想學(xué)計(jì)算機(jī)視覺，高考志愿選大學(xué)的什么專業(yè)？謝謝你的邀請(qǐng)。計(jì)算機(jī)視覺是一門非常前沿的學(xué)科，屬于計(jì)算機(jī)專業(yè)。但是，目前在本科學(xué)習(xí)中還沒有這樣的專業(yè)。如果你想學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺，你可以在本科階段學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)相關(guān)專

想學(xué)計(jì)算機(jī)視覺，高考志愿選大學(xué)的什么專業(yè)？

謝謝你的邀請(qǐng)。計(jì)算機(jī)視覺是一門非常前沿的學(xué)科，屬于計(jì)算機(jī)專業(yè)。但是，目前在本科學(xué)習(xí)中還沒有這樣的專業(yè)。如果你想學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺，你可以在本科階段學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)。畢業(yè)后，你可以得到一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺研究方向的研究生，然后和你的導(dǎo)師一起學(xué)習(xí)，之后我就可以拿到博士學(xué)位了。

你越往上走，你的視野就越寬廣。也許現(xiàn)在你仍然感到困惑。當(dāng)你對(duì)自己的專業(yè)和領(lǐng)域有了一定的了解，你就會(huì)知道方向在哪里

模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法賦予了計(jì)算機(jī)理解的能力，這是人類智能的核心。更重要的是，讓計(jì)算機(jī)像人腦一樣理解圖像。

計(jì)算機(jī)視覺是一門如何讓機(jī)器“看見”的科學(xué)。它可以模擬、擴(kuò)展或擴(kuò)展人類的智能，幫助人類解決大規(guī)模、復(fù)雜的問(wèn)題。

隨著信息時(shí)代的發(fā)展，未來(lái)信息社會(huì)中至少90%的流量將來(lái)自圖像和視頻數(shù)據(jù)。讓機(jī)器“理解”這些視覺數(shù)據(jù)，掌握解決具體計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的方法，是國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和工業(yè)界最為關(guān)注的問(wèn)題。

因此，我認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺在一定程度上是一個(gè)應(yīng)用比較廣泛的方面，也是未來(lái)發(fā)展的方向，但是仍然存在很多問(wèn)題。

未來(lái)計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)開發(fā)的挑戰(zhàn)主要來(lái)自三個(gè)方面：1）標(biāo)記圖像和視頻數(shù)據(jù)較少。在模擬人類智能進(jìn)行認(rèn)知或感知的過(guò)程中，機(jī)器需要大量的標(biāo)記圖像或視頻數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)機(jī)器學(xué)習(xí)。目前主要依靠人工對(duì)海量圖像和視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，而且沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，可用的標(biāo)注數(shù)據(jù)有限，限制了機(jī)器的學(xué)習(xí)能力；

2）計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的精度有待提高，如在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中，目前最好的檢測(cè)準(zhǔn)確率是

66%，這樣的結(jié)果只能應(yīng)用到檢測(cè)精度上，迫切需要提高計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)處理的速度，圖像和視頻信息需要用高維數(shù)據(jù)來(lái)表示，這是機(jī)器理解目標(biāo)的基礎(chǔ)圖像或視頻，對(duì)機(jī)器的計(jì)算能力和算法的效率提出了很高的要求。

最后，我認(rèn)為如何讓電腦理解和看得更遠(yuǎn)是未來(lái)視覺的焦點(diǎn)。機(jī)器視覺是最常用的人工智能應(yīng)用之一。更好的介紹請(qǐng)看維基百科。

https://en.wikipedia.org/wiki/Computer計(jì)算機(jī)視覺是利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理，獲得我們想要的信息。在人工智能領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺的意義更近了一步，它不再是簡(jiǎn)單的圖像采集和圖像處理，如裁剪、縮放、濾波等，而是如何像人一樣理解圖像。這一領(lǐng)域的先驅(qū)者可以追溯到更早的時(shí)代，但直到20世紀(jì)70年代末，計(jì)算機(jī)性能的提高足以處理圖像等大規(guī)模數(shù)據(jù)，計(jì)算機(jī)視覺才得到了正式的關(guān)注和發(fā)展。

例如，在下面的圖片中，人們可以很容易地識(shí)別一個(gè)男人、一條斑馬線、一個(gè)黑色背包、一部手機(jī)等等。同時(shí)，他們還可以了解這些對(duì)象之間的關(guān)系。一個(gè)背著黑色背包的男子正在打電話穿越斑馬線。甚至可以進(jìn)行進(jìn)一步的推理，比如根據(jù)男人的穿著，那么他可能是一個(gè)喜歡運(yùn)動(dòng)的人。

信息，計(jì)算機(jī)視覺就是這么做的。

目前，計(jì)算機(jī)視覺主要包括：最基本的，如目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別，在此基礎(chǔ)上，動(dòng)作手勢(shì)識(shí)別，目標(biāo)跟蹤，圖像恢復(fù)與增強(qiáng)。

進(jìn)一步的研究是圖像理解。例如，在下面的圖片中，我們首先需要識(shí)別圖片中的所有對(duì)象并為它們添加標(biāo)簽。例如，在左邊的圖片中，我們可以識(shí)別大象、河流等，甚至包括描述性信息，如臟的、躺著的、站著的等等。這些標(biāo)記在語(yǔ)義上被重新組織成一個(gè)句子。然而，在圖像中仍然存在許多問(wèn)題，如識(shí)別圖像中不存在的對(duì)象，如馬、人等。因此，輸出語(yǔ)句（黑色）與實(shí)際語(yǔ)句（藍(lán)色）有很大的不同。