计算机视觉未来可期否？

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6月28日下午，在南京创新周系列之“2019人工智能峰会智能生活高峰论坛”上，世界著名云计算和搜索专家，谷歌图像搜索及亚洲语言搜索发明人朱会灿表示，计算机视觉未来可应用于自动驾驶、病理诊断、盲人向导等场景。

其中，在自动驾驶领域，计算机视觉识别面临的最大考验主要在物体识别、物体速度识别、实时识别、恶劣天气识别方面。

计算机视觉是中国AI行业的最大组成部分，市场规模飞速增长。视觉技术的推陈出新与产业链的发展紧密相连。IDC将计算机视觉技术对安手机的影响分为四个层面，每一个层面的创新既相对独立又相互促进。利用新器件、新算法打造新方案探索新应用，改善用户体验，提升用户粘性是AI手机快速普及的重要助推力。

计算机视觉应用场景广阔,商业化变现空间大。计算机视觉能极大提升机器的图像感知能力和认知能力，因此应用场景十分广阔，例如在安防影像分析、泛金融身份认证、手机和互联网娱乐、批发零售商品识别、工业制造、广告营销、自动驾驶、医疗影像分析等领域都具有巨大应用价值。

计算机视觉实现了计算机“看得懂”，人脸识别、OCR和图像结构化是其主要应用场景。计算机视觉是用计算机模拟人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并且对图形进行处理，即实现计算机“看得懂”。计算机视觉处理过程包括预处理、分割、特征提取和分类四个环节：预处理主要对图像传输过程中的退化进行改善（如亮度、色彩和对比度），切割将图像分成互补重叠而又具有各自特征的子区域，特征提取描绘边缘的方向密度分布，分类根据算法模型给出类型结果。