劉詩(shī)晗 李天劍

摘要：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，科學(xué)技術(shù)發(fā)展迅猛，特別是在計(jì)算機(jī)領(lǐng)域先進(jìn)技術(shù)層出不窮，極大地促進(jìn)了社會(huì)的發(fā)展，便捷了人們的日常生活。深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)和研究中的一個(gè)新領(lǐng)域，可以通過(guò)對(duì)人類大腦的模仿釋放相關(guān)數(shù)據(jù)。本文探究深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展研究，希望能夠促進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展。

摘要：深度學(xué)習(xí)；計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域；應(yīng)用；進(jìn)展

一、前言

在當(dāng)前社會(huì)中，由于社會(huì)發(fā)展的需要，計(jì)算機(jī)視覺(jué)成為社會(huì)生產(chǎn)生活的重要組成部分。所謂計(jì)算機(jī)視覺(jué)，就是指通過(guò)攝影機(jī)和計(jì)算機(jī)代替我們?nèi)祟惖难劬?duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量，并能夠?qū)⑺脭?shù)據(jù)進(jìn)行圖形處理，最后把它變成更適合人類觀察的圖像，或者適合儀器檢查的圖像。對(duì)于圖像的處理包括圖像分類、圖像匹配、目標(biāo)檢測(cè)、圖像問(wèn)答、圖像語(yǔ)義分割、行為識(shí)別等。圖像語(yǔ)義分割和圖像問(wèn)答是近年來(lái)計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展的重點(diǎn)方向，需要用到深度學(xué)習(xí)的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展起到了重要的作用。

二、深度學(xué)習(xí)算法在圖像分類中的應(yīng)用

通過(guò)在深度學(xué)習(xí)中建立卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)有了大的突破，其中應(yīng)用最廣的是圖像分類和物體檢測(cè)。

圖像分類就是通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行分析，能夠把圖像劃分到某種類別中。圖像分類強(qiáng)調(diào)圖像整體語(yǔ)義的判定。當(dāng)前最常用語(yǔ)評(píng)判此類算法的帶標(biāo)簽數(shù)據(jù)集就是ImageNet和CIFAR-10/100。ImageNet的規(guī)模比較大，種類也比較多，在遷移學(xué)習(xí)的思想運(yùn)用比較多。遷移學(xué)習(xí)的通用場(chǎng)景為：在普通的場(chǎng)景下訓(xùn)練深度模型，通過(guò)將它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和參數(shù)與小數(shù)據(jù)集進(jìn)行共享的任務(wù)場(chǎng)景，這樣深度模型上的小數(shù)據(jù)任務(wù)就可以進(jìn)行微調(diào)。除此之外，圖像分類領(lǐng)域既是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)領(lǐng)域，也是最早使用深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的其他領(lǐng)域也可以在借鑒分類任務(wù)經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，把模型遷移到其他任務(wù)之上，這也是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)。

三、深度學(xué)習(xí)在物體檢測(cè)中的應(yīng)用

將物體檢測(cè)與圖像分類進(jìn)行對(duì)比會(huì)發(fā)現(xiàn)，物體檢測(cè)任務(wù)更加復(fù)雜。物體檢測(cè)就是指在給出的一張圖像中（圖像中包含了多個(gè)不同類別的物體），可以對(duì)每個(gè)物體進(jìn)行識(shí)別和定位?？梢哉f(shuō)，想要在物體檢測(cè)中獲得好的效果是比較難以實(shí)現(xiàn)的，深度學(xué)習(xí)模型在物體檢測(cè)中也更加復(fù)雜。

當(dāng)前的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中，物體檢測(cè)模型的建立基礎(chǔ)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?；旧纤械奈矬w檢測(cè)中的困難都集中在如何提取候選區(qū)域和如何對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行分類這兩個(gè)問(wèn)題上。這也就是物體檢測(cè)問(wèn)題比圖像分類問(wèn)題的難度更高、更加復(fù)雜的原因。同時(shí)物體檢測(cè)問(wèn)題對(duì)于模型的性能要求也比較高。近些年來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在結(jié)構(gòu)方面也有了較大的突破和技術(shù)創(chuàng)新，促進(jìn)了物體檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用范圍不限于圖像分類和物體檢測(cè)，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的其他方面也有著重要的作用。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的“端到端”技術(shù)，能夠使用可以更加方便。同時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在增多神經(jīng)元和加深網(wǎng)絡(luò)層次的情況下將訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化，使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以適用于結(jié)構(gòu)抽取型和數(shù)據(jù)稠密型的任務(wù)。

四、深度學(xué)習(xí)在人臉識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用

留心觀察周圍的生活我們不難發(fā)現(xiàn)，人臉識(shí)別技術(shù)在多個(gè)行業(yè)中都有了應(yīng)用。通過(guò)人臉識(shí)別技術(shù)，可以便于企業(yè)的員工考勤、優(yōu)化客戶的使用體驗(yàn)、提高服務(wù)水平等。如在防盜門上安裝人臉識(shí)別技術(shù)，便可以防盜。在企業(yè)安裝人臉識(shí)別技術(shù)，可以提高員工的工作積極性。

人臉識(shí)別技術(shù)主要分為兩類：人臉特征提取識(shí)別和人臉檢測(cè)定位。人臉檢測(cè)定位要求能夠從所取的圖像中分割出人臉目標(biāo)，然后進(jìn)行歸一化處理。人臉特征提取識(shí)別時(shí)要求算法具有不變形。人臉特征提取識(shí)別中的技術(shù)難點(diǎn)在于人臉不是一成不變的，而是具有一定彈性和可變性，建模難度高。人臉檢測(cè)定位中的技術(shù)難點(diǎn)在于人臉目標(biāo)模式的多樣性和背景的復(fù)雜性。未來(lái)人臉檢測(cè)定位的技術(shù)要能夠簡(jiǎn)化復(fù)雜的背景，還要建立高維空間人臉建模。

五、計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的商用和創(chuàng)新應(yīng)用

計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在商業(yè)中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。主要應(yīng)用范圍為安全監(jiān)控、犯罪體態(tài)識(shí)別、人臉識(shí)別、電子商務(wù)以及戶籍管理等許多方面。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)于社會(huì)的經(jīng)濟(jì)、安全、發(fā)展起到了積極的作用。如通過(guò)犯罪體態(tài)識(shí)別，可以幫助刑警將犯罪嫌疑人盡快捉拿歸案，保障人民群眾的人身和財(cái)產(chǎn)安全。企業(yè)通過(guò)使用人臉識(shí)別技術(shù)，可以防止替班、遲到、早退等不良現(xiàn)象出現(xiàn)，便于提高企業(yè)生產(chǎn)效率，促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。

現(xiàn)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在許多其他領(lǐng)域也有了新的應(yīng)用。在工業(yè)生產(chǎn)中，通過(guò)圖像處理和物體檢測(cè)技術(shù)，工業(yè)生產(chǎn)中的某些相關(guān)任務(wù)的準(zhǔn)確率和效率有了提升。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，對(duì)水果進(jìn)行分級(jí)時(shí)往往采用人工分級(jí)。但是在實(shí)際人工分級(jí)時(shí)，操作難度比較大。這是因?yàn)楣叨际亲匀划a(chǎn)品，在外觀的有著較大的差異。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的應(yīng)用，可以讓果蔬實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分級(jí)。通過(guò)相關(guān)技術(shù)設(shè)置，可以根據(jù)果蔬的大小、顏色、形狀、表面損傷和光滑程度進(jìn)行分級(jí)。

六、深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的發(fā)展

雖然計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域已經(jīng)有了較大的發(fā)展和進(jìn)步，但是還有較大的進(jìn)步空間。在計(jì)算機(jī)算法方面，最近的研究報(bào)告指出將計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)收集到的時(shí)序信息與CNN抽到的結(jié)構(gòu)信息結(jié)合后能夠取得更好的效果，那么未來(lái)科研人員可以把此作為新的研究方向。另外，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的圖像問(wèn)答和圖像摘要在近幾年的科研中有了新的突破，這都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)與自然語(yǔ)言處理互相結(jié)合的結(jié)果。未來(lái)幾年，科研人員一定能有更大的研究發(fā)現(xiàn)和研究成果。最后，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)提取中的特征表示進(jìn)行升級(jí)和改造，計(jì)算機(jī)在人工智能的應(yīng)用范圍會(huì)更廣。

七、結(jié)束語(yǔ)

隨著科研人員的不懈努力，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在近些年取得了不俗的發(fā)展和進(jìn)步。文中提到的圖像分析、物體檢測(cè)以及人臉識(shí)別系統(tǒng)在技術(shù)方面已經(jīng)成熟，在社會(huì)生產(chǎn)和生活中的應(yīng)用也已經(jīng)十分廣泛。對(duì)于圖像分割、圖像問(wèn)答、圖像識(shí)別等領(lǐng)域也在不斷地發(fā)展進(jìn)步中。相信在科研人員和全社會(huì)的共同努力下，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域會(huì)有更好的發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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（作者單位：北京信息科技大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院）