视觉人工智能应用-视觉人工智能应用领域

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于视觉人工智能应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍视觉人工智能应用的解答，让我们一起看看吧。

1. AI视觉是什么方向？
2. 人工智能时代主要的人机交互方式为语音加视觉是不是？
3. 人工智能计算机视觉领域里，所涉及到的数学基础与常用算法分别有哪些？
4. 人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？

AI视觉是什么方向？

视觉AI属于人工智能一个子领域，一般时候称为“计算机视觉”，主要方向为模式识别、图像处理。

　　顾名思义，计算机视觉就是让计算机能够像人一样“看见”，获得对客观世界的感知、识别和理解的能力。

　　其背后还包含机器学习、深度学习等相关算法，从而让计算机掌握人脸识别、图像识别、图像分割、图像重构、图像生成、目标检测等技能，在一些特定的危险场景和重复性的生产作业中替代人，以节省人力，并提升效率。

人工智能时代主要的人机交互方式为语音加视觉是不是？

人工智能主要的人机交互方式为语音加视觉是正确的。例如像现代的VR技术和手段，就是***用语音加视觉的方式。使得人们在用机器的时候，就仿佛身临其境的感觉。

其次是像现在一些看到的5G+云手术的新手段的尝试，也是语音加视觉的模式

人工智能计算机视觉领域里，所涉及到的数学基础与常用算法分别有哪些？

无论是研究Vision, Learning还是其它别的学科，数学终究是根基所在。学好数学是做好研究的基石。所涉及到的数学基本上有如下几种：

1. 线性代数 (Linear Algebra)：

2. 概率和统计 (Probability and Statistics):

3. 分析 (Analysis)：

4. 拓扑 (Topology)：

5. 流形理论 (Manifold theory)：

数学知识方面:微积分 线性代数 概率论 和凸优化等等都有所设计

常用算法应用这个要视具体理论，拿计算机视觉举例，比如有mtcnn mobilenet sfd等等等等

人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？

三个领域都很有前景，通常都需要较大量的训练数据，其中NLP的数据不同语言难以复用，而CV领域你往往直接可以把美国人收集的训练数据应用到中国类似的算法任务中，推荐系统往往是多维度的复合数据。就业选择面:推荐系统大于NLP大于CV

计算机视觉的前景个人感觉会更好，像自动驾驶，图像识别，这些未来都是非常大的市场，而且只要活在这个世界上，睁开眼开到的东西都是视觉，计算机以后会根据看到的东西给我们生成适合我们想要的东西，各个方面，衣食住行都会有，这些都是基于计算机视觉。

这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况（不再具体介绍其中[_a***_]）你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己。

它的主要任务就是通过对***集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。

现在人工智能的计算机视觉主要研究方向（比较火）是通过深度学习进行图像识别，目前图像识别主要有两个研究领域，分类和目标检测：

①所谓分类即去检测图像中的物体是否属于你所定义的类别，这个类别可以是我们广义的类别，例如猫狗的分类，也可以是基于状态的类别，例如跳跃的猫和***的猫：

下面给出一个简单的样例:

图1-1

图1-2

如图1-1是我们的测试图像，而1-2是我们的测试结果，猫为0，狗为1，预测结果中大概有3个错误结果。

②目标检测是指在图像中精确的找到我们定义的对象，不仅要输出对象类别，还要输出该对象在图片中的位置参数。

样例如下：

到此，以上就是小编对于视觉人工智能应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于视觉人工智能应用的4点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/9872.html