1、计算机视觉基础构建

计算机视觉基础构建

1. 计算机视觉的发展与概念

在漫长的岁月里，人类遵循着自然的进化模式。根据弗林效应，近期出生的普通人比上世纪出生的普通人智商更高。人类凭借智慧学习、决策，并依据所学做出新的决策，我们用智商分数来量化人类的智力。那么机器呢？机器也处于这场进化之旅中。

上世纪40年代，可编程数字计算机的出现是一个重大突破，随后图灵测试的概念诞生，它可以衡量机器的智能程度。1958年，感知机的概念被提出，它是一个强大的逻辑单元，能够学习和预测，类似于帮助人类运作的生物神经元。到了70年代，人工智能领域快速发展，此后更是呈指数级增长。

人工智能是机器展现出的智能，通常是在对历史事件进行训练后表现出来的。就像人类一生都在接受训练和适应环境，知道靠近火会被烧伤，这既痛苦又对皮肤有害。同样，一个系统可以根据特征或历史证据，学会区分火和水。机器对人类智能的复制，催生了我们现在所知的人工智能。

人工智能包含机器学习和深度学习。机器学习可以看作是帮助算法从数据或历史事件中学习，并制定决策过程的数学模型。机器通过学习数据模式，使算法能够创建一个自我维持的系统。然而，在处理庞大复杂的数据时，机器学习的性能可能会受到限制，这时深度学习就发挥作用了。深度学习是人工智能的另一个子集，它基于感知的概念，将其扩展到神经网络，帮助算法从各种复杂数据中学习。尽管我们有很多建模技术可供选择，但正如奥卡姆剃刀原理所说，最好从最简单的技术中找到好的、可解释的结果。

目前，有两个领域——自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV），大量使用深度学习技术来解决问题。NLP处理由语言定义的问题集，语言是最重要的交流方式之一。而CV则专注于解决与视觉相关的问题。世界充满了人类可以通过感官