原标题：人工智能与计算机视觉

　　导读： 前不久，vivo宣布成立AI全球研究院，将会加大对人工智能多个领域包括知识图谱、自然语言以及机器视觉等加大投入，深入研究开发创新性技术。诸多应用的计算机视觉来了解一下。

　　前不久，vivo宣布成立AI全球研究院，将会加大对人工智能多个领域包括知识图谱、自然语言以及机器视觉等加大投入，深入研究开发创新性技术。

　　过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。

　　今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢？

　　计算机视觉技术的概念

　　正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知（visual perception）,视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。

　　从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。

　　实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基（Wikipedia）的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定义，计算机视觉的目标是对环境的表达和理解，核心问题是研究如何对输入的图像信息进行组织，对物体和场景进行识别，进而对图像内容给予解释。

　　计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何让计算机达到人类那样“看”的学科。更准确点说，它是利用摄像机和电脑代替人眼使得计算机拥有类似于人类的那种对目标进行分割、分类、识别、跟踪、判别决策的功能。

　　计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟，是人工智能领域的一个重要部分，它的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。计算机视觉是以图象处理技术、信号处理技术、概率统计分析、计算几何、神经网络、机器学习理论和计算机信息处理技术等为基础，通过计算机分析与处理视觉信息。

　　通常来说，计算机视觉定义应当包含以下三个方面：

　　1、对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述；

　　2、从一个或多个数字图像中计算三维世界的特性；

　　3、基于感知图像做出对客观对象和场景有用的决策。

　　作为一个新兴学科，计算机视觉是通过对相关的理论和技术进行研究，从而试图建立从图像或多维数据中获取“信息”的人工智能系统。计算机视觉是一门综合性的学科，其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等，同时与图像处理，模式识别，投影几何，统计推断，统计学习等学科密切相关，近年来，与计算机图形学，三维表现等学科也发生了很强的联系。