《深度学习与图像识别：原理与实践》—1.1.2　机器视觉

1.1.2　机器视觉

机器视觉是人工智能的一个重要分支，其核心是使用“机器眼”来代替人眼。机器视觉系统通过图像/视频采集装置，将采集到的图像/视频输入到视觉算法中进行计算，最终得到人类需要的信息。这里提到的视觉算法有很多种，例如，传统的图像处理方法以及近些年的深度学习方法等。

对于人工智能的一个重要研究方向—机器视觉来说，这个春天与以往有什么不同呢，我们来看图1-2。图1-2a展示了一个由彩***像组成的、分类的数据集Cifar10（第3章有详细介绍），其中有飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车10个类别，且每个类别中都有1000张32×32的彩***片。图1-2b展示的是不同算法在Cifar10数据集上的分类效果。从中我们可以看出，在深度学习出现以前，传统的图像处理和机器学习方法并不能很好地完成这样一个简单的分类任务，而深度学习的出现使得机器有了达到人类水平的可能。事实上，AlphaGo的出现已经证明了在一些领域，机器有了超越人类的能力。

a）Cifar10数据集展示

图1-2　人工智能的第三个“春天”

b）传统图像处理方法与深度学习方法在Cifar10数据集上的效果对比

图1-2　（续）