什么是計算機視覺?計算機視覺是人工智能(AI)領域的一個分支，它使計算機和系統能夠從數字圖像、視頻和其他視覺輸入中獲取有意義的信息，并基于該信息采取行動或提出建議。如果AI使計算機能夠思考，那么計算機視覺使它們能夠看、觀察和理解。HighMark可以進行專業輔導嗎?可以的!

一、關于計算機視覺

計算機視覺的工作原理與人類視覺基本相同，只是人類有一個領先的優勢。人類視覺通過幾十年的上下文來訓練，學會如何區分物體、它們有多遠、它們是否在移動，以及圖像中是否存在問題。

計算機視覺訓練機器執行這些功能，但它必須在更短的時間內使用攝像頭、數據和算法，而不是視網膜、視神經和視覺皮層。因為一個經過訓練的系統可以在每分鐘分析成千上萬個產品或過程，注意到微小的缺陷或問題，它可以迅速超越人類的能力。

計算機視覺廣泛應用于從能源和公共事業到制造和汽車等各行各業，而且市場仍在不斷增長。預計到2022年，市場規模將達到486億美元。

二、計算機視覺是如何工作的呢?

計算機視覺需要大量的數據。它反復對數據進行分析，直到能夠識別差異并最終認出圖像。例如，要訓練計算機識別汽車輪胎，需要向其提供大量的輪胎圖像和與輪胎相關的物品，以學習區分并識別輪胎，特別是沒有缺陷的輪胎。

為實現這一目標，使用了兩種基本技術：一種被稱為深度學習的機器學習類型，以及卷積神經網絡(CNN)。

機器學習使用算法模型，使計算機能夠自學有關視覺數據背景的信息。如果通過模型輸入足夠的數據，計算機將“查看”數據并自學如何區分一張圖像和另一張圖像。算法使機器能夠自主學習，而不是由某人編程來識別圖像。

CNN通過將圖像分解為帶有標簽或標識的像素來幫助機器學習或深度學習模型“查看”。它使用這些標簽進行卷積運算(對兩個函數進行數學運算以生成第三個函數)，并對它“看到”的內容進行預測。神經網絡運行卷積并在一系列迭代中檢查其預測的準確性，直到預測開始變為真實。然后，它類似于人類方式識別或看待圖像。

與人類在遠處看到圖像類似，CNN首先辨別出清晰的邊緣和簡單的形狀，然后在進行迭代預測時填充信息。CNN用于理解單個圖像。遞歸神經網絡(RNN)以類似的方式用于視頻應用，幫助計算機理解一系列幀中的圖片是如何相互關聯的。

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