計(jì)算機(jī)視覺(jué)是運(yùn)用計(jì)算機(jī)模仿人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的科學(xué)，讓計(jì)算機(jī)擁有類(lèi)似人類(lèi)提取、處理、了解和分析圖像以及圖像序列的才能。自動(dòng)駕駛、機(jī)器人、智能醫(yī)療等領(lǐng)域均須要通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)從視覺(jué)信號(hào)中提取并處理信息。近來(lái)隨著深度進(jìn)修的開(kāi)展，預(yù)處理、特征提取與算法處理慢慢融合，構(gòu)成端到端的人工智能算法技術(shù)。依據(jù)攻克的問(wèn)題，計(jì)算機(jī)視覺(jué)可分為計(jì)算成像學(xué)、圖像了解、三維視覺(jué)、動(dòng)態(tài)視覺(jué)和視頻編解碼五大類(lèi)。

目前，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)開(kāi)展迅速，已具備初步的產(chǎn)業(yè)規(guī)模。前景計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的開(kāi)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：

一是怎么樣在不同的應(yīng)用領(lǐng)域和其他技術(shù)更好的聯(lián)合，計(jì)算機(jī)視覺(jué)在攻克某些問(wèn)題時(shí)能夠廣泛利用大數(shù)據(jù)，已經(jīng)漸漸成熟并且能夠超過(guò)人類(lèi)，而在某些問(wèn)題上卻沒(méi)法到達(dá)很高的精度;

二是怎么樣降低計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的開(kāi)發(fā)時(shí)長(zhǎng)和人力老本，目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法須要大量的數(shù)據(jù)與人工標(biāo)注，須要較長(zhǎng)的研發(fā)周期以到達(dá)應(yīng)用領(lǐng)域所要求的精度與耗時(shí);

三是怎么樣加快新型算法的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現(xiàn)，針對(duì)不同芯片與數(shù)據(jù)采集設(shè)備的計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)也是挑戰(zhàn)之一。

二、生物特征識(shí)別

生物特征識(shí)別技術(shù)是指通過(guò)個(gè)體生理特征或行為特征對(duì)個(gè)體身份進(jìn)行識(shí)別認(rèn)證的技術(shù)。從應(yīng)用流程看，生物特征識(shí)別通常分為注冊(cè)和識(shí)別兩個(gè)階段。注冊(cè)階段通過(guò)傳感器對(duì)人體的生物表征信息進(jìn)行采集，如利用圖像傳感器對(duì)指紋和人臉等光學(xué)信息、麥克風(fēng)對(duì)說(shuō)話(huà)聲等聲學(xué)信息進(jìn)行采集，利用數(shù)據(jù)預(yù)處理以及特征提取技術(shù)對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到相應(yīng)的特征進(jìn)行存儲(chǔ)。

識(shí)別過(guò)程采用與注冊(cè)過(guò)程一致的信息采集方式對(duì)待識(shí)他人進(jìn)行信息采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取，其次將提取的特征與存儲(chǔ)的特征進(jìn)行比對(duì)分析，完成識(shí)別。從應(yīng)用任務(wù)看，生物特征識(shí)別一般分為辨認(rèn)與確認(rèn)兩種任務(wù)，辨認(rèn)是指從存儲(chǔ)庫(kù)中確定待識(shí)他人身份的過(guò)程，是一對(duì)多的問(wèn)題;確認(rèn)是指將待識(shí)他人信息與存儲(chǔ)庫(kù)中特定單人信息進(jìn)行比對(duì)，確定身份的過(guò)程，是一對(duì)一的問(wèn)題。

生物特征識(shí)別技術(shù)波及的內(nèi)容十分廣泛，包含指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態(tài)等多種生物特征，其識(shí)別過(guò)程波及到圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器進(jìn)修等多項(xiàng)技術(shù)。目前生物特征識(shí)別作為重要的智能化身份認(rèn)證技術(shù)，在金融、公共安全、教育、交通等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。

三、VR/AR

虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)是以計(jì)算機(jī)為核心的新型視聽(tīng)技術(shù)。聯(lián)合有關(guān)科學(xué)技術(shù)，在一定范圍內(nèi)生成與真實(shí)環(huán)境在視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸感等方面高度近似的數(shù)字化環(huán)境。用戶(hù)借助必要的裝備與數(shù)字化環(huán)境中的對(duì)象進(jìn)行交互，互相影響，獲得近似真實(shí)環(huán)境的感受和體驗(yàn)，通過(guò)顯示設(shè)備、跟蹤定位設(shè)備、觸力覺(jué)交互設(shè)備、數(shù)據(jù)獲取設(shè)備、專(zhuān)用芯片等達(dá)到。

虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)從技術(shù)特征角度，依照不同處理階段，能夠分為獲取與建模技術(shù)、分析與利用技術(shù)、替換與分發(fā)技術(shù)、展現(xiàn)與交互技術(shù)以及技術(shù)規(guī)范與評(píng)價(jià)體系五個(gè)方面。獲取與建模技術(shù)鉆研怎么樣把物理世界或者人類(lèi)的創(chuàng)意進(jìn)行數(shù)字化和模型化，難點(diǎn)是三維物理世界的數(shù)字化和模型化技術(shù);分析與利用技術(shù)重點(diǎn)鉆研對(duì)數(shù)字內(nèi)容進(jìn)行分析、了解、搜索和知識(shí)化方法，其難點(diǎn)是在于內(nèi)容的語(yǔ)義表示和分析;替換與分發(fā)技術(shù)主要強(qiáng)調(diào)各種網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下大規(guī)模的數(shù)字化內(nèi)容流通、轉(zhuǎn)換、集成和面向不同終端用戶(hù)的個(gè)性化效勞等，其核心是開(kāi)放的內(nèi)容替換和版權(quán)管理技術(shù);展現(xiàn)與替換技術(shù)重點(diǎn)鉆研合乎人類(lèi)習(xí)慣數(shù)字內(nèi)容的各種顯示技術(shù)及交互方法，以期提高人對(duì)復(fù)雜信息的認(rèn)知才能，其難點(diǎn)在于建設(shè)自然和諧的人機(jī)交互環(huán)境;規(guī)范與評(píng)價(jià)體系重點(diǎn)鉆研虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)根底資源、內(nèi)容編目、信源編碼等的規(guī)范規(guī)范以及相應(yīng)的評(píng)估技術(shù)。

目前虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)面臨的挑戰(zhàn)主要體此時(shí)智能獲取、普適設(shè)備、自由交互和感知融合四個(gè)方面。在硬件平臺(tái)與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺(tái)與工具、有關(guān)規(guī)范與規(guī)范等方面存在一系列科學(xué)技術(shù)問(wèn)題。總體來(lái)說(shuō)虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)呈現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)智能化、虛實(shí)環(huán)境對(duì)象沒(méi)縫融合、自然交互全方位與溫馨化的開(kāi)展趨勢(shì)。

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