什么是计算机视觉?HighMark可以进行专业辅导吗?

什么是计算机视觉?计算机视觉是人工智能(AI)领域的一个分支，它使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并基于该信息采取行动或提出建议。如果AI使计算机能够思考，那么计算机视觉使它们能够看、观察和理解。HighMark可以进行专业辅导吗?可以的!

一、关于计算机视觉

计算机视觉的工作原理与人类视觉基本相同，只是人类有一个领先的优势。人类视觉通过几十年的上下文来训练，学会如何区分物体、它们有多远、它们是否在移动，以及图像中是否存在问题。

计算机视觉训练机器执行这些功能，但它必须在更短的时间内使用摄像头、数据和算法，而不是视网膜、视神经和视觉皮层。因为一个经过训练的系统可以在每分钟分析成千上万个产品或过程，注意到微小的缺陷或问题，它可以迅速超越人类的能力。

计算机视觉广泛应用于从能源和公共事业到制造和汽车等各行各业，而且市场仍在不断增长。预计到2022年，市场规模将达到486亿美元。

二、计算机视觉是如何工作的呢?

计算机视觉需要大量的数据。它反复对数据进行分析，直到能够识别差异并最终认出图像。例如，要训练计算机识别汽车轮胎，需要向其提供大量的轮胎图像和与轮胎相关的物品，以学习区分并识别轮胎，特别是没有缺陷的轮胎。

为实现这一目标，使用了两种基本技术：一种被称为深度学习的机器学习类型，以及卷积神经网络(CNN)。

机器学习使用算法模型，使计算机能够自学有关视觉数据背景的信息。如果通过模型输入足够的数据，计算机将“查看”数据并自学如何区分一张图像和另一张图像。算法使机器能够自主学习，而不是由某人编程来识别图像。

CNN通过将图像分解为带有标签或标识的像素来帮助机器学习或深度学习模型“查看”。它使用这些标签进行卷积运算(对两个函数进行数学运算以生成第三个函数)，并对它“看到”的内容进行预测。神经网络运行卷积并在一系列迭代中检查其预测的准确性，直到预测开始变为真实。然后，它类似于人类方式识别或看待图像。

与人类在远处看到图像类似，CNN首先辨别出清晰的边缘和简单的形状，然后在进行迭代预测时填充信息。CNN用于理解单个图像。递归神经网络(RNN)以类似的方式用于视频应用，帮助计算机理解一系列帧中的图片是如何相互关联的。

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