计算机视觉心得体会范文篇1

关键词：计算机多媒体技术；前景趋势；应用

计算机多媒体技术所指的就是利用数字通信网络技术、计算机交互式综合技术对多种表示媒体的信息进行处理的一种技术，其处理的信息对象包括声音、视频、图像等。利用多个软件、硬件，可以在多种信息间构建逻辑关系，促使交互式系统的形成[1]。近几年，多媒体技术的应用非常广泛，给人们带来了新的感觉与新体验，使人们的生活、工作方式均产生了较大变化。

1计算机多媒体技术的应用

计算机多媒体技术能够实现视频、声音、图像、数据、文字等信息的处理，它结合了数据传输、数据存储、数据转化等多方面的功能[2]。目前，该技术在多个领域中被应用。

（一）通讯领域中计算机多媒体技术的应用

通讯系统为人们的交流提供了有利条件，该系统可实现信息的交换、传递，通过计算机可同时对视频、音频、动画、文字等信息进行处理，从而实现信息的交流、传播。另外，将计算机与通信系统相结合，可以使距离、地域限制克服，提高信息传递的可靠性与有效性，可使彼此间的心理距离拉近，除此之外，还可确保信息传递的及时性。将计算机多媒体技术应用于通讯系统中，可使通讯更加具备真实感，将人心隔阂打破，为人们的远距离沟通、交流提供便捷。

（二）教学领域中多媒体技术的应用

目前，我国的高端人才非常缺乏，这就更加凸显了教学人才培养的重要性。多媒体技术的应用可以使传统单调的教学模式被打破，促使教学形式、教育内容更加丰富，对师生交流具有促进作用，可将师生距离拉近。多媒体技术的应用还可以激发学生的好奇心，使他们更加愿意投入到学习中，提高学习兴趣。

（三）医疗领域中多媒体技术的应用

随着多媒体技术的迅速发展，我国医疗领域也引入了该技术，并且取得了巨大突破，推动了医学诊断成像技术的发展。

（四）远程教育中多媒体技术的应用

计算机多媒体技术的发展推动了我国教育形式的变革。目前，远程公开网络课程非常流行，为学生的自主学习提供了方便，也可满足部分上班族的进修需求。就上班族而言，他们平常的工作比较忙碌，基本无时间外出进修，远程教育的出现可以使他们的学习需求得以满足，也不会对其工作产生太大影响。（五）娱乐项目中计算机多媒体技术的应用计算机多媒体技术在多个娱乐项目中被应用，就电影而言，以往主要是2D电影，伴随计算机多媒体技术的发展，3D电影的普及程度越来越高，为人们带来了更好的视觉享受。除此之外，在音乐制作上，也引入了计算机多媒体技术，通过该技术可以实现对音效的处理，取得更好的音效效果。

2计算机多媒体技术的前景趋势

计算机多媒体技术取得进一步发展后，为人们的工作、生活带来很大便捷，人们的生活方式、工作方式产生了很大变化，目前，该技术已经成为我们生活中的重要组成部分。计算机多媒体技术在以后的发展中仍然是以服务于人们为主，最大限度为人们的工作、生活提供便利。

（一）集成化

从以往的计算机使用情况上看，大多为文本媒体，对信息的表达还停留于显示阶段，在日后的计算机多媒体技术应用中，可实现听觉、触觉、视觉、嗅觉等方面的合成。

（二）计算机多媒体技术的网络化应用会更加广泛

在日后计算机多媒体技术的发展过程中，多媒体技术还将与科研项目相结合，促使抽象、复杂的科研内容简单化，将其转变为具体的动画信息或者图形，推动科研工作的发展。除此之外，多媒体技术还可结合于远程传输技术，可快速、有效传输信息，达到远程交流、远程处理事物的目的，促使信息网络平台的形成，为人们的交流、学习提供方便。

（三）计算机多媒体技术的家庭化

多媒体技术在日后将会被应用于更多加用电气中，使电器的使用更人性化、智能化。目前，电脑的应用非常普及，对多媒体技术家庭化的发展具有促进作用，该技术已经被应用于人们的生活、学习与工作中，越来越多的人接触到计算机多媒体技术，充分了解到该技术的便捷性、高效性，有利于充分发挥该技术的作用。（四）计算机多媒体技术的智能化日后，科研工作人员还将对计算机多媒体技术进行改良，使其朝着智能化的方向进步与发展，便于该技术能够更好的为人们的工作、生活服务。多媒体技术的信息量较多，能够以人们的意愿为依据，对信息进行筛选，在日后还将变得更加智能化。

3结语

计算机多媒体技术已经被应用于多个领域中，推动了人们生活、工作方式的变革，使人们的生活观念改变，为人们的生活增添了更多色彩。该技术将视频、音频、图像、图形等多种技术相结合，在医疗领域、远程教育、通信系统、娱乐项目中均得到了较好的应用，且随着日后的进一步发展，计算机多媒体技术将会变得更加智能化、自动化，为人们的工作、生活提供更多方便。

作者:王玲刘乃荣索颖单位:辽东学院

参考文献：

计算机视觉心得体会范文篇2

关键词：计算，脑科学，数学教育。分类号B845

1引言

数学能力是人类智能结构中最重要的基础能力之一。而计算能力是个体数学能力的基础与核心成分。近年来，随着认知神经科学的兴起，人们利用脑成像技术，直接揭示了各种计算过程的脑机制。这些领域的研究对有效地促进儿童计算能力的发展提供了科学依据。也为素质教育的实施提供了基础。

2计算过程的脑机制

2.1简单心算与复杂心算的脑机制

心算指在没有外界工具(如纸笔、计算器等)的帮助下进行的算术操作活动。

Pesenti等人认为。对于简单的个位数心算问题(如3+4或者3×4)，作为一种陈述性知识存储在语义记忆网络中，通常不需要实际计算就能直接提取出结果。这种问题称为算术事实，需要语言表征进行学习和存储。因此，算术事实的提取主要依赖于左半球的语言中枢，包括额下回(布洛卡区)，靠后部分的颞上回和颞中回(威尔尼克区)以及基底神经节和丘脑核。神经心理学的研究表明，算术事实提取障碍的确伴随着语言障碍的发生。此外，对于简单的加法运算，不管以视觉还是听觉形式呈现个位数字的加法运算。被试的左侧中央前回和顶内沟受到激活。Dehaene等人用fM－RI技术研究了精确与近似的简单加法运算所激活的脑区。结果发现精确的简单加法运算能够引起左额叶和双侧角回的激活。这些区域是与语言有关的精确算术事实提取的神经机制。Pesenti等人认为。对于更为复杂的心算问题(如37+64或者32×24)不仅依赖于记忆提取，还需要使用精细的运算法则。其认知过程通常包括在短时记忆中存储和操纵数字，选择并运用特定的解决策略。即先从记忆中提取形成中间结果的算术事实，保持在头脑中，然后使用，再忘记，使记忆负荷降到最低限度，最后应用基本的算术规则。因此，除了理解刺激和产生反应。简单和复杂心算共同包含了提供中间和最后结果的记忆提取成分。复杂的心算不仅依赖于言语工作记忆，还依赖于视觉空间工作记忆。

Zago等人将精确心算中的事实提取成分与实际运算成分分离开来，揭示心算任务中两种基本解决策略的功能解剖学基础。从而探讨语言的和视觉空间皮层区域的独立作用。实验用正电子发射断层扫描技术(PET)来测量被试在实验任务中的区域性皮层血流量。实验任务包括让被试休息、阅读数字、从记忆中提取简单的算术事实(如2×4)、完成复杂的心算任务(如32×24)。结果发现，与阅读数字相比较，提取简单的算术事实依赖于左侧顶叶一前运动回路。除此之外。提取任务与命名网络有关，包括左侧前脑岛和右侧小脑皮层，不包括外侧裂周围(perisylvian)的语言区。除了提取网络，复杂的心算包括两个功能网络：一个是在视觉空间记忆中储存多位数字的左侧顶一额叶网络，另一个是与视觉表象解决策略有关的双侧颞下回。总之，这些结果表明，在复杂心算中视觉空间表征和视觉表象加工的重要作用。

Kou等人使用脑磁图(MEG)进一步检验心算任务中有关大脑皮层的活动情况及其是否受到心算复杂性的调节。实验操纵了三种复杂性水平：(1)相对简单的计算，对一个两位数进行加3，加完之后停止，不再进行连续加3任务；(2)相对复杂的计算，对一个两位数进行连续加3运算；(3)不计算，即对一个两位数进行加0的运算。结果发现，在700－900ms的潜伏期上。双侧额叶／前额叶和顶叶在计算条件下(简单的和复杂的)神经活动性显著增强。在同样的潜伏期上，双侧前额叶和左侧顶叶的神经活动性受心算复杂性的影响。与简单计算条件相比，复杂计算条件下这些脑区的激活程度更大。相对于简单计算而言，被试在复杂计算条件下双侧顶上脑区在α波段自发性神经活动的事件相关抑制性(事件相关去同步化作用：event-relateddesynchronization，ERD)更显著。该结果与先前的fMRI研究结果是一致的。

可以看出，由于简单心算主要涉及一些算术事实的提取，依赖于左半球的语言中枢，而当心算变得更为复杂，不仅需要记忆提取，还需要使用精细的运算法则。这时，个体的左侧顶一额叶网络和双侧颞下回脑区出现明显激活，该激活表明，复杂心算与视觉空间表征和视觉表象加工有关。

2.2精算与估算的脑机制

精算主要指依靠数字与数学运算符号。遵循一定的运算规则，按照一定的演算步骤，得出“准确”或“比较精确”的计算结果；而估算则指在利用一些估算策略的基础上，通过观察、比较、判断、推理等认知过程，获得一种概略化的结果。

Dehaene等人采用fMRI与ERP技术观察了成人在精算与估算任务中的脑活动。在fMRI实验中，他们发现精算任务主要激活了左额叶下部区域，包括左侧扣带回、左侧楔前叶、右侧顶一枕回间沟、左右侧角回和左侧颞中回；估算任务则激活了双侧顶叶下部区域，包括左右侧顶内沟。向前扩展到深层的中央后沟，向下到顶下小叶。在ERP实验中发现，估算与精算在时间进程上也表现出明显的差异，当加法问题呈现216毫秒后，精算任务产生了更高的诱发负电位，而在272毫秒左右时，估算任务诱发出更高的负电位。研究发现，与精算任务相联系的脑区主要与个体的语言区有较明显的重叠，同时在时间进程上也与语言加工类似，而估算任务则和个体的空间运动与躯体运动(尤其是手指)知觉区域联系密切。

Lemera等人用fMRI技术对两类计算障碍病人进行了研究，一类是左侧顶叶局部受损的格斯特曼综合症(gerstmann'ssyndrome)病人，另一类是左侧颞叶代谢减退的语义痴呆症病人。结果发现，第一类病人在估算中表现出严重的迟钝，在减法运算、阿拉伯数字和一组点子的数量比较任务中也存在很大障碍，但在做乘法运算时没有困难。第二类病人在乘法运算中存在缺陷。但在减法运算中没有问题。并且具有完好的估算能力和非符号数量加工能力。

Kucian等人用fMRI技术对18名发展性计算障碍儿童(年龄在11.2±1.3岁)和20名年龄匹配的正常儿童在不同算术任务中的脑激活情况进行比较研究。在实验中让两组儿童完成精算和估算加法任务，以及数量比较任务。结果发现，在估算任务中。发展性计算障碍儿童几乎整个神经网络包括顶内沟、两半球额中回和额下回的激活程度很弱。左侧顶内沟、左侧额下回和右侧额中回在正确的估算中起着关键性作用，这些脑区的激活与正确率有

关。相反，在精算和数量比较时，没有发现两组被试存在显著差异。

最近，Funnell等人报告了一个裂脑病人在简单计算中的两半球激活情况。通过四个实验发现，在简单计算时，左半球优于右半球。在两个不同的再认范式中，右半球在所有算术运算中的成绩处于几率水平。在回忆范式中，右半球在加法和减法运算中的成绩超过几率水平。但在乘法和除法运算中处于几率水平。对错误率进行分析发现，右半球不能进行精确地加法和减法运算，但能够进行估算。在对较小数字和较大数字进行精确的加法运算和估算时发现，左半球在两类任务中的成绩同样好，但右半球在估算中成绩比精算中成绩更好。在精确的加法运算中，右半球在较小数字的运算问题中表现更好，但在估算中，对于较大数字的运算问题表现更好。

总之，通过对正常人、计算障碍病人和裂脑病人在精算与估算任务中的研究表明。精算与估算所激活的脑区存在明显的区别，在加工中可能采用不同的内部编码。精算任务主要激活左额叶下部区域，采用的是语言编码；而估算任务则激活双侧顶叶下部区域，主要基于对视觉一空间信息的认知加工。另外，裂脑病人的研究结果表明。大脑右半球在估算任务中起重要作用。

2.3计算能力的年龄发展与个体差异的脑机制

Rivera等人使用fMRI技术研究了心算过程中的神经发展变化。实验给被试(8－19岁)呈现一些简单的加法和减法计算等式(1+2=3或者5-2=4)，要求判断结果是否正确。结果发现，在加法或减法任务中，准确性随年龄增长而提高。对于年龄较大的被试来说，其左侧顶叶皮层和上边缘脑回及其邻近的前侧顶内沟、左侧枕颞皮层受到更大的激活。相反，让年龄较小的被试来完成相同水平的心算任务，结果发现其前额叶皮层包括背外侧和腹外侧前额皮层和扣带前回皮层受到更大的激活。表明年龄较小的被试需要相对较多的工作记忆和注意资源。另外，年龄较小的被试在计算过程中，发现其海马、背侧基底神经节也受到较大激活。表明他们更多地需要陈述性记忆和程序性记忆系统。该结果表明，随年龄的增长，个体的左侧顶下皮层功能也在增长，因此在计算时越来越少地依赖于记忆和注意资源。

Grabner等人探讨了数学能力高低不同的个体在心算任务中大脑所激活的区域。他们根据学生在标准化智力测验和算术测验中的成绩，将25个学生分成两组，一组为数学能力较高组，另一组为数学能力较差组。这两组学生在非数字智力测验和年龄上均没有显著差异。在fMRI的区组设计中。被试需要判断个位数和多位数乘法问题的正确性。结果表明，数学能力较高组的学生在解决两种类型的算术问题时，其左侧角回受到更大的激活。相关分析的结果进一步验证了数学能力的个体差异与角回激活之间的这种关系。该结果证实了在算术问题解决中。左侧角回是数学能力的个体差异的神经基础。对于数学能力高的个体而言，在算术运算时更多地依赖于自动的、以语言为中介的加工过程。

另外，Pesenti等人报告了一个心算天才Gamin的案例，研究了心算天才与一般人在心算任务中的差异。Gamin是一位26岁的德国人，在两位数的乘法、除法、乘方、开方、正弦计算等方面表现出与众不同的能力。他能很快并准确地说出像539、995、sin287这类题目的结果，对一些更为复杂的题目的计算结果与正确答案也十分接近，如8547799037的开5次方根，准确答案是96.61，Gamm给出的答案是96。PET的研究发现。Gamin与一般心算者在心算时大脑左右两半球均有激活，但总体上都表现为左脑优势。所有心算者的双侧缘上回、顶内沟、枕叶、额下沟。以及左脑颞枕联合区、额中回均有激活。但是Gamin还存在一些特有的激活脑区，其右脑颞枕联合区、额叶内侧、海马侧回、前扣带回上部，以及左脑中央旁小叶这5个脑区的激活，而在一般心算者中这5个脑区表现为去激活。这几个脑区活动基本上都与情景记忆活动有关，它们负责情景记忆信息的编码和提取。Gamin在事后报告中也说自己通过视觉表象对数字信息进行编码和提取。

这些结果表明，在计算过程中所激活的脑区受年龄发展和个体差异的影响。随着年龄的增长和数学能力的提高，个体逐渐依赖于自动化的加工。较少地依赖于工作记忆和注意资源。心算天才的案例表明，情景记忆在计算过程中起重要作用。

2.4计算训练的脑机制

研究发现，如果对算术问题进行短期训练，参与算术运算的脑区会发生显著的变化。Delazer等人采用一套包括18个复杂的乘法运算问题(如7×12)对学生进行为期一周的训练，直到他们完整地掌握了18个问题的所有答案。在随后的fMRI测验阶段。给被试呈现训练过的问题和新颖的、没有训练过的问题。然后对被试在解决这两类问题时的大脑活动进行比较。结果发现，在解决没有训练过的问题时，被试的左侧顶内沟和额下回受到更大激活；而在解决训练过的问题时，左侧角回则产生更大激活。这表明，算术知识学习的脑机制发生在从前额区到顶区、从顶区再到角回的变化。

Ischebeck等人利用fMRI技术研究算术学习发生的过程。在扫描之前，不提供训练。训练包括两种形式：一种通过高频重复一套复杂的乘法问题(重复性)；另一种通过低频重复另一套问题(新异性)。在事件相关设计中，重复性问题和新异性问题随机出现。结果发现，由于训练的作用，额一顶区和尾状核这两个脑区的激活下降，而在颞一顶区如左侧角回的激活增加。大约对一个问题重复8次之后，训练效应达到显著性水平，并在实验的整个进程中保持稳定。而且，经一周广泛的算术训练之后，大脑激活模式的变化也出现了训练效应。在健康成人的大脑激活上产生的早期和有力的变化表明重复性刺激会深刻而快速的影响fMRI的结果。他们还认为，在解决训练过的问题时在角回上所看到的较大激活可能反映了这样一个问题。即随着训练的增加。被试在解决这类问题时更多地依赖于自动化的、言语事实的提取过程。总之，该项研究同样表明了训练可以促进个体的计算能力。

综上所述，在不同计算任务中所激活的脑区受计算任务的复杂性(简单心算和复杂心算)、任务要求(主要指精算和估算)、年龄发展与个体差异以及训练的影响。

3对数学教育的启示

我国历来重视基础数学教育，并积累了丰富的教育教学经验。然而，关于计算能力的脑科学研究的新成果对有效地促进儿童计算能力的发展提供了重要启示。

3.1注重训练学生运用视觉空间能力

脑科学的研究成果表明，对于简单的计算问题，可以作为一种陈述性知识存储在语义记忆网络中，只需要语言表征就能够进行学习和存储。然而对于复杂的计算问题，由于其包含着算术知识的提取和详细的运算法则，不仅依赖于言语工作记忆，

还依赖于视觉空间表征和视觉表象加工的重要作用。心算天才的案例也告诉我们，高度发展的计算能力依赖于视觉表象和情景记忆对数字信息的编码和提取。

因此，在实际教学过程中，教师不能单纯地以语言为主要的教学工具，使用较严谨的语言逻辑方式，采取知识讲授的方法进行教学。否则。会容易促使学生对算术事实与运算程序形成机械记忆，从而阻碍学生计算能力的发展与提高。教师应该注重学生在解决实际问题中的视觉空间能力的培养。例如，通过中国传统的算术学习或训练方式――珠心算进行培养。因为研究也发现，与普通人的计算过程相比，珠心算能手在与视觉空间功能有关的左侧顶叶上部区域产生了更多的激活。表明他们在珠心算过程中，更多使用了视觉空间功能。从而有助于计算能力的提高。

3.2加强训练学生的估算能力

脑科学的研究成果表明，精算与估算在脑区上存在明显的分离。精算任务依赖于特定的语言表征，该任务激活的脑区与语言区有明显的重叠；而估算任务依赖于数的视觉空间表征，更多地与运动、空间知觉、躯体知觉的有关区域有着较密切的联系。大脑右半球的一些特定脑区在估算中起重要作用。

因此。估算能力与精算能力在个体计算能力发展中均具有重要的作用。二者不可忽视。如果在实际教学过程中，只强调精算能力的培养，那么估算能力与就无法获得足够的训练，使儿童的数学思维缺乏必要的灵活性与变通性，甚至只会进行机械计算，缺乏数学常识与直觉能力㈣。在估算能力的训练方式上应该采取不同于精算能力的训练方式。估算教学应该结合视觉的、空间的、运动的和躯体的知觉训练联系起来。也即与日常生活中的问题紧密结合起来。实践表明，数学与生活越贴近，学生的情感越容易引起共鸣，越有利于数学知识的获得和巩固，这是估算教学中不可忽视的方面。例如：“你负责组织29个同学去公园游玩，门票每张8元。带250元钱够吗?”等等……估算教学与生活实际相结合，才能显现估算的内在价值，才能使估算能力得到更好地训练。

3.3坚持注意力和工作记忆的系统训练

计算机视觉心得体会范文篇3

关键词：数字媒体；展示设计；交互技术

现代的展示活动是指在特定的空间和时间内，以艺术设计的手段对展品进行展示介绍，使参观者容易接受设计者要表达出的展品信息，充分了解展品内容。展示活动是特殊的广告形式，也是最常见，规模最大的宣传手段。它是信息交流的窗口，我们可以在观赏中思考，接受教育，获得知识。如今，展示活动受到信息时代大环境的影响，向数字化媒体展示趋势发展。它是将展示设计与数字媒体技术相结合，运用数字化技术来将展品展现给观赏者，更加增强视觉效果,给观赏者带来不一样的观感体验。交互性是数字化展示的突出特点与优势。研究数字媒体技术的交互性，用技术高度模拟人类的沟通方式，可以实现展品与观众的良好互动。在整个过程中，观众在信息传播中占有主导性，选择自己感兴趣的部分，主动去获取信息，而不是被动接受所有繁杂的信息，提高了观众主观能动性的同时缩短了观展时间，有利于有用信息地高效获取。学习研究交互性数字媒体展示也是环境保护、构建绿色生态的需要。数字化展示平台拓宽到网络，观众可以通过电脑、电视、手机接收展示信息，与传统的展柜展示相比，节省了贵重物品和大型物件的运输成本，减小了历史文物的破损风险，展示形式轻松便捷，节约资源，符合我国提倡的环境可持续发展战略。“交互”一词语出《京氏易传•震》：“震分阴阳，交互用事。”词典中解释为互相、彼此。

本文研究的数字化展示设计中的“交互”即观赏者通过展示空间的交流平台，与计算机产生的交流互动，双方共同参与其中，平等自由。观众从展示的信息中获得灵感或想法，再通过交流系统反馈给电脑，商家可以通过这些信息了解商品市场，进行再生产的导向，使商品更加符合消费者需求和期望。人与机器交互的纽带是人机界面，即用户界面。人们是通过这个窗口来与计算机进行对话的。计算机语言转换成人类语言被识别，界面在将观众的反馈翻译成计算机语言传入系统。观众既可以获取相应的信息，也可以控制机器来把握信息的种类，读取的速度等，人机界面的功能直接影响了观众接受信息的效果。数字媒体展示中的人机界面不仅仅局限于一个显示窗口，已经随着新技术的革新拓宽了显示方式。日本早在六年前bother公司就研发了“视网膜成像显示技术”，不用任何的幕布，直接在人类的视网膜上投影，这一发明大大超出了人们的想象，很有可能会改变我们感知信息的方式。由于技术的安全性遭到观众质疑，这项技术并未得到普及。2012年全世界出现了最薄屏幕，是在肥皂泡上进行放映，称之为“泡沫幕布”。可以展现二维，甚至三维的效果，泡沫在空中飘浮时，图案的纹理还会改变。创意十足。不仅显示方式变得多样，显示的领域也不只是视觉，多感官感受开始成为展示的内容。因为人机交互不只是用眼睛看，还有多重的五官感受及行为互动等。5D电影院就可以跟随电影中的情节来刺激观众的听觉，视觉，触觉等感官，使他们产生身临其境的感觉，更好的与电影中的角色产生互动。计算机的显示输出是人的输入，而人的输出则是计算机的输入。

计算机显示的内容及方式发展的同时，我们与电脑的互动也早已不止是控制人机界面的按钮。如今，电脑可以识别我们的语音，表情，手势。2009年美国麻省理工学院研发了可穿戴式手势界面控制系统,我们可以将硬件穿在身上，投影仪和摄像头随身携带，可以投射到任何物体的表面作为界面，用自己的手指就可以实现缩放地图，拍照，打电话等功能。上海世博会中各国展厅也大量运用了手势识别，声音交互，灯光脚步交互等。不同的交互形式带给我们的心理感受不同，交互形式的多样化，可以多角度地刺激观赏者的感官，使观众更好地接受信息。近年来，我国大型展会层出不穷，尤其是在博物馆科技馆领域。数字媒体交互展示成为展示形式的主流，与观众形成良好的互动关系。2010年中国测绘科技馆中数字地球厅向我们展示了一个巨大的三维沙盘，准确地展现出我国最新的地貌景观，观众可以从二楼向下俯瞰，目光所及我国的每一寸土地，效果极具震慑力。数字地球厅内观众可以通过使用触摸球选择荧幕上所播放的天文资料的范围。2011数字美术馆“三媒合一“是一项对当代媒介变革有巨大影响的伟大发明，三媒合一是指把平面媒体、移动媒体、网络媒体三种不同媒介相结合，观众可以同时阅读阅读、欣赏视频和浏览网页，开创了一种新的传递信息的方式。利用VR技术的360度环幕立体投影，使现场观众有一种强烈的临场感。2015年武汉园博园长江文明馆中“梦幻长江”是数字媒体展示的典范，采用了无轨三自由度骑乘车技术，是全世界第一次运用此技术的展项。让游客以第一视角，切身感受长江干流最经典优美的自然风光与人文景观。但是我国数字化展示仍处在一个发展时期，由于计算机技术与欧美日韩等发达国家有明显的差距，数字化展示在我国的发展和应用也受到限制。

计算机视觉心得体会范文

关键词：计算机视觉；地图匹配；SLAM；机器人导航；路径规划

1概述

计算机视觉在人工智能学科占据重要地位，为自主移动机器人视觉导航做了深厚的理论铺垫。目前，机器人导航技术有很多种，传感器导航技术如里程计、激光雷达、超声波、红外线、微波雷达、陀螺仪、指南针、速度、加速度计或触觉等得到了普遍应用，与上述非计算机视觉导航技术相比较，计算机视觉导航技术如人眼般具有灵敏度高且可捕获的信息量大以及成本低等优点。由于室内相对室外空间比较狭小且内部环境复杂，所以普通移动机器人在作业过程中，完成躲避眼前障碍物、自主导航以及为自身找出一条可行路径等一系列操作会相对比较困难。计算机视觉导航技术可利用本身的摄像头获得室内周围的环境信息，实时对其周身的场景进行快速反馈，对视野前方障碍物进行快速识别和检测，从而确定一条高效的可行的安全路径。本文对计算机视觉导航技术进行分类研究，主要分为3类：第一类是环境地图事先已知，提前对外界环境特征进行提取和处理，建立全局地图，并将地图信息存储在机器人内存数据库中，在导航的时候实时进行地图匹配；第二类是同时定位与地图构建，移动机器人在自身位置不确定的情况下根据自身的摄像头获取周围未知环境信息，在作业时逐步构建周围的环境地图，根据构建的增量式地图自主实时定位和导航；第三类是不依赖环境地图，自主移动机器人不需要依赖任何的环境地图，其在作业活动时的可行区域主要取决于摄像头实时识别和检测的环境相对信息。

2环境地图的表示方法

目前，计算机视觉导航技术多采用栅格地图、几何地图、拓扑地图和混合地图构建环境地图信息。

2.1栅格地图

栅格地图，将栅格图像考虑为一矩形，均分为一系列栅格单元，将每个栅格单元赋予一个平均概率值，并利用传感信息估计每个单元内部内存障碍物的概率。构建栅格地图的优点是其地图表达形式直观，创建和维护比较容易；但当划分的栅格单元数量不断增多时，实时性就会慢慢变差；当划分的栅格单元越大时，环境地图的分辨率越低。

2.2几何地图

几何地图利用几何特征如点、直线、平面等来构成环境主要框架，需要知道这些特征在环境中信息的具置，所以几何地图通常使用其对应的三维空间坐标来表示。几何地图构建过程相对简单，保留了室内环境的各种重要信息，是基于计算机视觉的定位与地图构建算法中最常用的一种表示方式。但是为了完成环境的建模需要标记大量的特征，从而计算量也非常的大，降低了实时性，其重建的地图也容易出现与全局不一致的情况。

2.3拓扑地图

拓扑地图用许多节点和连接这些节点的曲线来表示环境信息。其中，每个节点相对应真实环境中的特征点（如门角、窗户、椅子、桌子角及拐角等），而节点之间的曲线表示两个节点对应的地点是相联通的。拓扑地图把环境信息表上在一线图上，不需要精确表示不同节点间的地理位置关系，图像较为抽象，表示起来方便且简单。机器人首先识别这些节点进而根据识别的节点选择节点与节点间的曲线作为可作业的路径。

2.4混合地图

混合地图主要包括3种形式：栅格一几何地图、几何一拓扑地图以及栅格一拓扑地图。混合地图采用多种地图表示，可结合多种地图的优势，与单一的地图表示相比更具有灵活性、准确性和鲁棒性，但其不同类别的地图结合起来管理会比较复杂，难以协调，增加了地图构建的难度。文献针对室内环境所建立的模型分为全局拓扑和局部几何表述部分，整体环境通过拓扑节点串连起来，维护了整体环境表述的全局一致性；而以每个拓扑节点为核心所采用的几何表述则可确保局部精确定位的实现，这样建立的几何一拓扑混合环境模型可将二者的优势都表现出来，使得移动机器人定位和地图构建同时进行，实现容易。

3基于计算机视觉的室内导航

基于计算机视觉的室内导航技术可利用摄像头捕获机器人周围环境的全部信息，对其周身的场景进行反馈，对障碍物进行快速识别和检测，从而确定一条高效的可行的安全路径。本文将计算机视觉室内导航技术主要分为3类：第一类是环境地图事先已知；第二类是定位与地图构建同时进行；第三类是不依赖环境地图。

3.1环境地图事先已知

提前对外界环境特征进行提取和处理，建立全局地图，并将地图信息存储在机器人内存数据库中，在导航的时候实时进行地图匹配，即预存环境地图。在环境地图事先已知的导航中，路标信息保存在计算机内存的数据库中，视觉系统中心利用图像特征直接或间接向移动机器人提供一系列路标信息，一旦路标被确定后，通过匹配观察到的图像和所期望图像，机器人借助地图实现自身精确定位和导航。该导航技术过程可分为以下步骤：

a）图像获取：摄像头获取其周围的视频图像；

b）路标识别及检测：利用相关图像处理算法对图像进行一系列预处理如进行边缘检测和提取、平滑、滤波、区域分割；

c）路标匹配标志：在观察到的图像和所期望图像之间进行匹配，搜索现有的路标数据库进行标志路标；

d）位置计算：当有特征点进行匹配时，视觉系统会根据数据库中的路标位置进行自身精确定位和导航。

在基于计算机视觉的地图匹配定位过程中，主要有2种地图匹配较为典型。

①已知起点，已知地图。这种条件下的定位称为局部定位，采用的是一种相对定位的方法，如图1所示为其位姿估计过程，这种情况目前导航技术研究得最多。

②不知起点，已知地图。这种条件下的定位称为全局定位。当机器人需要重置时，通常使用这种定位方法来检索机器人的当前位置（即姿态初始化）。常用的辅助方法是在环境中添加一些人造信标，如无线收发器，几何信标，条码技术，红外或超声波接收系统进行位置识别，利用视觉系统识别自然标志，自主定位。

3.2定位与地图构建同时进行

不知起点，不知地图。SLAM技术最早由Smith等人于1986年提出，移动机器人在自身位置不确定的情况下根据自身的摄像头获取周围未知环境信息，在作业时逐步构建周围的环境地图，根据构建的增量式地图自主实时定位和导航。在日后的导航研究中，混合地图中的几何一拓扑混合环境模型被得到广泛应用，主要用来解决SLAM问题。

2003年，在解决SLAM技术难题上，Arras等人采用基于Kalman滤波器和最邻近（nearestneighbor）匹配策略的随机地图创建方法。下面是该算法步骤：

a）数据采集：首先初始化系统，从摄像头传感器采集距离数据；

b）状态预测：视觉系统预测机器人运动状态，实时返回新位姿信息和协方差矩阵，预测地图；

c）观测：从原始捕获的信息中提取主要特征信息并将此信息返回给局部地图；

d）测量预测：预测机器人当前位姿的全局地图；

e）位置匹配：应用最邻近滤波器匹配局部地图中的观测点和预测点；

f）估计：使用扩展Kalman滤波器更新地图；

g）创建：将非相关的观测点加入地图，对机器人返回增量式地图；

h）输出地图。

制约机器人视觉系统性能的重要因素是信息实时处理的计算复杂度和处理效率，SLAM算法需要在地图密度与计算效率之间取得权衡。

3.3无环境地图

在这类系统中，机器人不需要依赖任何的环境地图信息，机器人的活动取决于其当时识别和提取出来的环境信息，这些环境信息可能是桌子、椅子和门等，不需要知道这些环境元素的绝对位置。无环境地图的导航技术典型的技术有3大类：基于光流的导航技术、基于外观信息的导航技术、基于目标识别的导航技术和基于目标跟踪的导航技术。

3.3.1基于光流的导航技术

光流是三维空间运动物体在观测成像面上的像素运动的瞬时速度，也是图像亮度的运动信息描述。光流法计算最初是由Horn和Schunck于1981年提出的，其利用二维速度场与灰度，引入光流约束方程，得到光流计算的基本算法。光流计算基于物体移动的光学特性提出了2个假设：①运动物体的灰度在很短的间隔时间内保持不变；②给定邻域内的速度向量场变化是缓慢的。如Santos-Victor等人研发了一种基于光流的robee视觉系统，该系统模拟了蜜蜂的视觉行为。在robee视觉系统中，使用单独的双目视觉方法来模拟蜜蜂的中心反射（CenteringReflex）：当机器人移动到走廊两侧的墙壁中心时，左眼捕获场景的瞬时速度与右眼捕获场景的瞬时速度是相同的，几乎没有差别，那么机器人就可以知道他们在走廊的中心。如果眼睛两侧的眼睛的瞬时变化速度不同，则机器人移动到较慢的速度。在自动机器人导航的实现中，基于这个想法是测量摄像机捕获图像场景瞬时速度差异。这种导航技术只能用于室内单通道直走道导航，不能引导机器人改变方向，具有一定的局限性。

3.3.2基于外观信息的导航技术

基于外观的机器人导航方法，不需要构建真实的地图导航，机器人通过自身所携带的摄像头和传感器感知周围目标的外观信息进行自主定位和导航。其中，所述的外观信息多为目标信息的颜色、亮度、形状、空间大小和物理纹路等。机器人在导航时存储连续视频帧的环境图像信息，并将连续视频帧与控制指令相关联，从而再执行指令规划有效路径到达目的地。

3.3.3基于目标识别导航技术

为了达到目标点或是识别目标，机器人很多时候只能获取少量的图像信息。Kim等人提出了一种用符号代替导航各个位置的赋值方法。该赋值方法中，机器人执行命令如“去窗边”“去你后面的椅子旁”等。这样，通过相关的符号命令，机器人自动识别并建立路标，通过符号指令到达目标点。例如“去你后面的椅子旁”，这样的命令就是告诉机器人路标是椅子、路径向后。该导航技术的难点在于目标是否可以准确实时识别路标。第一，识别大量不同类别的物体，室内环境有许多不同类别的物体，需要将它们组织到一个在给定的容易搜索图像数据结构中去，起到容易识别是用什么度量来区分物体；第二，识别大量不同背景下的物体，一个合适的物体表达式有助于将图像组织成片断，而这些片断来自于物体的种类且与物体无关的；第三，在抽象层次上识别物体，机器人可以不需要在看到一个具体的杯子之前便能知道它是一个杯子，相关程序能够类似的物体进行识别和区分。

3.3.4基于目标跟踪的导航技术

基于目标跟踪的导航技术，为机器人构造一个虚拟地图，机器人通过摄像头获取连续的视频序定一个跟踪的目标，为了达到对目标的精确定位和实时跟踪，可以利用粒子滤波算法对需要跟踪的目标进行建模。基于粒子滤波的目标跟踪主要包含四个阶段，分别是初始化目标区域，概率转移，目标区域权重计算，目标区域重采样。在机器人导航之前，通过视频序列的当前几帧标注机器人所需要跟踪的目标，在导航时，机器人通过连续的视频帧感知周围的待跟踪目标，同时对所需要跟踪的目标散播粒子，当获取的视频帧对目标区域重采样后足以让机器人确定所需要跟踪的目标时，机器人通过确定的目标为自己规划最有效的路径到达目的地。获取视频序列目标跟踪是算机视觉领域中的重要分支，它在工业生产、交通导航、国防建设、航空导航等各个领域有着广泛的应用。

计算机视觉心得体会范文篇5

摘要中职学校后天残疾的视障生计算机的教与学的难度比先天残疾的视障生大，除了生理残疾方面的原因，重点在于残疾学生对自身的残疾认知错误。

关键词视障生计算机学习认知心理

中图分类号：G442文献标识码：A

TheImpactofCongenitalDisabilityandAcquiredDisabilityforVisuallyImpairedStudents'ComputerLearningCognitivePsychologyinVocationalSchools

XIONGLiang

（DepartmentofPsychology，SchoolofEducationScience，Hu'nanNormalUniversity，Changsha，Hu'nan410081；

SpecialEducationSecondarySchoolinHu'nan，Changsha，Hu'nan410119）

AbstractDifficultyinvocationalschoolsacquiredvisuallyimpairedstudentswithdisabilitiesandlearningcomputerthancongenitaldisabilityvisuallyimpairedJohnson，inadditiontothephysiologicalreasonsfordisability，focusingonstudentswithdisabilitiesfortheirowndisabilitycognitiveerrors.

Keywordsvisuallyimpairedstudents；computerlearning；cognitivepsychology

视障生由于视力不同程度的丧失，获取信息的渠道相对狭窄，绝大多数人只能靠耳朵专注听取需要注意的对象，极易出现听觉疲劳，从而导致信息的遗漏。但在中职学校后天残疾的视障生计算机的教与学的难度比先天残疾的视障生大，除了生理残疾方面的原因，重点在于残疾学生对自身的残疾认知错误。这些问题后天残疾的学生比较起先天残疾的学生来讲更为严重。

1引起先天残疾与后天残疾的原因

先天残疾不仅与遗传发育因素有关，还与环境行为因素有关。先天致盲的原因包括：家族遗传、近亲结婚、胎儿期的影响、未知的其它因素等。后天残疾大多都与环境行为因素或者疾病伤害因素有关。后天残疾主要有：事故伤害致残、交通事故致残、环境等因素导致的残疾。而后天致盲主要原因包括：视觉器官的疾病、全身性疾病、心因性疾病及眼外伤等。

2先、后天残疾的中职视障生在计算机中学习存在的不同问题

在学习之前，盲生从来没有或者很少接触计算机，计算机的学习，对学生来说是一个全新的知识。而先天残疾的视障生会很快地进入到角色中去学习。用手去摸显示器、主机、键盘等，调动所有感观去获取信息，能主动地去获取信息，并且找到适合自己的学习方法。能想办法去理解老师教学专业用语。在教学过程中，时不时有学生问问题，这个是词语是什么含义。比如，学生问：网络是虚拟的，怎么就能共享资源？什么是3G等，给学生解释清楚以后，学生听懂了，课后也会花大量的时间去巩固这些知识。这样就提高了学生对知识的吸收能力。而后天残疾的视障生，总不能很坦然地去面对自己的残疾，总是认为自身的残疾程度很重，不能很好地完成计算机操作。所以带着自己学不好的心理暗示去学习或操作，键盘中间的26个字母往往要花大量的时间去死记硬背，始终提高不了打字的速度。在学习电子邮件的收发的时候，只要稍有变动，学生就手足无措，无法使用读屏软件完成操作。在课堂上也不好意思提出自己不会的问题，觉得自己不会是种耻辱。在积累了大量的问题后，计算机的学习也就不了了之。

3引发后天残疾的中职视障生学习计算机困难的认知心理因素及解决办法

3.1后天残疾的中职视障生对自身残疾错误认知造成自立障碍

因为后天致残的视障生一般很难接受残疾的现实，认知建立在自己以往经验的态度和假设基础之上，觉得残疾是件非常悲惨且恐惧的事情。他们几乎都会产生不同程度的焦虑或抑郁情绪。残疾造成的学习、生活、社会交往的障碍，使视障生往往需要比健全人更多地集中精力和付出代价，才能获得某些成功。特别在没致残前顺风顺水的学习生活的对比下，过重的心理负担所产生的异常的困扰，有时超过身体造成的障碍，使他们陷入异常悲观、自顾不暇的境地，很难有精力和情绪去留心外面的世界，甚至完全失去对他人和社会发生兴趣的情感。后天残疾视障生害怕与社会交往，从而进一步导致孤僻性格的形成，而越孤僻就越难获得与他人正常交往的能力。

3.2先天残疾与后天残疾对于自身生理残疾的不同认知心理对计算机学习的影响

对比较先天残疾，后天残疾不能适应周围的生活环境，又渴望身体残损得到补偿而产生很大的心理负担。其孤独感更为强烈，更为持久，从而造成的心理障碍也就越大。这是一个恶性循环。具体体现在计算机学习上也就异常的辛苦，而收获甚微。而先天致残的视障生从出生就接受残疾的现实，在家庭的帮助下，在外在环境的日益逼近下，反而他们会更加地主动学习，把握来之不易的学习机会，努力地提高计算机素养，从而获得更多的社会交往的信息，这是一个良性的循环。具体具体体现在计算机学习上也就比较轻松，而收获甚多。

3.3后天残疾的中职视障生对自身残疾错误认知的解决方法

后天残疾的心理障碍的产生并不是激发事件或有良刺激的直接后果，而是通过了认知加工，在歪曲或错误的思维影响下促成的。歪曲和错误的思维包括主观臆测，在缺乏事实或根据时的推断：夸大，过份夸大自己残疾的事实和意义。牵连个人，倾向将与己无关事联系到自己身上；走极端认为凡事只有好和坏，不好即坏，不白即黑。并且这些错误思想常是不知不觉地、习惯地进行，因而不易被认识到，不同的心理障碍有不同内容的认知歪曲，例如：大部分视障生大多对自己，对现实和将来都持消极态度，抱有偏见，认为自己是失败者，对事事都不如意，认为将来毫无希望。且对现实中的威胁持有偏见，过份夸大事情的后果，面对问题，只强调自己残疾的不利因素，而忽视“补偿”的有利因素。因此认知治疗重点在于矫正学生的认识自身残疾的思维歪曲。基本认知治疗方法步骤可分为：①帮助学生认识自身残疾与学习等思维活动与情感行为之间的联系；②帮助学生认识残疾了就学不好计算机了的消极歪曲或错误的思维，检验支持和不支持自动思维的证据；③帮助学生改变歪曲的错误的思维方式，内容，发展更适应的思维方式和内容，来帮助更好地学习计算机。

4结语

无论是先天残疾还是后天残疾，许多中职视障生都表现为生理、心理和身体组织构造或功能方面的缺损或丧失，需要生理、心理或精神方面的治疗和康复，需要注重人文关怀和心理疏导，这样才能在专业上有长足的进步，从而在社会上能更好的就业与自立。

参考文献

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[4]周洁.特殊教育学校思想政治教育工作之我见[J].文教资料，2010（5）.

计算机视觉心得体会范文篇6

美术设计应用计算机技术后不仅使得美术设计的速率大大提升而且所设计的作品也具有较高质量但其并非就是毫无瑕疵的对美术设计还有一定的负面影响，相关设计人员在使用这一先进技术的过程中应提高警惕。计算机技术应用于美术设计，的确为美术设计提供了极大的便利但美术设计最重要的是详细表达设计理念所有的设计作品均是根据设计人员的设计意图而最终实现的。所以，设计人员设计中不仅要加强计算机技术实践操作还必须充分体现设计艺术更重要的是提高设计人员的创意性。随着计算机的普遍应用，设计人员必须了解掌握新的计算机软件与程序而这样一来他们就需要花费精力学习计算机知识，关于设计创意的研究就会变少并且在计算机的影响下规代多数作品中看不到任何艺术成分役计人员一味地按照客观要求无意识、无针对性地造型最后展现的作品毫无生命力。美术设计作品中应包含设计人员的情感与思想所以不要只抓细微末节池不要将重心全部放在对计算机的学习上而应注重美术设计的核心理念。

二、计算机技术在美术设计中的应用

1.在基础图案创作中的应用。设计基础图案时应把相同或者不同的基本图形置于二维平面空间中创作全新的视觉形象。此类设计具有较强的灵活性就算是相同的基本图形因其在画面骨骼框架中的摆放方式多样化，也会出现不同的排列组合展现出形象各异的画面效果要想实现这一目标就需要设计人员具备较高的思维能力。而计算机内的Au哎AO绘图软件刚好能处理这一问题绘图功能极强，能够绘制普通的二维图形并对三维实体进行造型。采用该技术不仅有利于平面图案的及时有效设计而且还能充分利用复制、镜像等各种命令探索变化与组合方式最后绘制出理想的作品役计人员的劳动强度得到很大减轻。.2应用于色彩调配中。任何设计作品中色彩都是不容忽视的一个重要环节，不同的色彩搭配会让人的心理与视觉产生不同的感受。计算机技术没出现之前役计人员通常是通过自己的想象进行色彩的搭配，很难做到色彩的细致把握往往会出现想象与实际不一致的情况这样役计人员就会花时间和精力不断地调试。而计算机内的Ad由eph以伍h甲软件对于色彩的合理使用及调控功能十分有利，具备了快捷的填充与多样化的色彩更换方式，设计人员能通过真实的色彩表现清楚地获悉对色彩的感觉科学快速地搭配色彩肩效防止了色彩搭配不当的情况发生。.3应用于立体设计中。设计人员在立体设计过程中需要发挥空间想象由于设计人员对作品的感觉不够清晰所以应体设计时存在一定的困难性。而计算机三维建模与渲染技术可以将物体所有侧面与细节全面地展现，这样设计人员对物体的观察时，视点就会流动，及时建立并修改形体。立体设计过程中使用最多的是计算机中的3OSM叭X软件该软件蕴含了规范性的集合体的建立命令面板极大便利了规范集合体的建立。

三、结论

计算机视觉心得体会范文篇7

事实上，现代艺术的发展逐渐需要更高技术含量的工具，而计算机的诞生则则满足了这一需求。从内容上来看，电脑被看做成一个简单的辅助空间可视化工具，然而它的实际价值却并不仅比于此，电脑带来了审美的一场变革，丰富了媒体的表现方式。并且，许多计算机艺术的发明者与创作者，认为计算机的作用很大，不能只拘泥于表现一种艺术创作，它还能延伸成为独特的内涵，发展成艺术家的重要工作助手。

计算机通过数字方式和增强电影影像，打造许多神奇的画面，不仅能构建数字化的棚外场景、打造优质的滤光效果、合成数字化的影响，而且还能够修复增强数字式的影片、生成信息化素材、去除不必要的数字式线痕、集成胶片素材等等。山此可见，计算机的作用非常巨大，丰富和推动了数字化视觉艺术的制作。

与传统铅笔相比，电脑相对简单、廉价，计算机的生产与工作效率非常快，能够满足音乐创作者与艺术家的使用需求，即一种生产型的“罐头”。并且，计算机可通过自身的技术构造，提供一种艺术的替代品，即所谓的“艺术”麦当劳。此外，计算机不可避免存在一些问题，在带来新鲜血液的同时，也有很多令人烦恼的地方。

首先，电脑是科技的产物，自然与现代和传统的冲突。而怎样把传统的艺术进行新一轮的技术淬炼，实现与新电脑媒体融合，这将成为现在和未来必须深思的重要课题。目前，全球的许多电脑设备大多会使用同样的软件工具，如果全部跟随主流，艺术创作将划船到极限，从而失去的艺术之美和深度。其次，如前所述，方便的工具，容易造成个人风格的缺失，和失去视力，因为一旦造物主过去依赖电脑修改功能，创造性动机是渐渐退去，例如:使用PHOTOSHOP摄影师可能如此，不拍照的决定性的时刻，如果使用计算机创造模拟化的环境，然后进行一定的修改。这样虽然能取得快速的效果，却没有艺术内涵。

也就是说，计算机艺术虽然与传统媒体的表现方法与表现内容存在一定的差别，不过其根本上还是无法在模仿过去的基础上进行有效的创新风格。因此，怎样从过去的意境中破局，创造更加新颖和符合艺术内涵与艺术价值的计算机艺术，将成为计算机自成一格的关键要点，而不仅仅是带来新的艺术表达方法。

影视数字化从根本上改变了影视的命运:通过数字化影视，传统的娱乐设施遭遇新技术的洗牌，数字化新时代诞生。当影视观众被其他传媒所吸引的时候，影视必须通过变革才能获得市场生存的机会。数字化运算创造出的多层合成的神气场景、震撼人心的音响效果，同时，配合上没有幕框的超大银幕视觉效果、真实的现场观影感受，这都是其他传媒没有的影视优势。另一方面，不同于传统单一的活动影像节目，影视数字化可提供娱乐化的特效节目、零距离的虚拟现场、动感时尚的电影种类，更加拉近观众与影视的距离。影视节目的制作和播放，通过数字化的技术工具，使影视制作实现了全球化、娱乐化、多元化与随机化。

影视后期软件的操作界面越来越像电脑主机的配置，应尽可能低实现集成化、板块化，形成美观的影视视觉效果。过去的繁琐的影视制作流程，比如剪辑、特技、字幕等多集中在相同的后期软件中。比如COMBUSTION,DIGITALFUSION等技术软件实现了升级优化，具备的功能非常多。正是因为技术上得天独厚的优势，加强软件的集成化成为许多软件)‘商的技术研发重点。

随着数字技术成熟，光和速度，实现虚拟映像通过媒体传播，复制不再是一个模仿、替换真实或虚幻的错觉，数字世界山虚幻变为现实。山于能快速地吸收和输出数字图像语言，形成逐渐演变成一种重要的信息。因此，艺术行为是明显不同于之前，艺术家在大量的图像信息，选择、过滤、重组，不仅使用技术来解决问题的视野，拓宽视觉效果，更多地使用新媒体出现在人们的生活，工作的意义存在的血管事件和与观众的互动。

数字电影和电视从根本上改变了命运的电影和电视，数字电视，创建一个新时代的娱乐设施。当电影和电视观众吸引其他媒体，电影和电视只能活再次创新。数字操作创建多层合成空气，声音音效，没有窗帘盒山影院大屏幕画面的即时性和真实性是任何媒体都无法比拟的。各种特殊效果的娱乐，动作片，虚拟场景，各种各样的新计划将为移动图像显不生产增添新的活力。同时，对于影视生产与广播来说，数字方式的出现，更能实现影像的多元化、随机化、市场化。

科学和技术的创新，从计算机和网络虚拟现实，改变极大的艺术创作，是实验的先锋艺术家热衷于新媒体和材料和寻求新的艺术形式，数字技术从出生日期和革命影响影视制作方式，扩大影视表演的空间创造出人们从未听说过，也没有见过，甚至想象不到的视听奇观和虚拟现实。产生一种新的叙事模式，并提出一套新规则。从最早的观众接受，到现在已成为一个参与者，过去以视觉艺术为中心的形式，现在划分为平面绘画和三维雕塑，形象领域在未来将会展现重要的视觉艺术效果。随着计算机图像处理、多媒体、高度等新媒体技术发展，未来的视觉艺术将呈现更高的质量，这将促使传统视频技术的新一轮技术革新。数字设备价格的下降，大容量硬盘的流行，流行的个人编辑软件的应用，使个人工作站架构成为现实，电影和电视变成个人的一项民事活动。同时，从性质上来说，技术并不是唯一的，就像电影和电视的电影和电视，电脑和电脑。我们应该注意技术的同时不要忘记关心文化和现实的经验。使数字和电影和电视，电影和电视艺术发展和科技进步，使影视取得更大发展。

科学和技术帮助人类突破心灵的障碍，也改变了人们的思维和创造方式，但相对的，科技高度发展不可避免产生了许多安全隐患。因为人们儿乎忘了所处的地球仍然有其极限性，而艺术心灵的重要性在于凭借限制性的条件来进行穿孔，发挥主观能动性的作用，进行艺术的想象力创造。同时，艺术的价值并不是单一的，它不仅的艺术品自身的价值，最重要的是呈现一种对艺术的深层次思索。因为很多科技艺术家也是大自然的爱好者，不论使用什么方式的科技，来源于大自然与生活的职能结合，才能成为重要的艺术创作素材。所以，不管未来世界怎样变化，科学与技术都是艺术家意识形态的拓宽，是一种“高感度”的美学创作。

计算机视觉心得体会范文1篇8

关键词：设计；转型；视觉传达

一、当代视觉传达设计的转型

1.1设计维度的拓展

当代视觉传达设计的转型，是设计维度的拓展，主要表现在从二维到多维。在物理学领域内，维度是独立的时空坐标书目，而在哲学领域内，维度是一种视角。当代视觉传达设计的维度转变，是指视觉传达设计的形态从二维平面空间转变为三维或者多维设计空间，通过塑造多维度设计空间，来有效的将信息传达给受众。在现代科技的进步发展下，视觉传达设计出现了新变化，在以“二维”传达的基础上，科技手段的运用能够让设计能够更为准确的传达信息，从根本上转变较为刻板的视觉传达设计。

1.2传达方式的变化

当代视觉传达设计的转型表现在传达方式的变化，从被动转为互动。当代视觉传达设计更为重视受众的情感交流以及心理活动。与以往的视觉传达设计相比，当代视觉传达设计转变了受众被动接受信息的方式，从而实现了受众转变为传达与接收的双向互动式传达。从而将视觉传达设计信息的传播效果更加深化。因此，当代视觉传达设计的转型实现了从“被动”到“互动”的转变。

1.3学科发展的需求

从“单一”到“交融”是当代视觉传达设计的转型特点之一，设计的发展往往受到多方面因素的影响，尤其是视觉传达设计这种涉及具体社会、文化和人群的跨学科应用设计领域，需要我们具有掌握、融合多种学科的知识和能力。数字化时代的到来，呼唤着视觉传达设计进行发展转型。视觉传达设计要创新，要拓宽发展空间，就必须打破传统设计定式的约束，与其他学科交叉融合，从而为视觉传达设计的转型提供有利的理论支撑。

1.4表现形式的更替

从表现形式方面来看，当代视觉传达设计实现了从“真实”到“虚拟”的转变。从当代视觉传达设计在维度方面的转型可以看得出来，视觉传达设计正朝着多维的形式转变。在现代科技以及计算机信息技术的推动下，视觉传达设计在多维形态方面，表面出了从“真实”到“拟”的转变。

传统视觉传达的设计作品是看得见摸得着的真实的存在，而数字媒介的出现，使设计作品呈现的视觉形象与其他信息都转化为一种虚拟不存在的数字信息。这一转变为视觉表现提供了更多的可能和形式。同时在传播过程中，给人的视觉感受和动态交互思想告诉我们当今的设计行为已不在“以现实反映现实”。

1.5信息载体的改变

从信息载体方面来看，当代视觉传达设计实现了从“有纸”到“无纸”的转型发展。在现代计算机信息技术推动下，视觉传达设计的信息载体出现了极大的变化。更多的视觉传达设计人员选择运用计算机进行视觉传达的设计，并且电脑设计更为简便、快捷。“无纸”是以数字的形态将信息呈现出来，将纸质文本形态的主体地位取代，实现了更为快捷、高效的设计，且具有节约资源的优点。信息载体的转变，信息的数字化使信息的传播方式由有重量和体积的物质产品转化为比特的形式来传达，这就摆脱了原来物质的传输方式，通过数字技术进行无纸化的过程，实施无纸化的手段就是利用现代化信息设备和技术手段，在信息的产生、传递和利用的过程中。减少了传统纸质信息在时间、空间上的限制。

1.6视觉形态的回归

当代视觉传达设计的转型，体现在视觉形体的回归，从“抽象”转变为“具象”。从哲学角度来看，将人类经验可以辨识的具体形象及形态的再现就是具象，具象所表达的是对客观对象可感的具体描述。而视觉形态的回归则是指视觉形态从“具象”转变为“抽象”之后再回归为“具象”。在这个过程中，回归并非是单向回归，而是在现代科技的推动下，视觉形态开始弱化抽象性，而是转变成一种更为适合新媒体传达的具象直观的视觉形态。

二、中国视觉传达设计的发展趋势

2.1超越视觉的视觉传达设计

视觉传达设计是一种为传达而进行的设计，视觉传达设计的人员设计的关键所在是正确的传达信息。而当前的视觉传达设计，出了包括视觉元素之外，更包括了听觉元素。从这个方面来看，在今后的发展过程中，视觉设计还会融入更多的感觉元素，包括触觉以及嗅觉等。面对当前多元化的发展时代，视觉传达设计将朝着超越视觉的方向发展。从实际方面来看，很多视觉传达设计人员所设计的内容，已经和很多其他学科融合在一起，广泛的知识是当代视觉传达设计人员所需要具备的能力。

2.2视觉传达设计与中华传统文化的融合

在当代视觉传达设计发展中，将会更多的借鉴与融入中华传统文化的养分，从而将不同消费者的视觉心理存在差异启发出来。由于不同社会以及文化环境的差异，个人心理结构的差异会受到年龄、性别、教育以及气质的影响。对于同一视觉形象，不同的人员会产生不同的联想，因此，对于视觉形象的心理反应也会有所不同。另外，在当代社会，不同的社会群体在同一时期内，总体的认知心理也是各不相同的，这些都会对受众的视觉形象以及情感回应产生影响。随着经济全球一体化的发展，文化发展呈现多元化的发展态势，各国文化的交流必然会发生碰撞。在经济全球一体化发展中，将本国文化与世界文化进行沟通、包融，并在借鉴中吸收以及整合，是当代视觉传达设计人员的使命。因此，当代视觉传达设计的发展，需要设计人员对本国传统文化以及艺术理念、哲学思想等有着透彻的了解和把握。

三、结束语

从上述分析中可以看得出来，在科学技术以及计算机信息技术的推动下，当代视觉传达设计出现了转型，在设计维度、传达方式、学科发展、表现形式、信息载体、视觉形态等方面的变化，这些使得视觉传达设计的形式日趋多元化，推动了视觉传达设计发展。在今后的视觉传达设计发展中，将会朝着超越视觉方向发展，同时将会与中华传统文化融合发展，使得我国视觉传达设计更为快速、健康的发展。

参考文献：

计算机视觉心得体会范文

关键词：计算机图形学；计算机视觉；可视化技术

中图分类号：TM862文献标识码：A文章编号：1671-2064（2017）01-0054-02

计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术三者均是计算机领域重要组成部分，要做好计算机知识，就要先学好计算机图形学，但计算机图形学学习相对枯燥，尤其是算法教学难以理解，为解决这一问题，计算机视觉与可视化技术被应用到计算机图形学中。可见，三者之间存在一定的联系，因此，有必要对计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术展开研究。

1计算机图形学概述

1.1计算机图形学目的

所谓的计算机图形学实际上就是怎样利用计算机表示图形，并利用计算机完成图形计算与处理，而这一过程的实现需要得到相关算法的支持。学习计算机图形学的目的是利用计算机技术为人们呈现既带有美感又不缺真实的图形（如下图1所示），为实现这一目标，就需要按照图形的要求创设合适的场景，并在一些光照模型的作用下，做好光照效果设计，在这一过程中需要计算机图形学能够与其他计算机技术相配合。经过计算机图形学出来的图像，多会以数字图像的方式展示出来，总的来说，计算机图形学与图像处理之间存在着一定的联系[1]。计算机图形学的涉及范围相对宽泛，不仅有图形硬件设计，还包括动画制作，虚拟现实等多个部分。此外，计算机图形学在动画制作中的应用频率也很高，如45分钟一集的动画影片中，85%的画面都需要用算机图形学来完成，由此可见，计算机图形学的应用频率极高，并在动画制作中发挥着不可替代的作用。因此，应重视计算机图形学的应用。

1.2计算机图形学应用

随着计算机图形学的发展，它被应用到各个领域中，并发挥着重要作用。首先，在计算机辅助设计与制造中的应用，这是计算机图形学应用最多的领域，在计算机图形学被应用以后，不仅可以设计出更精准的图形，还能做好人机交互设计，强化修改能力。计算机图形学还被应用到三维形体重建中，利用该技术可以将原理的二维信息转化为三维信息，如在某次工程图纸设计中就应用了计算机图形学，经过一系列的处理以后，三维形体逐渐形成，最终实现了重建。其次，在医学领域中的应用。计算机图形学在医学领域中的应用多以计算可视化的形式展示出来，如在脑部手术中，医生为看清患处真实情况，经常需要利用在可视化技术的作用下将复杂的数据转化为图像，这时就体现了计算机图形学在其中的应用[2]。再者，在计算机动画中的应用，人们看到的动画影片就是计算机图形学作用的结果，以动画人物的行走为例，为保证动画人物的行走与自然人不存在过大差异，就需要应用大量的计算机技术，并在计算机图形学的作用下完成设计。最后，在计算机艺术中的应用。计算机图形学在计算机艺术中也有广泛应用，它不仅可以用于艺术制作，很多场景都是通过计算机图形学来完成的，现阶段，一些人正在利用计算机图形学创设人体模拟系统，其目的是让已故人士再次出现在荧屏上，这一目标的实现就需要得到计算机图形学的支持。

2计算机视觉技术

2.1计算机视觉技术含义

所谓的计算机视觉技术，实际上就是用计算机取代人眼做识别、跟踪以及测量等，同时也兼顾图形处理，其目的是让图像在计算机被处理以后更适于识别。对于计算机视觉技术来说，意在实现人工智能，主要是从图像与多维数据等方面实现人工智能系统设计[3]。计算机视觉是一种在相关理论与模型基础上发展起来的视觉系统，其主要构成部分有以下几种：

（1）程序控制，这一点主要体现在机器人设计上；（2）事件检测，多体现在图像监测上；（3）信息组织，主要体现在图像数据库等方面。计算机视觉三个阶段如图2所示，通过观察图1可以发现，计算机视觉存在于图像处理始终，从早期处理直到后期结束都存在，最终实现了3D描述，可见，计算机视觉具有十分重要的作用[4]。

2.2计算机视觉技术的应用

现阶段，现代社会已经进入信息化时代，计算机技术也被应用到各个领域，并发挥着重要作用。计算机视觉的应用促使计算机实现了智能化，在该技术的支持下，计算机可以像人一样透过视觉看待世界万物，且具有良好的适应能力，但这一目标的实现还需要很长时间，需要一系列的努力才能实现。现阶段，计算机视觉应用最多的就是车辆视觉导航，然而，这种导航还没有实现完全自主导航，这也是需要进一步研究的地方。计算机视觉技术的适应性较好，特别适合在工业领域应用，即便是存在电子在干扰或温度变化较大的地方都能很好的运行，其整体效果也不会受到影响，再者，计算机视觉技术的嵌入性较好，成本相对较低，尤其适合在PC方案中使用，同时，具有一定的非接触能力，能够获取大量信息，且不受距离限制，总的来说，计算机视觉技术总体效果较好，适合利用在各种工业环境中应用，因此，应重视计算机视觉技术的应用[5]。同时计算机视觉还被应用到移动机器人设计中，主要是利用小波模板展示人体形态，然后做图像扫描，这样就可以顺利完成小波变换，进而了解到人的存在。同样，将计算机视觉应用到机器人设计上，可以自动检测出正在行动的人或车辆，而无法检测到静止的人，之所以会出现这样情况，主要是由于其中采用率步态分析法。

3可视化技术

3.1可视化技术含义

可视化技术是一种综合了计算机图形学与图像处理于一体的技术，它可以将复杂的数据转化为图像并在屏幕上展示出来。在可视化技术中，融合了以上两种技术的特点，并在多个领域都有应用，随着可视化技术的应用，不仅有效实现了数据表示，还强化了数据处理能力，更对数据决策分析有一定作用[6]。现阶段，虚拟现实技术已经成为可视化技术主要发展方向。

3.2可视化技术的应用

首先，在计算机图形学教学中的应用，计算机图形学相对枯燥，相关知识也很抽象，不便于学生理解，在计算机图形学中最重要的部分是曲线曲面，而这些曲线曲面多是与数学模型有关，具有一定的抽象性，学生理解难度较大，以往教师只能通过一系列的公式演算帮助学生理解，尽管这样依然难以让学生掌握曲线变化情况，学生依旧无法正确理解。为减少这种情况的发生，可视化技术被应用到计算机图形学教学中，教师将抽象的知识用动画的形式展示出来，学生只要观看动画，拖动一定的控制点就可以了解到曲线变化情况，这样一来不仅增加了教学趣味性，学生也可以随意变动曲线，让复杂的知识变得简单，深化学生对计算机图形学知识的深度理解，同时，利用可视化技术在一定条件下，还可以完成代码编译，如在ActoinScriPt中做编译，这样也可以增强学生的理解能力[7]。

其次，在医学领域中的应用。医学领域对于可视化技术的应用主要体现在放射治疗与矫正手术上。通过可视化技术可以屏幕上看到手术整个过程，并将原来细节部位放大，手术医生观察的更加细致，手术成功几率也会大幅度提升，患者生命也能得到保证（如图3所示）。如在对某名患者进行身体检查的过程中需要应用到可视化技术，由于通过检查会获得大量数据，而这些数据又相对复杂，但在可视化技术下就可以通过图表、曲线图或立柱图的方式展示出来，经过可视化技术的作用，了解到患者的血糖为5.6mmol/L，医生可以根这一数据做出诊断，而不必再分析这些数据。据不完全统计，80%的医疗检查工作都是需要利用可视化技术。

地质勘探是我国最重要的工作之一，由于多数矿藏都深埋地下，即便使用探测仪受多种因素影响也无法了解到实际矿藏情况，这就需要应用到可视化技术，在可视化技术的作用下，相关工作人员可以了解到地下有无矿藏，如果存在矿藏，相关工作人员也可以了解到矿藏所在位置与实际储备量，进而为矿藏开采奠定基础。如在地质勘探中，相关工作人员利用可视化技术做地形图整理，然后从中提取地形数据，再用CATIA做导入，这样就可以完成地形模型创建，这样就完成了三维地质模型创建工作，同时在相关工作台的影响下，还可以完成地形数据导入，进而生成一定的地形云点，如果其中存在错误，可视化技术也可以将其中的错误内容删除，这些都是可视化技术所带来的好处[8]。由此可见，可视化技术已经成为地质勘探中不缺少的技术。

最后，在气象预报中的应用（如图4所示）。利用可视化技术能够将数据转化为图像，通过观察图像就可以了解到云层变化情况，同时也能了解到实际风力大小与风走向等，气象预报人员就可以根据图像做出精准分析，需要了解气象变化的人也能了解到现实情况，如果气象条件恶劣，相关工作人员也可以及时做出工作调整，减少危险事件的发生。据不完全统计，可视化技术在气象预报中的应用频率高达100%，由此挽回的经济损失高达13.2亿元，可见，可视化技术在气象预报中的应用十分有必要，因此，应重视可视化技术在气象预报中的应用。

4结语

通过以上研究得知，计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术三者各具特色，三者间也存在一定的关系，尤其是可视化技术综合了前两者的特点，并融合了其他技术，在很多领域中都有应用。可视化技术是现阶段应用最多的一种技术，在计算机图形学教学中也有应用，并发挥着不可替代的作用。本文分析了计算机图形学、计算机视觉以及可视化技术的含义与应用，希望能为相关人士带来有效参考，正确利用这些技术。

参考文献：

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[2]柳海兰.浅谈计算机图形学的发展及应用[J].电脑知识与技术，2010（33）：9551-9552.

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[4]刘涛，仲晓春，孙成明，郭文善，陈瑛瑛，孙娟.基于计算机视觉的水稻叶部病害识别研究[J].中国农业科学，2014（04）：664-674.

[5]关然，徐向民，罗雅愉，苗捷，裘索.基于计算机视觉的手势检测识别技术[J].计算机应用与软件，2013（01）：155-159+164.

[6]许志杰，王晶，刘颖，范九伦.计算机视觉核心技术现状与展望[J].西安邮电学院学报，2012（06）：1-8.

计算机视觉心得体会范文1篇10

【关键词】虚拟现实数字媒体艺术设计

虚拟现实，英文名为VirtualReality，简称VR技术，也称灵境技术或人工环境。VR技术领域几乎是所有发达国家都在大力研究的前沿领域，它的发展速度非常迅速。作为一项尖端科技，虚拟现实集成了计算机图形技术、计算机仿真技术、人工智能、传感技术、显示技术、网络并行处理等技术的最新发展成果，是一种由计算机生成的高技术模拟系统。这种技术的特点在于计算机产生一种人为虚拟的环境，这种虚拟的环境是通过计算机图形构成的三维数字模型，并编制到计算机中去生成一个以视觉感受为主，也包括听觉、触觉的综合可感知的人工环境，从而使得在视觉上产生一种沉浸于这个环境的感觉，可以直接观察、操作、触摸、检测周围环境及事物的内在变化，并能与之发生“交互”作用，使人和计算机很好地“融为一体”，给人一种“身临其境”的感觉。

一、虚拟现实课程简介

随着国内宽带网络的普及和多媒体技术的发展，虚拟现实技术逐渐应用于信息多媒体展示方面。而三维网络展示系统将是虚拟现实技术未来发展的重要方向之一，因此全国各高校相继开设数字媒体艺术设计专业，其中的虚拟现实技术的课程成为国内外教育技术学及媒体传播领域的研究热点和发展趋势之一，它集成了计算机图形学、多媒体、人工智能、多传感器、网络等技术的最新成果，以其沉浸性、交互性和构想性等无可比拟的优点。虚拟现实技术在各行各业得到了广泛的应用和重视，比如在教育培训、城市规划、文物保护、游戏娱乐等领域取得了巨大的发展，市场前景广阔；同时国家自然科学基金会、国家高技术研究发展计划和863计划等都已将虚拟现实技术列入了研究项目。

虚拟现实课程是以往多个计算机辅助设计软件的一个综合运用，课程主要涉及到多个软件与课程的结合，软件包含有Photoshop、AutoCad、3dsmax、Virtools等，涉及课程有建筑制图、建筑场景漫游、景观绿地设计等专业范围。课程主要运用虚拟现实技术完成一个三维场景的漫游浏览系统，使其能够流畅，完整的再现一个实际的环境或建筑。其中主要运用virtools这个软件来实现交互浏览的制作，这一步骤是整个系统实现人机交互的核心，最后完成系统的制作并。

二、虚拟现实在国内高校的研究现状

国内在VR方面有较多研究成果的其他单位有国防科技大学、天津大学、北京理工大学、中国科学院自动化研究所、西北大学、山东大学、大连海事大学和香港中文大学等。

北京航空航天大学计算机系是国内最早进行VR研究的机构之一，他们首先进行了一些基础知识方面的研究，并着重研究了虚拟世界中物体物理特性的表示与处理，在VR中的视觉接口方面开发出了部分硬件，并提出了有关算法及实现方法。他们还实现了分布式虚拟世界网络设计，建立了网上VR研究论坛，可以提供实时三维动态数据库，提供VR演示世界，提供用行员训练的VR系统，提供开发VR系统的开发平台，并将要实现与有关单位的远程连接。

清华大学计算机科学和技术系对VR和临场感的方面进行了研究，他们还针对室内环境中水平特征丰富的特点，提出借助图像变换，使立体视觉图像中对应水平特征呈现形状一致性，以利于实现特征匹配，并获取物体三维结构的新颖算法。

西安交通大学信息工程研究所对VR中的关键技术——立体显示技术——进行了研究。他们在分析人类视觉特性的基础上提出了一种基于JPEG标准压缩编码的新方案，并获得了较高的压缩比、信噪比以及解压速度，并且已经通过实验结果证明了这种方案的优越性。

2004年南京大学成立了南京大学虚拟现实与数字媒体研究中心，对VR技术及应用进行研究，并把重点放在虚拟体育仿真、数字文化遗产保护和自然人机交互等方面。

三、虚拟现实课程开设的重要性

虚拟现实技术是利用计算机生成一个逼真的三维虚拟环境，并通过传感设备与之交互的新技术。作为一门新兴的学科，它已经被众多高校纳入计算机科学与技术专业的选修课范畴，但是却没有在数字媒体技术专业中普遍开设。其实无论从技术特点，还是从社会需求来讲，虚拟现实技术都与数字媒体技术有着非常密切的关系，具体体现在如下几个方面。

1）虚拟现实是一门典型的交叉学科，它所涵盖的知识结构与数字媒体技术具有非常大相似性，例如计算机图形学、数字图像处理、计算机视觉、视音频技术等。除此之外，它还涉及了仿真技术、人工智能技术、计算机网络技术、多传感器技术等内容。虚拟现实强调这些技术的综合应用。

2）虚拟现实强调技术创新性和应用创新性。从技术上来讲，虚拟现实在不同学科的交叉融合中，能够不断产生新思想和新方法，例如近几年出现的各种人机交互新方法，各种立体显示新技术等；从应用上来讲，虚拟现实具有强烈的“身临其境”的沉浸感和发人想象的刺激性。因此，利用虚拟现实技术，学生们能够将自己的任何创意和想象进行实践，在虚拟场景中进行规划、设计和测试，从而激发出新的创意。

计算机视觉心得体会范文篇11

关键词：机器视觉；识别；匹配

中图分类号：F49文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1672-0407.2012.01.024

文章编号：1672-0407（2012）01-059-02收稿日期：2011-11-20

一、机器视觉的研究内容

人们从外界环境获取的信息中，80%来自于视觉，其他来自于触觉、听觉、嗅觉等感觉器官。当人们的眼睛从自己周围的环境获取大量信息，并传入大脑后，由大脑根据知识或经验对信息进行加工、推理等处理工作，最后识别、理解周围环境，包括环境内的对象物，如运动物体与物体间的相对位置、形状、大小、颜色、纹理、运动还是静止等。机器视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能，从图像或图像序列中提取信息，对客观世界的三维景物和物体进行形态和运动识别。机器视觉研究的基本目的之一就是要寻找人类视觉规律，从而开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。对于机器视觉系统来说，输入是表示三维景物投影的灰度阵列（可以有若干个输入阵列），这些阵列可提供从不同方向、不同视角、不同时刻得到的信息。通常这些描述是关于物体的类别和物体间的关系，但也可能包括如表面空间结构、表面物理特性（形状、纹理、颜色、材料）、阴影以及光源位置等信息。目前许多机器视觉专家都是在马尔（Marr)创立的视觉计算理论框架下求索。

二、机器视觉与人类视觉的差异

对于人的视觉来说，由于人的大脑和神经的高度发展，其目标识别能力很强。但是，人的视觉也同样存在障碍，例如，即使具有一双敏锐的眼睛和极为高度发达头脑的人，一旦置于某种特殊环境（即使曾经具备一定的检验知识），其目标识别能力也会急剧下降。事实上人们在这种环境下，面对简单物体时，仍然可以有效而简便地识别，而在这种情况下面对复杂目标或特殊背景时，才会在视觉功能上发生障碍，两者共同的结果是导致目标识别的有效性和可靠性的大幅度下降。将人的视觉引入机器视觉中，机器视觉也存在着这样的障碍。它主要表现在3个方面。

（1）如何准确、高速（实时）地识别出目标；

（2）如何有效地增大存储容量，以便容纳足够细节的目标图像；

（3）如何有效地构造和组织出可靠的识别算法，并且顺利地实现。前两者相当于人的大脑这样的物质基础，这期待着高速的阵列处理单元以及算法的新突破，用极少的计算量以及高度地并行性实现功能。

三、机器视觉检测中几种基本技术

（一）训练系统

先将参考织物或图片的图像输入微机图像处理系统，选择并计算可表示图像特征的参数，以确定疵点或图形的分类指标，如灰度级，疵点或图形的面积，疵点在经纬向尺寸、形态等，是系统获得这些指标的标准。然后将所测试的织物输入，计算其各点灰度值及一些需比较的特征参数与标准比较，确定疵点或图形分类。

（二）样板匹配

求得某一图像哪一部分对应另一图像的哪一部分时或比较两幅图像的相似度时，采用样板样匹配的方法。一般将样板t（x，y），令其中心与图像的一点（i，j）重合，逐点检测，找出差距小于阈值的部位，定位相同或相似的，大于阈值的部位，定为不同或不相似的点。

（三）二值化处理

为将图形与背景分离，根据灰度值确定一定灰度域值。将灰度值大于此域的点置为1，小于此域值的点为0。使图像变为黑白二值图像，便于图形特征测量和结构分析描述。

（四）腐蚀和膨胀

腐蚀可使轮廓边界收缩，膨胀可使轮廓边界膨胀，腐蚀和膨胀的不同组合，不同处理次数，可以得到不同的图形效果，如使图像中的小孔使之检测出来或使之消除。

（五）细线化

对给定的图形使之细化，从而提取线宽为1的中心线的操作。在细线化中，不改变原图的连接性，使图形骨架轮廓结构清晰，便于计算，不会因边界上的小凹凸而产生毛刺。在计算非织造布纤维取向度是用此法处理。

（六）纹理分析

在分析绉组织的绉效果或羊绒的鳞片结构时，须用纹理分析的方法。纹理分析内容包括:纹理特征的计算微粒区域的分割与纹理边缘的检测。

具体可以解决的问题如：

1．纺织布料识别与质量评定；

2．织物表面绒毛鉴定；

3．织物的反射特性；

4．合成纱线横截面分析；

计算机视觉心得体会范文篇12

今天和大家分享的主题是：“三维视觉与空间计算，是智能交互时代的基石”。接下来你将听到的是启示今后二十年人工智能发展方向的重要信息。

一、人工智能的出现及发展人工智能是人类终极愿望和本质诉求的阶段性产物：

它经历了二十世纪五十到七十年代以逻辑主义（符号主义、逻辑推理、定理证明）为核心的第一次浪潮；八十年代到二十世纪末以连接主义（知识工程、专家系统、神经系统）为核心的第二次浪潮；以及从2006年至今，以2006年Hinton提出的深度学习技术和2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来的突破为标志性起点的第三次浪潮，最核心的就是深度学习。

人工智能结合数据对传统算法的大幅提升，已经可以解决具体问题了，产业界呈现出欣欣向荣的发展景象。

回看几千年的文明发展史，信息工具的升级和生产工具一起驱动着人类的本质诉求——进化和文明跃迁。

从原始文明的结绳记事、甲骨文、竹简，到农耕文明的活字印刷，再到工业文明的电话电报，信息文明的互联网与电脑、移动互联网与手机，我们在想智能文明时代的终端信息工具是什么？不妨看看第三次浪潮中的人工智能技术发展。

随着算法和算力的快速发展与数据的指数级累积，2005年左右开始出现以文本和语音为数据的一维智能公司，如Google、百度、科大讯飞等，以及以图片和视频为数据的二维智能公司，如旷视、商汤、云从等。

我们生活在三维空间，期待更多优秀的三维智能企业。

当然，在自动驾驶和机器人行业已出现不少佼佼者，如Waymo、drive.ai、蔚来汽车等，用三维视觉与高精度图服务为汽车和机器人赋能，解放人在通勤和工程作业中的劳动力。

但我们工作和生活中的绝大部分场景，如办公室、商场、景区、展馆等，无法用昂贵笨重的毫米波雷达等设备解决空间计算问题，这就需要用到消费级的三维智能技术。

二、三维视觉与空间计算1.三维视觉和空间计算是什么？三维视觉和空间计算是人工智能领域最重要的分支，旨在通过计算机视觉与计算机图形学及深度学习等相关算法与多种三维特征传感器结合，解决人或机器对三维空间的感知、重建与理解以及与空间的实时相对关系的确定。

三维视觉是智能交互时代的基石，建立了人与物理世界、人与数字世界以及数字世界与物理世界稳定统一的绝对联系。

人类将进入下一个纪元，可以摆脱掉鼠标、键盘与屏幕，直接用最自然的方式与数字化的信息与世界智能交互，整个世界成为人类的鼠标和屏幕。

三维智能时代的技术核心不是凭空产生的，而是多学科交叉融合产生的化学反应，包括：

计算机视觉ComputerVision领域的几何算法、计算机图形学（ComputerGraphics）、人工智能（ArtificialIntelligence）中DeepLearning（深度学习）以及神经网络的发展，其他还包含芯片技术、云计算、异构计算的发展等等。

2.三维视觉和空间计算有什么用？能做什么？对我们的工作生活有什么样的革命性的影响？

三维视觉与空间计算驱动的智能交互，可以全息传输以进行混合现实远程会议；可以把物理世界的场地和虚拟娱乐与消费场景任意叠加；可以把游戏世界融合到真实世界中来。

如今，在现实场景中，想获取面前商家的数字化信息，还需要打开美团点评进行搜索，GPS定位也非常不精确，但有了悉见大脑加持的三维视觉能力之后，所有的数字化信息可以直接持久化地融合在我们面前的真实场景之中，根本不需要再盯着屏幕看导航或信息。

所有的信息都会以三维模型的形态嵌入到真实世界，并且根据个人喜好个性化显示，实现“我想看到的我就能看到，我看到的就是我想看到的”的理想目标。

商业营销和娱乐互动基于此，也会更加有趣。比如你想买车时，可能一辆以假乱真的玛莎拉蒂立马就开到你面前的马路上，美女模特下车和你互动并展示车的性能参数与炫酷外观内饰。

当你去游览各种名胜古迹时，也不需要请导游讲解。

雅典卫城破损的神庙恢复如初，在雅典娜女神帮助下的希腊人，好像正在设计特洛伊木马；

罗马斗兽场正在上演公元一世纪最受罗马贵族喜爱的残酷格斗，九万余人按身份阶层在整个体育场呐喊，持三叉戟和网的角斗士正准备杀死恳求神发慈悲的失败者……

3.智能交互时代的三大特征三维视觉与空间计算驱动的智能交互时代有三大特征：

①物理世界的数字化：

很多人说互联网和移动互联网的下一代是物联网，万物互联。我们通过各种各样的传感器，将我们的工作和生活场景进行量化和数字化。

智能家居就是一个非常典型的场景，像智能台灯、智能开关、智能监控、智能电视、智能路由器、智能空调、智能窗帘等等，我们通过各类传感器，将物理场景进行采集和数字化，同步到云端。

不仅如此，我们还对自身进行量化和数字化，比如我们跑步、走路、睡眠时，都在产生大量的数据，包括心跳、体重等，我们每天都会看这些数字，用来炫耀或优化自己的物理身体。

还有一种逐渐从工业界渗透到我们生活中的非常重要的物理世界数字化手段，统称三维建模。

包括用专业设备进行的超大规模三维重建、中小规模三维重建、以及游戏动画影视行业的CG建模，已经能达到以假乱真的地步。

②数字世界的物理化：

什么意思呢？就是在数字世界非常庞大的现实下，从网页，Google、百度的索引数据库，到每个企业的业务数据，我们在用什么样的方式跟数字世界打交道、我们如何感知和反馈数字世界。

③混合现实的智能化：

人有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉，人类感知世界的方式，是通过感官获取到生物信号经由大脑的主观诠释，当物理刺激同时对不同感官进行刺激时人就会信以为真，所以我们要让人类感知数字世界，传感器的协同反馈非常重要。

今年上映的现象级电影《头号玩家》，描述了未来的游戏体验综合反馈了三种以上甚至四种五种感知的协同反馈。相信大家看得很过瘾，甚至有很强的代入感。

他们戴着VR头盔可以协同解决视觉和听觉反馈的一致性，所穿的特制服装很关键，当你被敌人攻击时，会在衣服上形成对你物理身体的协同刺激。但这是科幻电影中的想象。

在现实世界，这部分做得还很差。我们现在和数字世界交互、建立物理和数字链接的方式还很简单，用PC和手机。扫福字、扫红包就是很典型的体验，通过图片和平面的扫描，把数字世界的相关信息激活，用手机屏幕显示出来。

由于技术限制，我们从微信、微博、头条，到抖音、快手、爱奇艺，所有跟数字世界打交道的方式都是这五寸左右的小屏幕，所以一个个都成了低头族，进而阻碍了我们跟真实世界的联系，忽略了身边的人和事。

更严重的是，从2016年开始小米走向低谷，标志着智能手机行业经过十年的发展已到达了平台期、存量期。

苹果引领了齐刘海之后，出现了几十款高级复刻品。基于触屏手机交互已没有什么创新空间，苹果最新会所有产品的亮点也只是A12仿生芯片和AR。

我们都知道，苹果、微软、谷歌等都在紧锣密鼓地研发消费级AR眼镜。我们认为，能同时对视觉和听觉沉浸式反馈的AR眼镜是手机的下一代交互方式，那我们有什么样的期待？为什么2012年推出的GoogleGlass没有成功？

这就是混合现实智能化，也是三维视觉和空间计算要解决的问题。

4.如何实现混合现实智能化？首先是三维感知：即对三维场景的深度估计或物体表面形状的数字化采样，这里涉及到了多传感器的快速标定、多目视觉和惯导融合、多传感器融合比如雷达、全景相机等，还有基于事件相机的SLAM。

其次是位姿感知：即当你对周围空间进行感知后，要确定你与环境之间的实时动态关系，对相机或物体在三维空间中的位置和朝向的计算进行实时追踪。

也就是我们常说的六自由度的重定位算法、VIO（多目视觉和惯导融合）、SLAM（simultaneouslocalizationandmapping，即时定位与地图构建，或并发建图与定位）、SematicSLAM等等。

接着是三维重建：对三维场景或物体的形状和表观模拟，以及运动估计和动态重建，包括：

地图构建和持久化、地图优化、多地图对齐和融合、通过SLAM进行稀疏3D重建、SFM（StructureFromMotion，从运动恢复结构）、结合深度数据的稠密3D重建、深度学习优化的3D重建等等。

最后是三维理解，也是我们的进一步目标。

这就要求做平面语义分割、3D语义分割、动态目标分割与追踪、实时语义内容检索以及对位姿感知的反馈优化等。

解决了这些问题，也就解决了物理世界数字化、数字世界物理化、混合现实智能化的问题。

三、悉见在三维视觉方面做了什么？从2012年开始深度学习大范围推广，2015年，AR、机器人、无人驾驶开始引起热潮，悉见也在这个时间成立。

之后微软的混合现实眼镜HoloLens上市、苹果和谷歌AR软件平台ARKit和ARCore，再之后手机开始支持正面的3D深度摄像头，不久后置深度摄像头也会出现。

悉见AR眼镜第一代在2017年底量产出货。2018年国外出现三维场景实时重建的软件产品，悉见也相应的混合现实大脑平台xarc.ai，今年10月份悉见和北大成立了联合智能技术研究中心，重点推进三维视觉的产学研（产业界、学术界、研究界）进展与落地。

如果用一个词来总结三维视觉的发展趋势，就是“融合”，包括：

传统几何算法与深度学习方法的融合、多传感器的融合、软件云服务与硬件的融合（包括算法的硬件化/芯片化）、以及与具体应用的结合，比如AR/VR/MR、AGV、自动驾驶、机器人等等。

在这个过程中，我们总结出了一套系统架构，可以高效解决各行业对三维视觉和空间计算的需求。

从上到下可以分为五层，分别是物理层（PhysicalLayer）、数字层（DigitalLayer）、引擎层（EngineLayer）、终端层（DeviceLayer）、应用层（ApplicationLayer）。

物理层就是我们的真实世界。数字层是对真实世界的数字化采集和重建。

在数字层，我们提供高精地图采集专业设备，可以做到厘米级到毫米级的精度、每天十万平米的高效率，而且支持端到端的定位网络生成和上千种物体的智能识别。

引擎层是三维混合现实数据存储、检索、渲染和交互的驱动平台。

在引擎层，我们提供了整套的自动化建图工具、混合现实场景编辑工具，以及适配多种设备的终端SDK。

终端层是用户与数字层交互的入口设备和计算平台。

在终端层，我们已经研发和量产了多款AR和AI眼镜，包括去年量产的首款45°视场角、166g最轻亮双目AR眼镜一体机、今年量产的第二代强性能AI眼镜用NPU进行人脸识别、车牌识别、空间定位、以及即将的代号M消费级AI眼镜。

应用层是跑在混合现实系统上的所有应用，就像手机里安装的各种各样的APP。