深度學習在計算機視覺分析中的應用

文/馬俊

智能機器概念的提出，推動機器技術不斷的發展，促進計算機視覺技術的發展。智能機器依靠視覺技術實現感知，智能機器具備“看”的功能，借助攝像機和處理器采取、提取和處理相關對象信息。深度學習技術是一項計算機視覺數據處理智能技術，以客觀事物作為基礎提供相關數據信息，深入的發掘和利用，達到圖像識別等，計算機視覺技術處理速度快，數據量大，精確度高。

1 計算機視覺和深度學習的基本概念分析

1.1 計算機視覺概念分析

計算機視覺主要是借助高性能處理器，利用攝像機等對對象特征進行識別、提取和跟蹤，在后續工作中開展人性化處理，獲得符合人眼觀察或者及其設備的圖像信息。結合計算機視覺發展的目標來說，有利于人們對外部世界的認知和記憶，實現周圍環境的感知，其中圖像識別和處理、目標檢測、景物分析和應用等具有比較多的研究。如圖像識別技術以圖像主要特征作為基礎，借助攝像機獲得相關信息，對特征信息進行多層次的加工處理，使得計算機對圖像主要特征深入掌握，根據相應的機理和圖像匹配模板，完成圖像的識別。計算機視覺在利用深度學習前，傳統計算機識別方式將特征提取和分類器設計分開，之后進行結合，大多采取手工設計方式。

1.2 深度學習概念分析

深度學習作為機器學習的一個分支，借助人工神經網絡模擬人腦實現數據的智能化處理。借助智能化處理開展深度學習，實現機器的智能化。借助人工神經網絡可以對數據進行分析和處理，圖像、聲音和視頻等常用的感知。在人工神經網絡中有著隱含的學習結構，利用輸入層感知相關數據，通過智能處理和輸出層完成相關任務，節點具有處理器的功能，根據特定的計算方式，輸入到下一層的節點。深度學生通過這樣的方式完成信息的傳遞，在無監督訓練下不斷積累處理經驗。

2 深度學習在計算機視覺分析中的應用

2.1 安防領域的應用分析

借助計算機視覺技術完成安防領域解決方案，大多數公司選擇相應的切入點，涉及到一些知名的企業，如Face++、百度、騰訊以及阿里巴巴等。人臉識別技術是重要的應用內容之一，深度學習在該領域中具有非常重要的地位。人臉識別技術在安檢和反恐等安防領域具有重要意義。除了人臉識別技術意外，對行人角度的ReID技術開展研究，借助深度學習加強人的檢測，并且對目標特征進行刻畫，為后續跟蹤和異常行為提供有效保障。

2.2 無人駕駛領域的應用分析

無人駕駛領域中，激光、雷達等類型的傳感器價格比較貴，計算機視覺解決方案人們喜歡。利用無人駕駛中的攝像機采集的視頻數據，對其內容進行理解和分析，為后期的決策控制提供依據，如前車碰撞預警等。因此，利用計算機視覺技術完成相應的任務，包括目標的檢測和識別、目標跟蹤、車道線檢測分離等。以深度學習為基礎的目標檢測和識別方法和目標分割法，具有其明顯的優勢。目前，深度學習芯片越來越多，特別是無人駕駛領域提供更好的支持，深度學習技術可以推動無人駕駛技術的發展。

2.3 智能家居領域的應用

傳統的智能家居產品主要是利用手機端和藍牙或者Wi-Fi等通訊方式完成家居控制以及使用。此種解決方案雖然可以實現家居智能化，但是智能化水平依然不足。借助深度學習可以推動智能家居的發展，除了語言識別和語音合成外，還需要借助視覺技術完成人機交流和互動，如手勢識別等。另外，深度學習在智慧教育領域有效的利用，如拍照試題等APP，利用手機如數圖片，借助智能計算方式，獲取相關內容的分析和理解，如題目檢測、文字檢測和識別等，深度學習在問題解決中，有著非常大的優勢。

2.4 OCR和圖片搜索領域的應用

在教育領域中，視覺技術涉及到文字檢測和識別，在簡歷識別、文檔識別以及身份識別等領有效理應，還涉及到關于圖片中文字的理解和分析，在這些任務中，深度學習是一種最佳的方式。圖片搜索的目的是找到和原圖相似的圖片，涉及到圖像搜索引擎，同時需要較好的圖像特征，深度學習作為有效的技術方式和手段，在圖像檢測環節有著重要作用。

2.5 醫療影響數據中的應用

深度學習在醫療健康領域的應用中，主要涉及以下幾點內容。

（1）提供臨床診斷輔助系統等醫療服務，在早期的篩查、診斷、康復和手術風險等場景中應用；

（2）醫療結構的信息化應用，借助數據分析，可以有效提高醫療結構的運營效率；

（3）醫學影像識別應用，可以幫助醫生更加快速準確的讀取病人影像；

（4）醫療大數據的應用，深度學習可以為醫療大數據可視化提供幫助，提高數據的價值；

（5）藥企研發領域，可以有效解決研發周期長、成本較高的問題；

（6）健康管理服務，借助相應的設備，如可穿戴設備等，開展用戶個人健康的監測，做好疾病風險的預測和控制；

（7）基因測序領域，深度學習在基因數據分析中利用，可以提高醫療精準度。

醫學影像是對疾病判斷的重要方式，放射科和病理科的醫生，借助醫學影像可以提高診斷效率，被很多醫療機構利用。目前，國內外的醫學專家隊伍，在心血管、腫瘤、神內和五官等領域構建多個精準深度學習輔助模型，取得非常好的發展，并且取得不錯的成績。

3 結語

深度學習是讓機器自主學習的工具，并且不斷的進步和發展。深度學習取得非常好的效果，并且其應用非常廣泛，計算機視覺中圖像識別、目標跟蹤、圖像分類以及對象檢測等取得不小的成就。深度學習在機器領域利用比較狹隘，隨著無監督學習的應用，選擇代表性的機器開展訓練，人工神經網絡使得該系統具有自主學習能力，主動理解抽象概念。