计算机视觉综述论文

图像分割技术论文篇一 图像分割技术研究 摘要:图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。本文介绍了基于阈值的分割方法和图像分割的图像分割性能的评价、应用现状;最后总结出图像分割的发展趋势。

图像处理是指用计算机对图像进行处理,着重强调图像与图像之间进行的交换,主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解,

由于self-attention可以有效捕获图片(或视频)中的长距离依赖,从而在不影响特征分辨率的同时获取全局的视野域,在视觉任务上引入self-attention,可以带来较大的性能提升。 论文[2]将self-attention用在视频动作识别任务上,如图2,

计算机视觉(computer vision) 机器人学(robotics) 这6个领域,构成了人工智能的绝大多数内容。人工智能之父阿兰·图灵(Alan Turing)在1950年还提出了一种图灵测试(Turing Test),旨在为计算机的智能性提供一个令人满意的可操作性定义。