，特别是与日韩、东南亚等亚洲国家相比， 中国在盘算机视觉领域学者数量相对较多。

 中国国际互助中国与其他国家在盘算机视觉的互助情况可以凭据 AMiner 数据平台分析获得，通过统计论文中作者的单元信息，将作者映射到各个国家中，进而统计中国 与各国之间互助论文的数量，并根据互助论文揭晓数量从高到低举行了排序，如下表所示。盘算机视觉中国与各国互助论文情况从上表数据可以看出，中美互助的论文数、引用数、学者数遥遥领先，讲明中美间在盘算机视觉领域互助之密切;同时，中国与世界各地域之间的互助很是广泛，前 10 名互助关系里包罗了欧洲、亚洲、北美洲以及大洋洲等;中国与加拿大互助的论文数虽然不是最多，可是拥有最高的平均引用数说明在互助质量上中加互助到达了较高的水平。4 盘算机视觉希望近年来，巨量数据的不停涌现与盘算能力的快速提升，给以非结构化视觉数据为研究工具的盘算机视觉带来了庞大的生长机缘与挑战性难题，盘算机视觉也 因此成为学术界和工业界公认的前瞻性研究领域，部门研究结果已实际应用，催生出人脸识别、智能视频监控等多个极具显示度的商业化应用。盘算机视觉的研究目的是使盘算机具备人类的视觉能力，能看懂图像内容、 明白动态场景，期望盘算性能自动提取图像、视频等视觉数据中蕴含的条理化语义观点及多语义观点间的时空关联等。

盘算机视觉领域不停涌现出许多激感人心 的研究结果，例如，人脸识别、物体识别与分类等方面的性能已靠近甚至凌驾人类视觉系统。本文凭据近两年盘算机视觉领域顶级集会最佳论文及高引论文，对该领域中的技术现状和研究前沿举行了综合分析。

近两年大多数研究都集中在深度学习、检测和分类以及面部/手势/姿势、3D传感技术等方面。随着盘算机视觉研究的不停推进，研究人员开始挑战越发难题的盘算机视觉问题，例如，图像形貌、事件推理、场景明白等。单纯从图像或视 频出发很难明决越发庞大的图像明白任务，一个重要的趋势是多学科的融合，例 如，融合自然语言处置惩罚领域的技术来完成图像形貌的任务。图像形貌是一个融合盘算机视觉、自然语言处置惩罚和机械学习的综合问题，其目的是翻译一幅图片为一段形貌文字。

现在主流框架为基于递归神经网络的编码器解码器结构其焦点思想类似于自然语言机械翻译。可是，由于递归网络不易提取输入图像和文本的空间以及条理化约束关系，条理化的卷积神经网络以及启发自认知模型的注意力机制受到关注。

如何进一步从认知等多学科罗致知识，构建多模态多条理的形貌模型是当前图像形貌问题研究的重点。事件推理目的是识别庞大视频中的事件种别并对其因果关系举行合理的推理和预测。

与一般视频分析相比，其难点在于事件视频越发庞大，越发多样化， 而最终目的也更具挑战性。差别于大规模图像识别任务，事件推理任务受限于训练数据的规模，还无法构建端到端的事件推理系统。现在主要使用图像深度网络作为视频的特征提取器，使用多模态特征融合模型，并使用影象网络的推理能力， 实现对事件的识别和推理认知。

当前研究起源于视频的识别和检测，其方法并未充实思量事件数据的庞大和多样性。如何使用视频数据富厚的时空关系以及事件之间的语义相关性，应是以后的关注重点。场景明白的目的是盘算机视觉系统通太过析处置惩罚自身所设置的传感器收罗 的情况感知数据，获得周围场景的几何/拓扑结构、组成要素(人、车及物体等) 及其时空变化，并举行语义推理，形成行为决议与运动控制的时间、空间约束。近年来，场景明白已经从一个初期难以实现的目的成为现在险些所有先进盘算机视觉系统正在不停寻求新突破的重要研究偏向。

使用社会-是非影象网络(Social- LSTM)实现多个行人之间的状态联系建模，联合各自运动历史状态，决议出未来时间内的运动走向。此外神经网络压缩偏向也是是现在深度学习研究的一个热门的偏向，其主要的研究技术有压缩，蒸馏，网络架构搜索，量化等。综上所述，视觉的生长需要设计新的模型，它们需要能思量到空间和时间信息;弱监视训练如果能做出好的效果，下一步就是自监视学习;需要高质量的人类检测和视频工具检测数据集;联合文本和声音的跨模态集成;在与世界的交互中学习。

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