基于Keras和tensorflow深度学习Python实现的支持人脸识别和情绪分类的社区APP网站和微信小程序...

计算机视觉技术通过深度学习算法的突破,在图像分类等感知智能领域取得显著进展,推动了金融、安防、医疗等行业的智能化转型。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1 项目介绍

1.1 背景

视觉使人类得以感知和理解周边的世界,人的大脑皮层大约有 70%的活动在处理 视觉相关信息。计算机视觉即通过电子化的方式来感知和理解影像,以达到甚至超 越人类视觉智能的效果。

从 1966 年学科建立(MIT:TheSummerVisionProject)至今,尽管计算机视觉在 感知与认知智能方向仍有大量难以解决、尚待探索的问题,但得益于深度学习算法 的成熟应用(2012 年,采用深度学习架构的 AlexNet 模型,以超越第二名 10 个百 分点的成绩在 ImageNet 竞赛中夺冠),侧重于感知智能的图像分类技术在工业界逐 步实现商用价值,助力金融、安防、互联网、手机、医疗、工业等领域智能升级。

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