计算机视觉和图像理解毕业论文

计算机视觉与图像理解摘要精确的特征跟踪是计算机视觉中的许多高层次的任务，如三维建模及运动分析奠定了基础。

虽然有许多特征跟踪算法，他们大多对被跟踪的数据没有错误信息。

但是，由于困难和空间局部性的问题，现有的方法会产生非常不正确的对应方式，造成剔除了基本的后处理步骤。

我们提出了一个新的通用框架，使用Unscented转换，以增加任意变换特征跟踪算法，并使用高斯随机变量来表示位置的不确定性。

我们运用和验证了金出武雄，卢卡斯- Tomasi的跟踪功能框架，并将其命名为Unscented康莱特（UKLT）。

UKLT能跟踪并拒绝不正确的应对措施。

并证明对真假序列的方法真确性，并演示UKLT能做出正确不误的判断出物体的位置。

1．简介在计算机视觉，对问题反映的准确性取决于于图像的准确测定。

特征跟踪会随时间变化对变化的图像进行处理，并更新每个功能的变化作为图像的位置判断。

重要的是所选择图像的功能，有足够的信息来跟踪，而且不遭受光圈问题的影响。

[1]在金出武雄，卢卡斯- Tomasi（康莱特）是最知名的跟踪和研究方法之一。

它采用一对匹配准则刚性平移模型，它是相当于窗口强度的平方差之和最小化的基础。

特征点的正确选择，可大大提高算法的性能。

[3]Shi与Tomasi 将初始算法考虑仿射模型，并提出了技术监测的功能对质量进行跟踪。

如果第一场比赛中的图像区域之间和当前帧残留超过阈值时，该功能将被拒绝。

在随后的工作中，对模型进行了扩展且考虑了光照和反射的变化。

不幸的是，这些算法没有考虑在跟踪的不确定性，和估计的可靠性。

如果我们能够考虑到这些问题，我们将能从混乱的数据中提取出更准确的数据。

在没有不确定性特设技术条件下，有些研究员试图从中提取有用的数据但是结果都不能令人满意。

但是理论上有声音的不确定性为特征跟踪，是可以应用于不同的功能类型的方法。

在一个闭塞，模糊，光照变化的环境中，即使是最复杂的特征跟踪算法一败涂地无法准确跟踪。

计算机视觉技术方面的论文(2)计算机视觉技术方面的论文篇二《基于OPENCV的计算机视觉技术研究》【摘要】伴随着科技不断发展，基于OPENCV的计算机视觉技术应运而生，该技术的出现受到了社会的广泛关注。

本文将对计算机视觉技术应用原理进行分析，论述基于OPENCV的运动物体检测。

并且从三个角度分析基于OPENCV的图像预处理技术，为计算机视觉技术创新提供依据。

【关键词】OPENCV;计算机视觉技术;研究计算机视觉技术能够有效的实现人眼的分类、分割、跟踪以及判别等，在先进的技术下，在视觉系统中能够创建出3D等图像元素数据，并且根据系统需求获取信息。

基于OPENCV的计算机视觉技术研究比较晚，在诸多方面还处于探索阶段，在该技术研发环节中还存在着很多问题。

一、计算机视觉技术应用原理基于OPENCV的计算机视觉技术，应用于视频中运动物体检测时，主要分为宏观和微观两种检测方式。

其中宏观检测方式是指，以视频中的某一个画面为研究对象，研究内容比较整体。

而微观检测方式在整幅图像的基础上，截取一小部分，根据实际需求在一小部分内部进行检测。

在进行计算机视觉技术研究当中分为两个环节，第一环节，图像数据信息的采集，第二环节，对于图像数据信息预处理。

例如，当在宏观的图像数据分析下，只需要对图像进行整体分析就可以，而在微观的检测技术下，需要根据技术需求，对图像进行科学分割。

二、基于OPENCV的运动物体检测在对与动物体进行检测的环节中，在OPENCV技术基础上，需要对视频中运动的物体进行特征性的捕捉。

一般正在运动的物体其轮廓、颜色以及性状等比较特殊，在特征捕捉中比较便捷。

通过宏观的物体运动捕捉，将所在运动的物体与运动背景相互分离，以便于对运动物体的数据信息进行研究。

基于基于OPENCV的运动物体检测主要分为三个步骤：第一，视频流的捕捉;在进行图与像分离的过程中，需要对视频流进行科学的捕捉，保障所得的图像数据信息真实、清晰而完整。

计算机视觉技术的应用论文(2)计算机视觉技术的应用论文篇二《计算机视觉技术及其在自动化中的应用》摘要：随着社会的发展，科技的进步，计算机的应用范围也越来越广，人们开始试图建立利用计算机来代替人类进行自动识别的人工智能系统，而要想建成这种系统一项必不可少的技术就是计算机视觉技术。

为了进一步促进计算机视觉技术的发展，使计算机视觉技术得到更广泛的推广与应用，本文概述了计算机视觉技术的基本概念、工作原理与理论框架，并重点分析了计算机视觉技术在农业自动化、工业自动化以及医学自动化中的应用，以期为计算机视觉技术的推广与发展贡献自己的绵薄之力。

关键词：计算机;视觉技术;应用;分析中图分类号：TP37 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2016)03-0242-02计算机人工智能技术中的一项重要技术就是计算机视觉技术，这种技术主要是让计算机利用图像来实现认知环境信息的目的，这一目的的实现需要用到多种高尖端技术。

近年来随着计算机技术以及计算机网络的普及与发展，计算机视觉技术也得到了较快发展，并且在实际生产与生活中的应用也越来越广泛。

1 计算机视觉技术概述1.1 基本概念计算机视觉技术主要研究计算机认知能力的一门技术，其具体主要是通过用摄像机代替人的眼睛，用电脑代替人的大脑，最终使计算机具备类似于人类的识别、判断以及记忆目标的功能，代替人类进行部分生产作业。

人们目前研究的人工智能技术中的一项重要内容就是计算机视觉技术，通过研究计算机视觉技术可以让计算机拥有利用二维图像认知三维环境的功能。

总的来说，计算机视觉技术是在图像与信号处理技术、概率分析统计、网络神经技术以及信息处理技术的基础上，利用计算机来分析、处理视觉信息的技术，它是现代社会新兴起的一门高新技术。

1.2 工作原理在亮度满足要求的情况下，首先使用摄像机对具体事物的图像信息进行采集，利用网络把采集到的图像信息向计算机内部输送，然后在计算机系统内部处理加工图像信息会把事物的原始图像得到，随后利用图像处理技术进一步处理原始图像，获得优化质量效果之后的图像，分类与整理图像中有特征价值的信息，通过智能识别技术识别与描述提取到的图像信息特征，最后把得到的高层次的抽象信息存储起来，在进行识别事务时分析对比这些储存信息就可以实现事物的识别，这样视觉系统的基本任务也就完成了。

计算机视觉一、引言计算机视觉就是从图象中构成实际对象的明确的有意义的描述。

图象理解包括图象信息的抽取，模式的识别，知识的表达，先验知识的交互作用等一系列过程。

图象处理只是研究图象的变换，它并不提供图象明确的描述。

人们不仪应用输入信息中对象的固有信息，而且运用设想及分级识别，理解等视觉过程的知识。

二、摘要3.1计算机视觉是一门迅速发展的学科3.2机器人与计算机视觉3.3计算机视觉是一种自动控制的测量部件3.4人的视觉与计算机视觉4计算机视觉的应用5结语三、计算机视觉是迅速发展的学科信息本来是作为通信的研究对象，被解释为消息的传递。

只是在传递时才发现了信息的存在与价值。

许多通讯工具，如电话、电报、无线电直到电视，卫星通信，遥感图象等都属于信息传输。

但是近年来有一个比信息传输发展要快得多的另一个领域—信息处理。

信息处理迅速发展的主要原因是由于计算机的发展。

从1946年第一台计算机的出现到现在已经更新了许多次，从主要作数值计算发展到许多非数值的领域，例如对产品的质量检验，工厂管理，银行业务，石油勘探的咨询，机器的辅助设计，实时控制，医生的助手等。

借助于计算机及其他电子设备，信息处理有如此巨大的潜力，因此不得不间一下，信息究竟是什么，它的内涵是什么?我认为，信息的内涵不仅是消息的传递和数据的积累与处理，更重要的是知识，是人对世界模型的认识，是人智慧的物化。

美国人工智能的专家们一般认为知识的表示。

其实，知识是人们思维的产物，智能活动的过程是一个获取并应用知识的过程1137。

用工程的方法获取并应用知识，可以建立一门“知识工程学”，它是人工智能的重要分支。

我们最关心的是知识用适当的型式表示，便于输入到计算机中去，并在计算机中存储，检索，变换，使用与修改。

我们从信息的变换和压缩中发现，信息可以大幅度地压缩，信息的形式完全变了，但需要的信息却没有丢失。

压缩信息的极限是什么?压缩后应该把知识保留下来C97。

实际上，大量的知识存储在计算机中供随时调用与交换已逐步成为现实。

如何利用计算机视觉技术进行图像分析与理解计算机视觉技术是近年来迅速发展的领域，它通过利用计算机算法和模型来模拟人类视觉系统，实现图像和视频的分析与理解。

利用计算机视觉技术进行图像分析与理解有着广泛的应用，涵盖了物体识别、图像分类、场景理解等领域。

本文将从图像分析与理解的概念、计算机视觉技术的工作流程以及应用案例等方面进行阐述。

首先，图像分析与理解，顾名思义就是对图像进行解读和理解。

它不仅仅是简单地将图像显示在屏幕上，还要通过计算机视觉算法对图像进行处理，以获取更深层次的信息和意义。

实现图像分析与理解的关键是计算机视觉技术。

计算机视觉技术的工作流程通常包括以下几个步骤：图像获取、图像预处理、特征提取、特征匹配和分类。

首先，计算机视觉系统需要获取图像，可以通过照相机、摄像机等设备进行图像采集。

然后，对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作。

接下来，通过特征提取算法，从预处理后的图像中提取出具有代表性的特征。

这些特征可以是形状、颜色、纹理等方面的特征。

然后，利用特征匹配算法找到图像中相似的特征点，从而实现物体识别、图像分类等任务。

最后，通过分类算法对图像进行分类和理解，生成对图像的分析结果。

计算机视觉技术在许多领域都有着广泛的应用。

其中，物体识别是其中的一个重要任务。

通过计算机视觉技术，可以实现对物体的自动识别。

例如，在安防领域，利用计算机视觉技术可以实现人脸识别、车辆识别等功能，提高安全监控的效率。

此外，在工业生产中，利用计算机视觉技术可以对产品进行质检，检测产品的缺陷和不合格之处。

另外，计算机视觉技术还可以在医学领域用于图像诊断，通过对医学图像的分析和理解，帮助医生们进行疾病诊断和治疗。

除了物体识别，计算机视觉技术还可以实现图像分类和场景理解。

图像分类是将图像分为不同的类别，通过训练分类器来实现。

场景理解则是对图像所代表的场景进行解读和理解，包括场景的含义、语义和情感等。

这些应用无论是在自动驾驶、机器人导航还是视觉搜索等方面都有着重要的作用。

计算机图形与图像处理论文2000字(2)计算机图形与图像处理论文2000字篇二《试论计算机视觉与图像处理技术》【摘要】随着计算机技术的不断发展，计算机视觉研究成为科学和工程领域的一项重要内容。

作为一门综合性较强的学科内容，计算机视觉学吸引了不同学科研究者的广泛关注。

同时在计算机技术和视觉学研究不断深入的条件下，取得了丰硕的研究成果。

这些研究成果的应用转化促进了医学、地质学等的发展，对人类社会和经济的发展产生了深远的影响。

基于此，本研究以计算机视觉与图像处理技术作为研究对象，就图像处理的方法等进行了分析。

【关键词】计算机视觉图像处理技术一、引言随着计算机技术的不断发展，在20世纪60年底产生了计算机视觉学这一学科。

计算机视觉是借助计算机以及各种设备，进行生物视觉模拟的一种技术。

计算机视觉学的主要任务，是借助已掌握的图片、视频等资料，进行计算与处理，和人类及其他生物的视觉过程一样，得到相应形式的三维数据信息。

计算机视觉学的发展，在工业、农业的生产中，地质勘探、天文、医学观察等领域也有着重要的应用价值。

因此，视觉学的研究和应用转化受到了越来越多的重视。

二、计算机视觉学的图像分割研究(一)数据驱动的分割研究在计算机视觉学应用过程中，经常进行的数据驱动分割有下面几项内容：第一种是边缘检测的分割、第二种是区域分割、第三种是边缘和区域相互结合的分割。

第一种基于边缘检测的分割，这种分割的基本方法：首先对检测图像的边缘点进行检测，然后根据一定的法则进行轮廓的连接，获得分割的区域。

基于边缘检测的分割其难点是边缘检测时如何处理好抗噪声性能、检测的精度之间的矛盾。

所以，在研究的过程中，提出了多种多尺度边缘检测的方法，按照实际问题进行多尺度边缘信息设计等方案，以获得更为合适的抗噪性能和检测的精度。

第二种基于区域的分割，它的基本思想是按照图像数据的特点，将整个图像的空间划分成为几个不同的区域进行图像处理。

(二)计算机视觉学模型驱动的分割经常使用的模型驱动分割有下面三种，第一种模型是基于动态轮廓的模型、第二种模型是组合优化模型、第三种模型是目标几何与统计模型。

使用计算机视觉技术进行图像分析和理解的方法计算机视觉（Computer Vision, CV）是一门研究如何使计算机“理解”和解释图像内容的学科。

借助计算机视觉技术，我们可以对图像进行分析、理解和识别，为众多领域带来了许多应用，如人脸识别、智能驾驶、医学影像分析等。

本文将介绍使用计算机视觉技术进行图像分析和理解的方法。

首先，图像的分析和理解需要从图像的低级特征入手。

低级特征包括颜色、纹理和形状等。

通过提取图像中的这些低级特征，可以为后续的分析和理解提供基础。

比较常用的低级特征提取方法有颜色直方图、灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）以及形状描述子等。

其次，图像分析和理解的一个重要任务是图像分类。

图像分类是将图像分为不同类别的过程，可以根据图像的内容、场景、对象等信息进行分类。

为了实现图像分类，我们可以采用机器学习的方法，例如支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）等。

这些方法可以通过训练一组标记好的图像样本来建立模型，然后用模型对新的未知图像进行分类。

图像分割是另一个重要的任务，它将图像分割成若干个互不重叠的区域，每个区域包含相似的像素。

图像分割有助于进一步理解图像的内容和结构。

常见的图像分割方法包括阈值分割、区域生长、基于边缘检测的分割等。

此外，还可以利用深度学习方法进行语义分割，将每个像素分配到不同的语义类别，如人、车、建筑等。

除了分类和分割，图像检测是计算机视觉中的另一个重要任务。

图像检测旨在识别图像中的特定对象或目标，并确定它们的位置。

目标检测可以应用在很多领域，如视频监控、无人驾驶等。

常见的目标检测方法包括基于特征的方法（如Haar特征和HOG特征）、基于模型的方法（如卷积神经网络和区域卷积神经网络）等。

除了以上提到的方法，还有许多其他的计算机视觉方法可以用于图像分析和理解。

有关计算机视觉的课程论文推荐文章计算机导论论文参考热度：大学生计算机论文参考热度：浅谈计算机平面设计的有关论文热度：试析高职院校计算机专业教学的改革热度：对计算科学与计算机发展的思考热度：计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。

该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科。

下面是店铺给大家推荐的有关计算机视觉的课程论文，希望大家喜欢!有关计算机视觉的课程论文篇一《计算机视觉技术的应用研究》摘要：文章在介绍计算机视觉技术相关内容的基础上，对该技术在工业、农业、林业和农产品检测这四个领域的具体应用进行简要分析。

关键词：计算机;视觉技术;应用研究中图分类号：TP212 文献标识码：A 文章编号：1671-7597(2013)16-0114-01计算机视觉技术自20世纪70年代产生以来就得到了全世界的广泛关注。

作为一种多学科综合应用下的新技术，随着专家对其研究会的不断深入，其应用领域也越来越广，给人们的生产生活带来了极大方便。

1 计算机视觉技术计算机视觉技术是在计算机技术应用下发展起来的一种新技术，主要用来研究计算机模拟生物的宏观或外显功能。

该技术在应用过程中会涉及到计算机科学、神经生物学、人工智能、模式识别以及图像处理等多个学科，多学科技术的综合运用使得计算机具有了“感知”周围世界的能力，这也正是该技术发挥作用的核心所在。

计算机视觉技术的特点就在于，首先，它能在不接触被测者的前提下完成对被测者的检测;其次，该技术应用的领域和检测的对象非常广，能在敏感器件的应用下，完成对人类难以观察到的超声波、微波和红外线等的检测;最后，该技术还突破了人在视觉观察上长时间工作的限制，能对检测对象进行长时间观察。

2 计算机视觉技术在各领域的应用分析随着计算机视觉技术研究的不断加深，该技术的应用领域也越来越广，下面，本文就选取工业、农业、林业、农产品检测、电力系统自动化及图书馆工作这6个方面对计算机视觉技术的应用进行简要分析。

计算机视觉论文在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉已经成为了一个极其重要的领域，它赋予了计算机像人类一样理解和感知视觉世界的能力。

从自动驾驶汽车能够识别道路和交通信号，到医疗领域中对医学影像的精准分析，计算机视觉的应用无处不在。

计算机视觉的核心目标是让计算机从图像或视频中获取有价值的信息，并对其进行理解和解释。

这看似简单的任务，实际上涉及到极其复杂的技术和算法。

要实现这一目标，计算机需要模拟人类视觉系统的工作方式，包括对物体的识别、分类、定位以及对场景的理解。

在物体识别方面，计算机需要从大量的图像数据中学习到不同物体的特征。

例如，区分一只猫和一只狗，计算机需要学会识别它们的外形、颜色、纹理等特征。

这就需要用到特征提取技术，通过数学方法将图像中的关键信息提取出来，以便计算机进行处理和分析。

早期的特征提取方法主要依赖人工设计的特征，如边缘检测、角点检测等。

然而，这些方法往往具有局限性，对于复杂的场景和物体，其识别效果并不理想。

随着深度学习技术的兴起，计算机视觉取得了突破性的进展。

深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN），在图像识别任务中表现出了卓越的性能。

CNN 能够自动学习图像中的特征，而无需人工设计。

通过多层的卷积和池化操作，CNN 可以逐渐提取出图像的高层次特征，从而实现对物体的准确识别。

在物体分类任务中，计算机需要将识别出的物体归入相应的类别。

这不仅需要对物体的特征有准确的理解，还需要考虑到类别之间的差异和相似性。

例如，在区分不同品种的狗时，计算机需要能够捕捉到细微的差别，并根据这些差别进行准确分类。

除了物体识别和分类，计算机视觉还包括目标检测和跟踪。

目标检测是指在图像或视频中定位出特定的物体，并确定其位置和范围。

这在自动驾驶、安防监控等领域具有重要的应用。

跟踪则是在连续的图像帧或视频中跟踪特定目标的运动轨迹。

这需要计算机能够实时处理图像数据，并对目标的变化做出快速响应。

计算机视觉在医疗领域的应用也越来越广泛。

计算机视觉论文关键信息项1、论文题目：＿___________________________2、论文作者：＿___________________________3、论文提交日期：＿___________________________4、论文研究领域：＿___________________________5、论文使用的数据来源：＿___________________________6、论文预期的创新点：＿___________________________7、论文的应用场景：＿___________________________8、论文的主要研究方法：＿___________________________1、引言11 计算机视觉领域的重要性和发展趋势计算机视觉作为一门交叉学科，在当今科技领域中具有举足轻重的地位。

它融合了计算机科学、数学、物理学、神经科学等多个领域的知识，旨在使计算机能够从图像或视频中获取有价值的信息，并进行理解和分析。

随着技术的不断进步，计算机视觉在自动驾驶、医疗诊断、安防监控、工业检测等众多领域的应用日益广泛。

12 本论文的研究背景和动机本论文旨在深入探讨计算机视觉中的某个特定问题或挑战，以推动该领域的发展，并为实际应用提供新的思路和方法。

研究动机源于当前相关技术在某些方面的局限性，以及对更高效、准确和鲁棒的计算机视觉算法的需求。

2、相关工作综述21 国内外已有研究成果概述对国内外在计算机视觉相关领域的研究成果进行全面梳理，包括但不限于图像分类、目标检测、语义分割、图像生成等方面的经典算法和最新进展。

22 现有研究的优点和不足分析已有研究的优点，如算法的高效性、准确性等，同时指出其存在的不足之处，如对复杂场景的适应性差、计算资源消耗大等。

3、研究方法31 算法设计详细描述论文所提出的计算机视觉算法的设计思路和原理，包括模型架构、特征提取方法、损失函数等。

32 实验设置介绍实验所使用的数据集、评价指标、硬件环境和软件框架等。

基于计算机视觉的图像语义理解与分析计算机视觉是计算机科学领域的一个重要研究方向，它致力于使计算机具备类似于人类视觉的感知和理解能力。

图像语义理解与分析是计算机视觉中的一个重要任务，旨在实现对图像的高层次理解和分析，使计算机能够理解图像中的内容、语义和语境信息。

在过去的几十年里，计算机视觉在图像语义理解与分析领域取得了重大的突破。

这些突破主要得益于深度学习技术的发展。

深度学习是一种机器学习方法，通过构建深层神经网络模型来模拟人类的学习过程。

深度学习在计算机视觉领域的成功应用使得图像语义理解与分析的性能得到了大幅提升。

图像语义理解与分析的目标是从图像中自动地提取出高级语义信息，例如物体识别、场景分类、图像描述生成等。

物体识别是图像语义理解与分析领域的一个重要任务，它旨在识别图像中出现的不同物体的种类。

近年来，基于深度学习的物体识别方法已经取得了显著的进展。

这些方法通过在大规模数据集上进行训练，学习物体的特征表示，并使用这些表示进行分类预测。

同时，研究人员还提出了一些新的方法，例如多尺度分析、上下文信息捕捉等，以进一步提升物体识别的性能。

场景分类是另一个重要的图像语义理解与分析任务，它旨在识别图像所属的场景类别，例如室内、户外、街景等。

场景分类的主要挑战在于如何有效地捕捉图像中的空间和语境信息。

为了解决这个问题，研究人员提出了一些新的方法，例如使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取，使用长短时记忆网络（LSTM）进行序列建模等。

除了物体识别和场景分类，图像描述生成也是图像语义理解与分析领域的一个研究热点。

图像描述生成的目标是从图像中生成自然语言描述，使计算机能够理解并生成文字对图像的描述。

这个任务不仅需要对图像进行深入的语义分析，还需要模拟人类的语言生成过程。

近年来，研究人员提出了一些创新的模型来解决这个问题，例如使用循环神经网络（RNN）进行序列建模，使用注意力机制来提高描述生成的质量等。

尽管已经取得了一些重要的进展，但是图像语义理解与分析领域仍然存在一些挑战。

图像理解与机器视觉报告课程编号：0441012课程名称：《图像理解与机器视觉》课程学分： 3.0学生姓名：***学号：**********学科专业：控制工程导师：***机器视觉动态目标跟踪高黎AbstractThis dissertation consists some parts. The major work dissertation include: 1. Introduce the research of active machine vision, the important of the project which introduced the attention select and object tracking. Through this part, we can understand the structure and the research of the project.2．In order to understand active machine vision in more detail, we studyed the principle of active machine vision, analysis the mechanical and information transmission model of the system. Designed system structure, analysised its character .on the base of principles, we list some kinds of camera heads, given the design at last.3. Images are input of binocular vision system when research object tracking and coordination, many image dispose algorithms are used. Stereo vision method is used in fixation, to get spacial positions .so this part analysised image dispose and stereo vision methods.4. Research tracking and algorithm of coordination of multi-DOFsystem, simulations and experiments were made to verify the algorithms. Finally,the paper point out the problems and propose the fields of the future researches. The first, the real time tracking is influenced by delay of mechanical factors and speed of image dispose; the second, noise should consider in further research; the third, some problem as one eye of cameras be blinded should be considerd.摘要本文的主要工作有以下几个部分：1．讨论了主动机器视觉系统的原理，分析系统的机理模型和信息处理模型，并设计系统的硬件结构。

计算机毕业论文2000字(通用5篇)1. 人工智能在计算机视觉中的应用摘要：随着人工智能技术的发展，计算机视觉在各个领域中得到了广泛的应用。

本文主要介绍了人工智能在计算机视觉中的应用，包括图像识别、目标检测和场景理解等方面，并对当前存在的问题和发展趋势进行了讨论。

关键词：人工智能、计算机视觉、图像识别、目标检测、场景理解1.引言人工智能技术的不断发展为计算机视觉的研究带来了巨大的机遇。

计算机视觉是一门研究如何使计算机能够理解和解释视觉信息的学科，其应用广泛涉及图像识别、目标检测和场景理解等领域。

本文将重点介绍人工智能在计算机视觉中的应用，探讨其问题和发展趋势。

2.人工智能在图像识别中的应用图像识别是计算机视觉中最基础也是最重要的应用之一。

人工智能技术可以通过训练模型来识别图像中的对象和特征，从而实现图像的智能分析和理解。

例如，在人脸识别领域，人工智能技术能够通过学习大量的人脸数据，自动识别和辨别人脸，并进行人脸匹配和照片归类等操作。

3.人工智能在目标检测中的应用目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，其目标是通过分析图像中的像素信息，自动检测和定位感兴趣的目标物体。

人工智能技术可以通过训练模型来提取图像中的特征，并根据这些特征对目标进行分类和定位。

例如，在自动驾驶领域，人工智能技术可以实时检测道路上的车辆和行人，为车辆的自主导航提供支持。

4.人工智能在场景理解中的应用场景理解是计算机视觉研究中较为复杂的一个任务，其目标是对图像中的场景进行全面的理解和解释。

人工智能技术可以通过学习大量的图像数据来分析和归纳不同场景的特征和规律，从而实现对场景的理解和推理。

例如，在智能家居领域，人工智能技术可以通过分析图像中的物体和动作信息，智能地控制家居设备的使用和管理。

5.问题和发展趋势目前，人工智能在计算机视觉中的应用仍面临一些问题和挑战。

其中包括算法的准确性和可解释性、数据集的质量和规模、计算能力和资源的需求等方面。

计算机视觉论文在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉作为一门充满活力和潜力的学科，正逐渐改变着我们的生活和认知方式。

计算机视觉旨在让计算机能够像人类一样理解和处理图像、视频等视觉信息，从而实现各种智能化的任务。

计算机视觉的应用领域广泛且多样。

在医疗领域，它可以帮助医生进行疾病的诊断和治疗。

通过对医学影像的分析，计算机能够快速准确地检测出肿瘤、骨折等异常情况，为医生提供有价值的参考。

在交通领域，计算机视觉系统能够实时监测道路状况，识别车辆、行人以及交通标志，从而实现智能交通管理，提高交通安全性和效率。

在工业生产中，计算机视觉可以用于产品质量检测，自动检测出缺陷产品，提高生产质量和降低成本。

然而，要实现计算机视觉的这些功能并非易事。

计算机需要处理大量的视觉数据，并且要从这些数据中提取出有意义的信息。

这就涉及到一系列复杂的技术和算法。

图像采集是计算机视觉的第一步。

高质量的图像采集设备是获取清晰、准确图像的基础。

不同的应用场景可能需要不同类型的采集设备，例如在工业检测中可能需要高精度的工业相机，而在智能监控中可能需要广角摄像头。

在图像预处理阶段，需要对采集到的图像进行去噪、增强、裁剪等操作，以提高图像的质量和可用性。

去噪可以去除图像中的噪声干扰，增强可以突出图像中的重要特征，裁剪则可以去除无关的背景信息。

特征提取是计算机视觉中的关键环节。

特征可以是图像的颜色、形状、纹理等信息。

有效的特征提取能够大大提高后续处理的准确性和效率。

常见的特征提取方法包括基于边缘检测的方法、基于区域的方法以及基于深度学习的方法等。

目标检测和识别是计算机视觉的核心任务之一。

在这个过程中，计算机需要判断图像中是否存在特定的目标，并对其进行分类和定位。

例如，在人脸识别系统中，计算机需要从图像中找出人脸区域，并判断其所属的人员身份。

近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的成功。

深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），能够自动从大量的数据中学习到有效的特征表示，从而大大提高了计算机视觉系统的性能。

本科计算机视觉论文3300字本科计算机视觉毕业论文范文模板导读：本科计算机视觉论文3300字在进行写作的时候也并非一件易事，而且在写作的过程当中也都是尤为严格的，所以很多人都会觉得写作论文太难了，本论文分类为视觉计算机论文，下面是小编为大家整理的几篇本科计算机视觉论文3300字范文供大家参考。

本科计算机视觉论文3300字(一)：面向新工科的本科生计算机视觉课改探索摘要：新工科教育建设需要服务以新技术、新业态、新模式为特点的新经济发展，高校要树立创新型、综合化、全周期工程教育“新理念”，学科专业的课程体系设置及课程改革应着眼于能力培养和产出导向。

在本科生计算机视觉课程教学改革的探索中，针对目前存在的问题与不足，从增强课程内容的应用性与时效性、增加实践内容深度与考核力度以及设置融合专业需求的多层次课程内容三个方面，提升学生的创新思维和培养学生的应用实践能力。

关键词：新工科；计算机视觉；本科课程；产出导向一新工科建设背景相对于传统工科教育，面向产业、面向世界、面向未来建设的新工科教育以新理念、新模式来培养具有可持续竞争力的创新型卓越工程人才，“问技术发展改内容，更新工程人才知识体系”。

在工程类高校接受专业教育后，毕业生将面临由信息化引发的“互联网+”、“工业4.0”、“人工智能”等新兴产业。

新工科人才应具有学科交叉融合特征，利用信息技术来进行专业领域内或学科专业之间的创造性与主动性工作。

新工科教育建设需要服务以新技术、新业态、新模式为特点的新经济发展，以产业需求为导向，主动设置和发展一批新兴工科专业，推动现有工科专业的改革创新。

在新工科的人才培养和建设背景下，高校各专业的课程体系设置及课程改革应着眼于能力培养和产出导向，遵循素质、知识、能力全面发展，以及科学、技术与工程贯穿一致的教学理念，致力于培养厚基础、高层次、多样化、创造性的领域创新人才。

二计算机视觉课程现状计算机视觉具有广泛的实际应用，比如移动机器人导航、工业诊断、数字图书馆图像复原、人机交互、图像检索、医学图像处理、虚拟现实等等，是用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释，最终研究目标是使计算机能像人一样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。

计算机视觉和图像理解毕业论文1.导言在社会机器人的新兴领域，人类–机器人相互作用通过手势是一个重要的研究课题。

人类进行交际的手势中，指向手势的互动与机器人特别有趣。

他们开放的直观指示对象和位置的可能性，是特别有用的机器人的命令。

指向手势也可结合语音识别指定的口头述和位置参数，还提供了一个明确的输入语音识别时发生歧义。

这种类型的一个例子的情况是指向手势引导机器人到一个特定的对象或使用地点。

机器人必须能够检测的指向手势和估计目标位置，从而指出，主要的问题出现，有关最近在这一领域的研究视野[1–4,8]。

一些最重要的挑战是相关的实时计算，得到的精度和运行在困难的杂乱环境可能遮挡，光照和不同的背景。

另一个共同的要求是，指向手势必须认识到，无论规模大小，大指向手势是指进行全臂延伸而小的指向手势只减少前臂和手的运动[ 3,4 ]。

基于这一事实，对于大多数应用程序，它是指目标而不是实际的指向，这是非常重要的，我们制定了一个新的方法，与现有的指向手势识别的方法，也考虑到可能指出目标位置的先验信息。

假设的指示语的手势，最常见的类型例如，一个涉及食指指向对象的利益和用户的目光指向同一目标[ 5,6 ] 我们制定我们的方法使用单眼设置高精度跟踪下飞机头部旋转，同时识别手指的手势。

这两种输入流被组合在一起推导出指向目标使用的配方是基于Dempster-Shafer理论的证据[7]。

一种区别我们的方法来自使用相机基本的方法，多数使用立体声或多摄像机设置。

然而，本文的主要容在于基于Dempster-Shafer理论输入端的组合，让该方法在一种或两种输入数据流丢失的情况下能妥善处理（例如手指向的来自遮挡了的可见光）；也就是，使用的输入的信号缺乏，实现了令人印象深刻的结果，这是当代概率融合方法不可能得到的来源[1,8]。

此外，本文所提出的制定的信念被分配到设置尖锐的目标而不是个人提出的目标。

Dempster的组合规则有助于这些信念相结合，而不需要将他们的个人目标的分别观测指出，假如没有明确的建议。

计算机视觉（computer vision）论文学院：信息科学与工程学院摘要：计算机视觉学是自二十世纪六十年代中期迅速发展起来的一门新学科。

它是个边缘学科，集众家之所长，是个工程性很强的技术，主要需要有空间几何、矩阵分析、光电技术、图像处理、应用数学、离散数学及计算机技术等等各个方面的知识，才能正确的指导视觉系统的建模、解模及实际工程问题的解决方法。

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。

它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。

本文简要地介绍了计算机视觉学同附近学科的关系,计算机视觉研究中面临的技术难点需要解决的问题以及计算机视觉学的历史,现状和研究动向。

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

图像分割与图像处理与计算机视觉有很大联系。

其研究对象主要是二维图像，实现图像的转化，尤其针对像素级的操作，例如提高图像对比度，边缘提取，去噪声和几何变换如图像旋转。

这一特征表明无论是图像处理还是图像分析其研究内容都和图像的具体内容无关。

模式识别与计算机视觉也有莫大联系。

根据从图像中抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。

例如，文字识别或指纹识别。

在计算机视觉中模式识别技术经常用于对图像中的某些部分，例如分割区域的识别和分类。

物理学和光学同样和计算机视觉有很大的联系。

计算机视觉关注的目标在于充分理解电磁波，主要是可见光与红外线部分，遇到物体表面被反射所形成的图像，而这一过程便是基于光学物理和固态物理，一些尖端的图像感知系统甚至会应用到量子力学理论，来解析影像所表示的真实世界。

由此，计算机视觉同样可以被看作是物理学的拓展。

除上面介绍的之外还有神经生物学即生物视觉。

在整个20世纪中，人类对各种动物的眼睛、神经元、以及与视觉刺激相关的脑部组织都进行了广泛研究，这些研究得出了一些有关“天然的”视觉系统如何运作的描述（尽管仍略嫌粗略），这也形成了计算机视觉中的一个子领域——人们试图建立人工系统，使之在不同的复杂程度上模拟生物的视觉运作。