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计算机视觉技术的基础范文1
关键词 计算机；视觉技术；应用研究
中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597（2013）16-0114-01
计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。
1 计算机视觉技术
计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测；其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测；最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。
2 计算机视觉技术在各领域的应用分析
随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。
2.1 在工业领域中的应用
工业生产对产品的质量要求极高，计算机视觉技术在工业上的应用主要集中在以下3方面：1）产品形状和尺寸的检测上。对制造业而言，产品的形状和尺寸是否合格直接影响到产品在实际应用过程中作用的发挥。计算机视觉技术的应用能对产品进行二维和三维等几何特征的检测，如产品的圆度、位置及形状等。2）产品零部件缺失情况的检测。在生产线运行过程中，计算机视觉技术能准确检测出产品在生产过程中是否存在铆钉、螺丝钉等零部件的缺失以及产品内部是否在生产过程中掺进杂质等。3）产品表面质量的检测。为了从各个方面保证产品的合格性，对其进行表面质量的检测也是一个极其重要的环节。计算机视觉技术实现了对产品表面的纹理、粗糙度、划痕、裂纹等各方面的有效检测。
2.2 在农业生产领域中的应用
该技术在农业领域的应用主要集中在以下两方面：1）对病虫害的预测预报。预测预报作用发挥的关键环节是建立起计算机视觉技术对所有昆虫的识别体系。对昆虫图像识别系统进行数字化建模所使用的方法主要以下2种，一种是运用数学形态学的方法对害虫的边缘进行检测，进而提取害虫的特征；第二种是从昆虫的二值化图像中提取出昆虫的周长、面积和复杂度等基本信息，并对这些信息建立害虫的模板库以实现对昆虫的模糊决策分析。2）对农作物生长的监测。常用的方法就是运用计算机视觉技术下的非接触式监测系统对农作物生长环境下的光照、温度、湿度、风速、营养液浓度等相关因素进行连续地监测，进而判断出农作物长势。
2.3 在林业生产中的应用
该技术在林业生产中的应用主要集中在农药喷洒和林木球果采集这两方面。就林业的农药喷洒而言，常规的农药喷洒方式易造成农药的大量流失，不仅达不到防止林业有害生物的目的，还浪费了大量的人力、物力和财力。计算机视觉技术的应用能通过对施药目标图像进行实时分析，得出具体的施药量和准确的施药位置，该技术指导下的施药工作极大发挥了农药的效果。就林木球果采集而言，该采集工作的操作难度一直都很大，我国当前使用的方法主要是人工使用专业工具下的采集以及机械设备运用下的高空作业车采集和摇振采种机采集，这两种方式都存在一定的安全性和效率问题。计算机视觉技术的应用能通过对需要进行采集的林木球果进行图像采集来得出球果所处的具置，再结合专业机械手的使用完成球果采集。该技术不仅节省了大量劳动力，还极大提高了采摘效率。
2.4 在农产品检测中的应用
农产品在生产过程中受自然环境的影响比较大，所以农产品不仅会产生质量上的差异，还会造成颜色、大小、形状等外观上的极大不同。由于农产品在出售时大多要进行产品等级的划分，所以将计算机视觉技术运用到对其颜色和外形尺寸的检测上，有效达到了对农产品进行检测的目的。通过对外观大小尺寸的检测，不仅提高了对农产品进行分门别类地等级划分的效率，还在很大程度上减少了对产品的损坏；通过对西瓜等农产品进行颜色上的检测，能准确判断其是否成熟，有效避免了人工操作下的失误。
2.5 在电力系统自动化中的应用
计算机视觉技术在电力系统自动化应用的表现当前主要表现在以下2个方面：1）在人机界面中的应用。人机界面在运行过程中更加强调人的主体地位，实现了用户对各种效应通道和感觉通道的运用。具体来讲，计算机视觉技术在用户向计算机的输入方面，效应通道实现了手动为主向手、足、口、身体等的转变；在计算机向用户的输出方面，感觉通道实现了视觉为主向触觉、嗅觉、听觉等的转变。2）在电厂煤粉锅炉火焰检测中的应用。对煤粉锅炉火焰的检测既能有效判断锅炉的运行状况，又能在很大程度上实现电厂的安全性运营。由于煤的负荷变化和种类变化会在使着火位置发生移动，所以为了保证炉膛火焰检测的准确性，必须弥补之前单纯应用火焰检测器只能判断有无火焰开关量信号的弊端。计算机视觉技术的应用，就在弥补火焰检测器应用弊端的基础上，实现了对火焰形状的进一步检测。
2.6 在图书馆工作中的应用
随着当前数字图书馆和自动化管理系统的建立，计算机技术在图书馆方面的应用越来越广泛。当前计算机视觉技术在图书馆方面的应用主要集中在古籍修补和书刊剔旧这两方面。就古籍修补而言，古籍图书等在收藏的过程中，受温度、湿度、光照等的影响，极易导致纸张变黄、变脆以及虫洞等现象的出现。在进行修补时，依靠计算机视觉技术开展具体的修补工作，能在很大程度上提高修补工作的效率。就书刊剔旧而言，由于图书馆藏书众多，对那些使用率低且较为陈旧的文献资料进行及时地剔除，能实现图书资源的及时更新。计算机视觉技术在该方面的应用，极大地保证了工作的准确性和效率性。
3 结束语
通过以上对计算机视觉技术在工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面的研究可以看出，随着计算机技术的进一步发展以及计算机与各专业学科的不断渗透，该技术的发展前景和应用领域都将更加广阔。
参考文献
计算机视觉技术的基础范文2
关键词：计算机；视觉检测技术；原理；应用
中图分类号：TP391.41
受到CIMS的推动和影响，诸多企业的发展趋势逐步趋向于个性化以及自动化，这种大的发展趋势间接的对我国的计算机辅助技术提出了更高的要求，计算机相关技术的发展面临着更加严峻的挑战。就现阶段分析来看，计算机辅助检测技术在现代诸多企业中得到了广泛的应用。随着柔性制造系统的不断进步与发展，驱动图像处理软件、现场总线技术的日趋成熟，检测系统的灵敏性、智能化特点愈发受到人们的关注，在这种大的发展趋势之下，计算机视觉检测技术得到了较快的发展。基于计算机视觉系统现已经广泛应用于现场监控、工况监视等诸多环境之中。
1 关于对视觉技术的相关研究
1.1 基于计算机的视觉检测技术的原理分析和探究
图像技术主要指的就是通过各种途径所实现的对图像的获取以及进一步的深入加工和处理技术。根据视觉检测技术的抽象程度以及对图像处理方式的不同，可以大致将图像的处理和加工技术划分为三个最主要的层次，这三个层次分别是图像的加工处理、图像的分析以及对于图像的理解。将这三个层次进行进一步的结合，便是图像工程。计算机视觉检测技术是一门新兴的计算机检测技术，该技术建立在对计算机视觉研究的基础之上，吸收和借鉴相关的研究成果，借助于传感器来实施三维测量，进而有效获得被测物体的空间具置信息，故而可以很好的满足当代制造业的发展需求。区别于一般的图像处理系统，计算机视觉检测技术所获取的相关数据信息更为精准和迅速，其环境适应性更强。
基于计算机的视觉检测技术注重计算理论的辅导作用，以应用为目标进行视觉技术分析。自上世纪七十年代以来，我国关于对计算机视觉检测技术的研究又取得了显著的进步，并且逐步迈入更为实质性的研究阶段，在该阶段中，逐步开始从通过从多个角度（诸如光学角度、生理学角度以及投影射影角度等等）对其成像问题加以分析。以Marr为代表的专家更是建立了一些一般性的视觉性处理模型来辅助该技术的研究。
1.2 视觉检测技术中传感器的作用
在计算机的控制下配有相关的视觉检测系统，在该视觉检测系统中，主要有三个主要方面的主要作用：第一，对于视觉传感器模型的分析以及确定；第二，进行图像数据分散与整理的相关工作；第三，CAD模型的建立。传感器的主要作用就是对测量棒材的多个截面进行分析，将所收集得到的数据经由图像采集卡采集后，传到相关的图像处理系统中，进而进一步辅助准确的模型的建立。
2 基于计算机的视觉检测技术的应用研究分析
2.1 基于计算机的视觉检测技术的发展状况研究
在研究的初步阶段，相关技术人员借助于数字化的图像处理技术，主要就是为了进一步提高所获得的数字照片的清晰度和质量要求，进而更为精准、科学、规范的对照片所提供的信息加以辨别，为航空卫星图片的读取、识别和分类做准备。在这一系列的视觉工作中，其中最为主要和常见的工作主要是包括分类、识别判读以及三维结构的构建。
基于计算机的视觉检测技术借助于对计算机视觉技术，将所获得的被观察物品的相关信息加以信号转换，并传递给图像处理系统，图像处理系统通过甄别和判断不同照片像素的分布和亮度等讯息，将其进一步转换成为数字化信号，接下来由计算机的图像系统抽出符合目标特征的信号加以运算，对下一步的设备动作加以决定和执行。
就现阶段而言，我国的计算机视觉检测技术系统在诸多领域均有所应用，最为典型的领域诸如医学的辅助诊断、机器人的感应系统、智能化的人机接口等均是建立在该技术的基础之上。借助于计算机视觉技术这一手段，可以有效提高对产品检测的效率，提高精准度，这种新型的视觉检测技术相比较于传统的人眼在流水线上的跟进，其具有显著的优越性，其获取测量结构迅速、检测结果可以直接被观察、可以进行自动识别以及定位准确和实时性的特点，这就很好的避免了由于人的一些主观性因素所导致的误差出现。
二十世纪以来，基于生物特性的计算机视觉检测技术得到了空前的发展，具体表现在人脸识别、生硬识别、指纹识别以及虹膜的识别中，形式日趋灵活和复杂多变。借助于计算机的视觉检测技术，可以有效对用户的身份进行鉴定和识别、判定用户的特殊信息等。除此之外，还可以将基于计算机的视觉识别技术逐步推广到其他领域，如海关的安全检查以及出口、入口的安全控制等领域。
2.2 基于计算机的视觉检测技术的相关应用分析
2.2.1 数码相机中所采用的图像采集技术
视觉检测技术的一个显著特点就是有效提高了生产的柔性和自动化程度，本世纪以来，数码相机凭借其高分辨率，快速成像、显像，功能丰富多变以及性价比较高的特定风靡全球，逐步取代了传统的照相机，传统的照相机主要采用的是CCD 摄像头，其主要的核心及时采集卡，显然这种采集系统已经逐步落后于时展的脚步，现已逐步被淘汰。
2.2.2 微文字识别系统的相关研发和设计
随着科学技术的不断进步与发展，大规模集成电路得到了较快的进步，基于计算机的视觉检测系统的成本得到了极大的降低，基于计算机视觉检测技术的微文字识别系统的研发也被提到了日程中来。微文字识别系统的处理芯片大多是借助于数字信号处理芯片来实现图像的识别，进而借助先进的语音合成技术将朗读变为可能。此外，为了便于使用，该系统的体积被尽可能的缩小，并且可根据美观度和实用性等设计为各种形状。
2.2.3 特殊用纸水印在线检测系统
基于计算机的视觉检测技术可以在某一特定领域代替人的主观判断，诸如水印质量的自动检测方面。区别于普通的工作人员，计算机可以实现长时间工作，对于误差范围的控制可以通过设置等实现，而且在计算机执行任务期间，所受到的客观和主观因素相对较少，这就极大程度上避免了由于人的因素所导致的失误性操作，进而有效提高了工作效率以及检测的精准度。这一优点，在水印质量标准的认定中具有十分重要的意义和作用，通过研发一定的程序和软件，可以制定出一套操作性强、权威性较高的水印清晰度量化标准。
3 基于计算机的视觉检测技术的发展展望
综合分析来看，计算机视觉检测技术现已有大约四十年的历史，作为一种新兴的检测技术，该技术的显著优越性不言而喻，该检测技术以其高精度、反应灵敏迅速、智能化、自动化等特点被广泛应用于诸多领域和行业之中，并取得了显著的成，可以说，该技术具有十分广阔的发展前景。但是，不可否认，基于计算机的视觉检测技术并不是十分的成熟，在其设计和研发过程中仍然存在着诸多不足，而且视觉检测技术是一项设计到心理、生理等多方面知识的复杂性技术，涉及领域众多，更强大功能的实现需要人类知识的不断拓展和延伸，因此，必须意识到该检测技术发展道路上的困难和挑战。
4 结束语
随着科学技术的不断进步与发展，经济的发展对于新技术的研发提出了更高的挑战，再者由于广大人民群众生活质量的不断提高，对于生活水平也有了进一步的认识和了解。基于计算机的视觉检测技术的研发和进步，无疑更好推动了高速发展的经济，不断满足了人民群众日益提高生活需求。由此来看，深入对视觉检测技术的研究和探究无疑具有十分重要的作用，笔者衷心希望，以上关于对我国基于计算机的视觉检测技术的相关探究能够被相关负责人合理的吸收和采纳，进而更好的推动科学技术的创新和进步，推动经济的不断进步与发展。
参考文献：
[1]李旭港.计算机视觉及其发展与应用[J].中国科技纵横，2010（06）：42.
[2]张江明，张娟.浅谈制造业中计算机视觉检测技术的应用与发展[J].科技创新导报，2011（24）：1.
计算机视觉技术的基础范文3
关键词：视觉原理；计算机视觉艺术；数字媒体；应用
利用计算机所具有的视觉艺术，大众仅仅利用需要实施身体动作来直接性的操作以及控制，根本就不需要学习就能够启动以及进行一定的操作，这样更加方便老年人以及儿童的实际操作。在数字媒体当中，应该对计算机视觉艺术进行充分利用，更加方便人们的实际操作，同时还能够保证其更好的感受艺术方面所具有的魅力，让群众在足够放松的时刻能够对创作者的实际思想以及意图进行充分的了解以及掌握，对艺术价值进行充分发挥，进而来有效提升艺术人文的实际价值。
1对计算机视觉原理进行分析
通常来讲，计算机视觉还称为机械视觉，属于是机械来对人类视觉进行一定的模仿的光学识别系统，利用光学系统、感应器、光源等来实现物体定位、动作的追踪以及视线的判断等相关的功能。一般情况下，工程技术所运用的基本都是计算机视觉，当有着一定的环境以及模式时，计算机视觉在进行持续性的工作时，能够有效保证持续工作有着非常高的正确性以及准确性，还能够对人工不可以完成的任务进行很好的完成。当计算机视觉在进行实际的工作过程中，最为基本的条件是先对映像进行处理，之后输入模拟讯号，对数字影像进行一定的处理以及分析。实际的工作流程是：影像在摄入之后，应该对其进行一定的强化，除去噪声，之后对图像特征进行一定的压缩以及获取。在对数据库样本进行一定的对比之后，对程序进行有效的分析以及判断，做出有效的指令。
2对数字媒体当中计算机视觉艺术的实际应用进行分析
2.1艺术与计算机进行一定的融合时，应该对动画、声音以及图像等因素进行有效结合，在对艺术语言表现形式进行丰富的同时，应该提高作品的感染力
在有些结合视觉艺术以及数字媒体时，应该保证在对画面进行观看时，应该有效的欣赏画面，还可以有效的感受到声色等。利用高度仿真的听觉、触觉以及视觉，保证大众在进行玩游戏时，可以对虚拟世界进行真实的感受，还能够利用动作以及肢体语言等来和计算机实现有效的交流。保证大众不是对电影单独的进行欣赏，还应该更好的参与到其中，体会艺术的表演。
2.2在数字媒体当中运用计算机视觉艺术能够对艺术的实际表达形式进行有效的丰富
随着交互技术的逐渐成熟以及发展，让该技术得到了有效的拓展以及广泛的运用。运用交互技术，应该让人们不受到被动的欣赏，应该积极的参与到视觉艺术当中，保证大众的积极参与以及做出判断，同能够利用各种选择来呈现出过程以及解决，对观众的兴趣进行充分的调动，进而来有效提高大众的参与积极性。
2.3在电子游戏当中，运用计算机视觉艺术，应该在相对比较大型的电子游戏当中进行计算机视觉技术的运用
在实际的游戏过程当中，大部分的玩家基本上不再是仅仅运用键盘以及鼠标来实施游戏，大部分都是利用身体行动来移动。通常情况下，机器利用摄像机部来对玩家的具体身体动作进行一定的捕捉，玩家能够与机器相连接的手枪进行有效的操作，射中屏幕当中的对象。同时，手机上的相对比较小型的电子游戏，仅仅需要手指来滑动屏幕，就能够实现实物的运动以及跳跃等，进而来躲避障碍。除此之外，仅仅需要稍微的倾斜一些收集，就能够实现人物两侧的奔跑，同时还能够保证声光效果，实现互动，具有非常大的震撼力，会在很大程度上促进大众参与的积极性。
2.4分析数字媒体中计算机视觉技术的应用，保证数字媒体技术有效表现艺术
同时在实用艺术以及纯艺术当中，也会运用到数字媒体，该技术能够让相对比较单纯的个人视觉实现有效的创造，同时还能够把艺术箱社会性视觉产品进行转化，并得到一定的经济效益。同时，大众能够通过剪切以及拷贝等相关的方式来有效获取视觉技术，之后有效的转化艺术资源，有效奠定了创作视觉艺术的基础。现阶段，大众对于个性化以及独特性有着逐渐提高的需求，在对相对比较独特的视觉技术进行追求时，在一定程度上提高了评价视觉作品的标准。在数字媒体当中运用计算机视觉技术，会在很大程度上提高大众对美的享受，保证大众能够充分感受到舒适以及愉快的感觉，同时还能够得到审美方面的评价，在该过程当中，不能够参杂任何的因素，应该让计算机视觉因素仅仅对视觉美感以及视觉形式进行充分的追求，可以有效体现艺术的本质。同时，数字媒体有着美方面的品格，有效结合计算机视觉艺术，保证数字媒体艺术的美以及真。这个实际的运用过程能够有效提升审美方面的机制，更好的领悟视觉艺术当中所存在的美。
3结语
综上所述，在数字媒体当中，计算机视觉技术的运用，应该有效结合图像、动画、声音以及文本等多个因素，在对语言表现的具体形式进行一定的丰富时，应该让作品具有更大的感染力。除此之外，还应该保证视觉技术有何足够的光声效果，利用一定的互动，会具有非常大的震撼能力，积极促进大众的参与程度。还可以在很大程度上满足大众对于美方面的追求，进而对其所具有的艺术价值进行充分发挥，有效提升艺术所具有的人文价值。
参考文献
[1]刘晓,王会霞.计算机视觉艺术在数字媒体领域的应用研究[J].互联网天地,2015,07:21-24.
[2]丛婧.浅谈计算机视觉艺术在数字媒体的应用[J].电子制作,2013,18:75.
计算机视觉技术的基础范文4
【关键词】计算机视觉 运动目标 跟踪算法
在计算机等现代科学技术尚未出现以前，人们在获取外界信息时往往主要依赖视觉，而在我国计算机技术水平不断发展提升的背景之下，计算机视觉技术的出现使得人类肉眼视觉得到了进一步的发展延伸，尤其是在各种传感器技术的帮助之下，使得人们能够对保持运动状态的目标进行实时跟踪，从而准确掌握目标的具体形态属性。在此背景之下，本文将运动目标设定为运动的人脸，通过探究基于计算机视觉的运动目标跟踪算法，希望能够为相关研究人员提供相关参考和帮助。
1 Kalman filter目标跟踪算法的简要概述
Kalman filter目标跟踪算法是当前众多跟踪算法当中使用范围较广、使用频率比较集中的一种跟踪算法，这一算法最早可以追溯至上个世纪六十年代，人们通过将滤波理论与状态空间模型相集合，从而得到的一种递推估计的算法也就是卡尔曼滤波理论。其通过利用上一时刻获取的预估值以及当下获取的实际观测值，在信号与噪声状态空间模型当中不断更新状态变量，进而顺利完成估计预测并获得当前时刻估计预测值。经过不断的发展，在计算机图像处理以及其他运动目标跟踪当中经常会使用Kalman filter算法。如果在k时刻系统下的状态向量用xk表示，那么在t0时刻下初始化的状态预测方程为；在tk时刻下更新系统状态的具体方程为
，其中Hk、Zk分别表示测量矩阵m×n维以及转移矩阵n×n维的状态向量。但在跟踪计算机视觉运动目标譬如说视频目标时，由于相邻的两帧视频图像本身时间间隔非常短，因此目标在这一时间内难以发生明显的运动状态变化，此时我们可以通过将此间隔时间设定为单位时间，同时目标在单位时间内一直保持匀速运动状态，这时我们可以得到一个状态转移矩阵且
，定义系统观测矩阵即为
，定义噪声Wk以及Vk协方差矩阵则可以分别用
和表示。
如果在滤波器在经过若干次卡尔曼滤波后仍然能够恢复至原始状态，则其具有较好的稳定性，但如果在进行运动目标跟踪实验的过程当中，对于处于运动状态的被跟踪目标，一旦出现遮挡行为则将在第一时间内暂停估计参数，并将这一参数估计值直接代入到状态方程当中，使得运动目标无论是否被遮挡均可以对其进行精确跟踪。
2 基于计算机视觉的运动目标跟踪算法
2.1 建立颜色概率模型
颜色囊括了诸多的信息量光柱点，尤其是在人类的视觉世界从本质上来说也是一种用过感知自然界色彩以及明暗变化的世界，因此人们可以通过使用三基色原理获得RGB颜色空间。考虑到颜色与计算机视觉场景当中各个场景和目标之间有着紧密的关系，同时不同于目标的大小、形态等其他视觉特征，颜色特征鲜少会受到包括观察视角等在内各因素的干扰影响，从某种角度上来说基于颜色特征的运动目标具有较好的稳定性。为了能够保障目标跟踪既稳定又迅速，需要选择合适的颜色特征，否则将极有可能导致出现跟踪失败。在这一环节当中人们通常使用的是RGB颜色空间以及HSI颜色空间，但由于二者均具有一定的局限性，因此本文在对人脸特征尤其是颜色特征进行选取时，选择了rgI颜色直方图的方法，在解决两N颜色空间自身缺陷的同时，尽量避免目标人脸运动位置以及尺寸等变化因素对目标追踪造成的干扰影响。在rgI颜色直方图当中
，，，L=r+g+I其中R、G、B就是RGB颜色空间当中的三原色，r、g、I有着相同的取值范围即在0到1之间。保持间隔相等的情况下划分L值即可得到rgI颜色直方图。虽然rgI颜色直方图与物体相对应，但如果目标只是位置以及尺寸等出现变化，rgI颜色直方图并不会受到任何实质性影响，因此在理想情况下，利用rgI颜色直方图能够对视频图像中不同运动位置以及不同尺寸的人脸进行目标追踪。
2.2 跟踪算法
运动目标的不断变化将会使得模板图像随之发生相应变化，因此需要不断更新模板图像才能够有效完成对运动目标的连续跟踪，本文在对运动目标的实际运动范围进行预测过程中选择使用卡尔曼滤波，之后利用rgI颜色直方图在预测运动范围之内搜索和匹配相应目标，从而通过此举获得与目标模板有着最小欧式距离的区域，在此过程当中存在一个特定阈值T，如果两者的欧氏距离在进行相减时差值没有超过这个特定阈值，那么此时该区域就是运动目标所在的实际位置，利用在这一区域当中的rgI颜色直方图并将其充当下一帧运动目标的匹配模板，在不断重复的过程中模板能够实现不间断地更新。由于相邻的两帧视频图像之间，时间间隔并不长，因此目标人脸在极短的时间间隔当中基本上不会出现突然变化，此时我们可以认为运动目标人脸的运动连续性比较强，此时利用公式
可以进行欧式距离的计算并用以衡量匹配的模板。其中匹配区域和模板的rgI颜色直方图分别用l和l'表示，而rgI颜色直方图中的维数则用n进行表示。根据相关视频图像显示，通过不断更新模板确实可以对目标运动人脸进行实时跟踪显示。
3 结束语
总而言之，本文通过选择当前比较常见的目标跟踪算法即Kalman filter算法，利用卡尔曼滤波以及rgI颜色直方图完成对运动人脸的跟踪。事实证明，Kalman filter算法确实能够在对各目标之间的干扰进行明确区分的基础之上，准确描述运动人脸目标，从而较好地跟踪运动目标，但由于人脸之间本身存在一定的相似性，因此本文只是对理想状态下的运动人脸进行跟踪实验，日后还需要对计算机视觉技术和Kalman filter算法进行进一步优化以妥善解决多人脸目标以及相似性问题。
参考文献
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计算机视觉技术的基础范文5
物体为什么会呈现出人们所看到的视觉效果?经过多重反射后，光线将怎样变化?如何让计算机把真实世界里的物理原理数字化表现出来?这些都是松下康之在微软亚洲研究院工作时要思考的问题，摄像机拍摄出的画面抖动看不清怎么办?松下康之也遇到过生活提出的小挑战。
松下康之用研究员的“专属语言”解释道，“低层视觉研究”和“满帧视频稳定技术”可以很好地回答和解决上面问题。“这也正是我所从事的两个研究方向：一个是光度学，另一个是视频分析，”微软亚洲研究院视觉计算组主管研究员松下康之说，“两者之间并没有十分紧密的联系，但这也正是有趣的地方。”
从东京大学的博士到微软亚洲研究院实习生、从日本东京到北京的希格玛大厦、从电气工程学专业到以物理学为基础的计算机视觉和视频分析与合成。事实上，这种“毫无关系”所带来的惊喜与巧合也贯穿于松下康之的经历之中。于是，松下康之给记者讲述了一个充满偶然与必然、选择与坚持的故事。言语间，流露出日本文化的严谨、美国式的活泼和与在微软亚洲研究院的中国研究员一样的亲切与随和。
邂逅未来
微软亚洲研究院院长洪小文曾说过：“创新更多的是意外”。而松下康之与微软亚洲研究院的缘分，正是充满着这种“必然的意外”。
在东京大学读书的时候，松下康之本科、硕士、博士的专业方向都是电气工程。那时，松下康之已经研究了智能交通系统。“但是，我意识到自己想做一些更加基础的研究，并且希望可以把这些研究应用到不同的事情上。”在博士毕业前两年，松下康之就发现了自己对计算机视觉领域的浓厚兴趣。而电气工程与计算机科学联系紧密，计算机系统结构和软件都有学习，所以对于松下康之来说，从电气工程转到计算机视觉并不是一个很大的跨越。
2002年，当时松下康之还在读博，在一次国际性的计算机视觉大会上，他见到了时任微软亚洲研究院副院长的沈向洋，“我之前就认识他，还知道他在计算机视觉领域非常有名。我希望能有机会与他一起工作，学到更多东西。”于是，松下康之向沈向洋毛遂自荐，“意外地”成了一名微软亚洲研究院的实习生，经过4个月的实习生活之后，松下康之发现自己已经喜欢上了这里的研究环境和生活，就这样，在微软亚洲研究院的工作开始了。
如何用科技来解决实际问题，从而改变更多人的生活，一直是微软亚洲研究院的初衷。生活也不断地给松下康之带来灵感和意外的收获。
其中，“满帧视频稳定技术”的“诞生”就源于松下康之的婚礼――用手持的摄像机拍摄的婚礼画面是摇晃的，看起来很不舒服，新婚妻子对婚礼录像效果很不满意，松下康之就想通过研究解决视频颤抖的问题。“现有的数字影像镶嵌技术可以对画面进行稳定性处理，但如果物体移动，这种在场景固定的情况下才能实现的方法就不可行了。而通过‘满帧视频稳定技术’，丢失掉的像素被自然的补充上了。”同理，还可以去除覆盖在视频上的文字、镜头上的污点，来补上丢失的像素。
科技的光影魔术
“视频分析在不久的将来将变得更加重要，因为图像和视频的界限已经越来越模糊，我相信最后一切都将变成视频。”松下康之对记者说。
微软亚洲研究院的计算机视觉包括：高层视觉(如人脸识别技术)和低层视觉(如光度学，即研究光线与物体的相互作用)，松下康之的研究方向属于后者。
“光度学也非常重要，因为如果我们不明白‘低层’上发生了什么，就无法在‘高层视觉’研究上取得突破，所以‘低层视觉’研究是非常基础的。如果“低层视觉”发展了，那么“高层视觉”也会随之发展。”
虽然是“肉眼”难以察觉的变化，但是松下康之却给记者描述了光度学形象的应用――3D复原和现实物体数字化。而要实现上面的两项应用，很明显需要比普通人更特别的“视力”。
“计算机视觉里有一个传统的方法，叫多视角立体视觉法(multi－view stereo)，通过不同视角拍摄的图片我们可以重现3D，但不能做细节的重现；还有另一种方法，叫立体光学法(photometric stereo)，摄像机和物体都是固定的，但是光线是变化的，如果移动光源就可以得到物体的不同观察值，通过观察值可以得到表面方向(surface orientation)。”
前者可以得到整体的形状，但却无法得到细节，而后者不能给你整体的形状，因为它只能给你表面方向。如何把两个技术的优点结合起来得到最真实的3D图像呢?
“我们考虑如果把一个持续光源固定在摄像机上，这样我们就可以同时移动光源和摄像机。”于是，松下康之和他来自东京大学的实习生一起做出了看起来与普通家用数码产品没有太大差别的“3D摄像机”。“这个3D摄像机的相关的配件在市场上很容易就能买到，手持永远是简单的，人们不会想要拿着一个庞然大物。”松下康之向记者介绍研发背后的原因。
文化熔炉
作为美国电气电子工程师协会2009年计算机视觉与模式识别国际会议(CVPR)和2009年计算机视觉国际会议(ICCV)的区域主席、著名期刊International Journal of Computer Vision(IJCV)和Computer Vision Applications(CVA)的编委，松下康之坦言，微软亚洲研究院对研究员在专业领域的自由交流的支持，使得研究员对自己的研究领域“看得更远、更透彻”。
“通过这些职务，我对研究方向有了更高的认识，这种视野能够帮助我决定今后什么样的研究更有价值。此外，我能够认识计算机视觉界的很多人，这是另一个收获。”松下康之笑着说。
计算机视觉技术的基础范文6
通过阐述农业机械中的几种新的技术手段，比如计算机技术、网络信息技术、人工智能技术及液压技术等在农业机械中的应用情况，对农业机械技术的发展进行了分析，希望可以为农业机械设备的智能化发展提供相应的参考依据。
关键词：
农业机械；技术手段；应用；发展前景
我国在国际上的地位正在逐渐提高，这与我国的经济发展是分不开的，经济的发展需要基础的支持，农业就是我国的基础，我国是农业大国，农村人口基数大。随着近几年我国农业的发展，很多高新技术也被运用到农业的机械设备中，使农机设备向着智能化的方向发展，有效地提升了农业生产的整体效率。在农业的生产中使用高新技术还能够提高农业的生产效率，保证农机相关机械的正常运作。
1农业机械技术的应用分析
1.1计算机技术
这里所说的计算机技术主要指的是计算机视觉技术，这一技术最早被运用在农业机械上是在20世纪70年代中期，当时主要运用的是计算机技术中的视觉技术，利用这一技术的主要目的是可以对农产品的品质质量进行分级别检查。计算机视觉技术是以图像处理为基准，随着图像处理以及视觉模拟技术的发展，计算机视觉技术不仅可以用来检查农产品的品质，而且还可以用来对农产品进行播种、收割。虽然计算机视觉技术在我国农业技术领域的应用时间还不是很长，在实际的使用中还有很多的问题出现，但是相信随着科学技术的不断发展，计算机视觉技术必将会改变传统的农业作业模式，为现代化农业发展提供技术上的支持。
1.2网络信息技术
网络信息技术在我国农业机械上的应用是非常成功的，信息技术与地理信息系统的有机结合不仅可以为农业的生产提供高精度的监控，而且还能够对农业生产中出现病虫害的情况进行及时的检测，然后根据定位系统来进行田间作业。
1.3液压技术
液压技术主要依靠的是微电子技术和工业传感技术，在数据的采集上，运用液压技术主要完成的是能量的转换和匹配，其目的是为了让农业机械的效率能够得到进一步的提高，让机械设备的相关系统特征可以得到完善，让机械设备的可靠性能够得到提升，这也很好地符合了环境保护的相关标准要求。而大部分的农业机械都是采用内燃机作为原动力，所以很多时候都会出现工作负荷，一般情况下，我们都是通过电液控制手段来完成负载与原动力之间的匹配情况，尽可能地减少功率传输过程中出现的损失，从而提高农业机械系统的工作效率。
1.4人工智能技术
随着信息全球化的不断深入，高端技术不仅在大型的企事业单位中被运用，在农业中也得到了广泛的应用，比较有成果的就是美国利用人工智能技术研发出激光拖拉机、机械的内部导航装置，等等，这些装置可以对拖拉机的运行方向及所处位置进行实时的测定，在了解地区土地信息之后，再制定合理的土地种植方案、农药及种子的数量，等等。
2农业机械技术的发展趋势
2.1推广农业机械产品的技术发展
目前在我国的农业机械发展上，已经开始运用机电智能化技术和计算机技术，这使得农业机械化设备的科技含量有了极大的提高，不仅有效地提高了农业机械的作业效率，而且也提升了农业的生产效率。
2.2农业资源的利用率得到了提升
只有提高了农业资源的开发利用率，才能够确保农业实现可持续发展，同时也为保护生态环境奠定基础，如回收农业生产的废弃物，普及无害化的处理设备，运用无害化技术来处理废水可以有效地达到保护环境的作用。而在农业种植的过程中，使用有机肥料还可以进一步提高农业资源的利用效率。除此之外，大力发展节能型动力机械设备可以有效地避免出现资源浪费，从而提高农业资源的整体利用效率。
2.3提高农业机械产品的质量监督水平
要想提升农业的机械化水平，还要从规范设计的基本要求出发，全面提高农业产品的质量。在质量提升的过程中，还要注重农业产品的整体造型和外观，农机设备的耐久性也要经得起考验。选用与农机设备相配套的发电机及元件，能够最大程度上提高农业机械产品的质量。在农业机械设备完成安装之后，还要对其进行试运行，只有保证了设备各项指标都正常的基础上，才能够真正的投入使用，这也是提高农业机械产品可靠性的前提。
2.4加大政府的补贴力度
各级地方政府要加大农业机械的技术推广，做好农业机械的培训工作。国家还要将拖拉机、插秧机等农机具作为农具购置补贴的关键，普及农业机械知识。这样也能够更好地提高农业机械化的发展进程。2.5确保农业机械技术的安全生产关注安全监督管理及装备的创建工作，加大农业机械的安全投入，以便更好地满足农业机械工作安全监督管理的需求。除此之外，最重要的是，要将农业机械的安全检验工作纳入到各级县市政府的财政预算当中。
3结语
随着科学技术的飞速发展，一些高新技术正在逐渐地被运用到农业的机械设备中，这些机械设备的出现不仅提高了农业的整体生产水平，而且还进一步提升了农业的生产效率，很好地实现了农业的可持续发展。在今后的农业发展过程中，农业机械也必定是智能化的，所以要求操作人员要不断地提高自己的专业素养，全面推广农业机械新技术，只有这样才能够真正意义上实现我国农业机械的智能化。
作者：徐家亮 刘晓鹏 单位：黑龙江省克东县农机安全监理站
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