计算机视觉核心技术现状与展望

被引：19

作者：

许志杰 ^{[1
]}

王晶 ^{[1
]}

刘颖 ^{[2
]}

范九伦 ^{[2
]}

机构：

[1] 哈特斯菲尔德大学计算与工程学院

[2] 西安邮电大学通信与信息工程学院

来源：

西安邮电学院学报 | 2012年 / 17卷 / 06期

关键词：

计算机视觉; 图像特征; 机器学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

数字图像和视频数据蕴含了丰富的视觉资源,如何智能化地提取和分析其中的有用信息逐渐成为近年的研究热点。计算机视觉(CV)技术在此学术背景下逐渐发展,并已经广泛应用于生产制造、智能安检、图像检索、医疗影像分析、人机交互等领域。与此同时,计算机视觉技术仍然面临诸如语义信息描述模糊、图像特征检测不稳定且效率低下等诸多问题。本文围绕计算机视觉的核心技术讨论了产生这些问题的根源,并基于对最新技术的讨论,描述了其基本理论框架,最后基于上述内容回顾各个时期重要的理论热点并讨论了计算机视觉的发展趋势。

引用

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页数：8

共 14 条

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