计算机视觉如何解决数字视觉的现实问题

作者:Tigervs    发布时间:2019-08-15    浏览量:

人工智能的跨学科领域正在平衡人类视觉的障碍,正在商业世界中造成显着的破坏。处理机器如何通过数字视觉获得高水平的理解,计算机视觉实际上帮助了AI革命的火花。如果我们从工程的角度观察,该技术可以自动完成人类视觉结构可以完成的任务。

计算机视觉能够解决数字视觉的现实问题

在2012年人工智能革命引发之后,研究人员和科学家们利用深度神经网络从根本上提高了机器识别和分类图像中物体的能力。发现神经网络在各个领域甚至超越了人类的能力。

越来越多的组织正在对技术的研发工作进行大量投资。包括IBM和Pinterest在内的公司在计算机视觉应用中部署创新用例。这些应用程序包括安全案例 - 即使有人驾驶汽车,也可以从远处准确地检测人脸,在电子商务领域,人们可以找到他们选择的产品,只需上传其中的图像。

计算机视觉肯定会成为一个快速增长的趋势,推动部署它的公司的潜在增长。计算机视觉的应用可以在几个地方见证 - 增强搜索引擎,与店内买家进行线下零售甚至是智能冰箱。

计算机视觉驱动的面部识别为无人机和视频监控,个性化店内广告,将汽车与现实连接,医疗领域的改进等铺平了道路。

所有这些伟大之处也带来了如此奇妙的技术的缺点 - 以深度学习为基础的计算机视觉因制定黑匣子而闻名。这迫使组织采用可解释的AI来确保机器不会无法控制地执行。毕竟安全和隐私也是一个需要考虑的重要方面。

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