「高度」《人工智能标准化白皮书（2018）》发布（完整版）

图像理解是通过用计算机系统解释图像，实现类似人类视觉系统理解外部世 界的一门科学。通常根据理解信息的抽象程度可分为三个层次：浅层理解，包括 图像边缘、图像特征点、纹理元素等；中层理解，包括物体边界、区域与平面等； 高层理解，根据需要抽取的高层语义信息，可大致分为识别、检测、分割、姿态 估计、图像文字说明等。目前高层图像理解算法已逐渐广泛应用于人工智能系统， 如刷脸支付、智慧安防、图像搜索等。

（3）三维视觉

三维视觉即研究如何通过视觉获取三维信息（三维重建）以及如何理解所获 取的三维信息的科学。三维重建可以根据重建的信息来源，分为单目图像重建、 多目图像重建和深度图像重建等。三维信息理解，即使用三维信息辅助图像理解 或者直接理解三维信息。三维信息理解可分为，浅层：角点、边缘、法向量等； 中层：平面、立方体等；高层：物体检测、识别、分割等。三维视觉技术可以广 泛应用于机器人、无人驾驶、智慧工厂、虚拟/增强现实等方向。

（4）动态视觉

动态视觉即分析视频或图像序列，模拟人处理时序图像的科学。通常动态视 觉问题可以定义为寻找图像元素，如像素、区域、物体在时序上的对应，以及提 取其语义信息的问题。动态视觉研究被广泛应用在视频分析以及人机交互等方面。

（5）视频编解码

视频编解码是指通过特定的压缩技术，将视频流进行压缩。视频流传输中最 为重要的编解码标准有国际电联的 H.261、H.263、H.264、H.265、M-JPEG 和 MPEG 系列标准。视频压缩编码主要分为两大类：无损压缩和有损压缩。无损压 缩指使用压缩后的数据进行重构时，重构后的数据与原来的数据完全相同，例如 磁盘文件的压缩。有损压缩也称为不可逆编码，指使用压缩后的数据进行重构时， 重构后的数据与原来的数据有差异，但不会影响人们对原始资料所表达的信息产 生误解。有损压缩的应用范围广泛，例如视频会议、可视电话、视频广播、视频监控等。

目前，计算机视觉技术发展迅速，已具备初步的产业规模。未来计算机视觉 技术的发展主要面临以下挑战：一是如何在不同的应用领域和其他技术更好的结 合，计算机视觉在解决某些问题时可以广泛利用大数据，已经逐渐成熟并且可以 超过人类，而在某些问题上却无法达到很高的精度；二是如何降低计算机视觉算 法的开发时间和人力成本，目前计算机视觉算法需要大量的数据与人工标注，需 要较长的研发周期以达到应用领域所要求的精度与耗时；三是如何加快新型算法 的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采 集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

3.1.6 生物特征识别

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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