計算機(jī)視覺案例精選(九篇)

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第1篇：計算機(jī)視覺案例范文

關(guān)鍵詞：計算機(jī)視覺；研討式教學(xué)；小組探討；課前回顧

作者簡介：陳芳林（1983-），男，湖南株洲人，國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)電工程與自動化學(xué)院，講師；周宗潭（1969-），男，河南洛陽人，國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)機(jī)電工程與自動化學(xué)院，教授。（湖南 長沙 410073）

中圖分類號：G643.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-0079（2013）26-0065-02

進(jìn)入21世紀(jì)，創(chuàng)新型人才的培養(yǎng)成為各國政府和高等教育界關(guān)注的一個焦點。世界各國研究型大學(xué)的共同特點是在研究生教育階段致力于培養(yǎng)富有創(chuàng)新意識和創(chuàng)新能力的高級人才。[1]研討式教學(xué)是培養(yǎng)研究生創(chuàng)新精神、科研能力的有效途徑，教師講解與學(xué)生探討兩部分相結(jié)合是研討式教學(xué)采用的主要模式。[2]將課程分成兩部分之后，教師講解的時間就必須壓縮，教師一方面需要思考如何在較短的時間內(nèi)完成課程的講解，同時還需要考慮課程講解要與學(xué)生探討部分緊密結(jié)合。因此，如何上好研討式教學(xué)教師講解這部分課，越來越受高等院校的重視。本文針對筆者教授工科研究生課程“計算機(jī)視覺”的實踐與經(jīng)驗，闡述了筆者對于如何上好研討式教學(xué)教師講解這部分課的個人體會?？偨Y(jié)為兩點：第一，首先要充分做好課程準(zhǔn)備；第二，上課環(huán)節(jié)采取回顧—案例—小結(jié)的講解方式。下面從課程準(zhǔn)備、課前回顧、課程講解、課后小結(jié)四個方面分別闡述（如圖1所示）。

一、“計算機(jī)視覺”課程準(zhǔn)備

要上好一門研討式教學(xué)的課程，一定要結(jié)合該門課程的特點，量身定制課程內(nèi)容，進(jìn)行精心準(zhǔn)備。本節(jié)先介紹“計算機(jī)視覺”課程的特點，然后結(jié)合該門課程的特點，介紹筆者對于“計算機(jī)視覺”的課程準(zhǔn)備。

1.“計算機(jī)視覺”課程特點

“計算機(jī)視覺”是“數(shù)字圖像處理”和“模式識別”等課程的后續(xù)課程。該課程重點在于圖像或者圖像序列的分析理解。課程知識在機(jī)器人導(dǎo)航、偵查、測繪、測量、精密加工和目標(biāo)跟蹤等多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。[3]近年來基于視覺信息的控制反饋也開始受到廣泛關(guān)注。國內(nèi)高校一般都為研究生開設(shè)了此門課程。

計算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用廣泛、算法原理涉及面廣：涉及到概率與數(shù)理統(tǒng)計、信號與系統(tǒng)、圖像等基礎(chǔ)知識?！坝嬎銠C(jī)視覺”是一門重要的控制類、電子類及計算機(jī)類專業(yè)研究生的選修課程，它內(nèi)容廣泛、綜合性強，研討能力的培養(yǎng)顯得非常關(guān)鍵。

2.課程準(zhǔn)備

首先，結(jié)合“計算機(jī)視覺”課程內(nèi)容廣泛、技術(shù)日益更新和豐富的特點，將課程36學(xué)時分為12次課，每次課為3小時，每堂課教師講解一個專題。這種設(shè)計，一方面可以更廣地涉及計算機(jī)視覺的各個領(lǐng)域；另一方面以專題的形式來講解，可以將學(xué)生帶入到該專題，介紹基本背景、理論、知識和方法，讓學(xué)生有一個初步的了解，方便課后學(xué)生對感興趣的專題進(jìn)一步深入挖掘與研究。

其次，在課程開始之前，教師仔細(xì)統(tǒng)籌，安排好每次課的專題，這樣既方便學(xué)生一開始對整個課程有一個整體的了解，也方便學(xué)生選擇課堂研討的題目與內(nèi)容。根據(jù)12個專題，將各個專題講解的內(nèi)容與課件在開課之前準(zhǔn)備好，這樣有利于把握各個專題之間的前后承接關(guān)系。例如，“區(qū)域”與“分割”是既有區(qū)分又有聯(lián)系的兩個專題，在課程開始之前，將課件準(zhǔn)備好，就有利于宏觀把握，在“區(qū)域”專題提到的分割算法，就不需要在“分割”專題再次重復(fù)，而在“分割”專題可以結(jié)合前面“區(qū)域”專題進(jìn)行互相補充，以幫助學(xué)生融會貫通。

最后，在每個專題上課之前，再對課件進(jìn)行精雕細(xì)琢，主要是對內(nèi)容分好層次，對方法進(jìn)行分類，力圖在較短的時間內(nèi)，讓學(xué)生對該專題有較全面的認(rèn)識。例如，在講解圖像分割時，由于圖像分割方法非常多，可以將分割方法分為若干個大類，每個大類只講1～2個方法。這樣既可以盡可能涉及更廣的領(lǐng)域，又可以提高講解的效率。

二、“計算機(jī)視覺”課前回顧

課前回顧是指每堂課的前面一小段時間用來回顧上一堂課的內(nèi)容。雖然課前回顧時間非常短，一般為3～8分鐘，但是課前回顧是課堂教學(xué)中的一個重要環(huán)節(jié)。課前回顧可以幫助學(xué)生加強將要學(xué)習(xí)的內(nèi)容與已學(xué)過內(nèi)容之間的聯(lián)系。通過課前回顧，學(xué)生可以回憶前續(xù)課程所講解的概念、理論、算法的步驟等內(nèi)容，有助于解決新問題或者理解新知識。

課前回顧最重要的是既要復(fù)習(xí)前續(xù)課程的內(nèi)容，又要注意將前續(xù)內(nèi)容與當(dāng)前內(nèi)容聯(lián)系起來。由于講解時間有限，要使研討式教學(xué)的教師講解部分效率高，教師幫助學(xué)生回憶上堂課的概念、模型、算法等內(nèi)容，就變得非常重要。如果不做課前回顧，那么當(dāng)講到某處新知識時，往往需要停下來，將前續(xù)課程再講一遍，否則學(xué)生無法理解新的知識，這樣就降低了教學(xué)的效率。

課前回顧的時間，一般以3～8分鐘為宜。課前回顧的形式可以多樣化，如講解課后作業(yè)、回顧概念、提問等。筆者認(rèn)為應(yīng)根據(jù)當(dāng)天課程與前續(xù)課程的關(guān)系，采取合適的方式。各種方式結(jié)合使用，提高課前回顧的效率。

三、“計算機(jī)視覺”課程講解——案例教學(xué)

案例教學(xué)已經(jīng)成功地應(yīng)用于數(shù)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的教學(xué)。通過案例，學(xué)生可以很快地掌握相應(yīng)的概念、算法的步驟等，從而提高教師講解部分的效率。[4]例如，在講解馬爾科夫隨機(jī)場時，筆者通過案例式教學(xué)，將馬爾科夫隨機(jī)場用一個生活中的例子來向?qū)W生解釋。首先，將馬爾科夫隨機(jī)場分解成兩個重要的概念，分別是隨機(jī)場與馬爾科夫性，然后將它們對應(yīng)到例子中，幫助學(xué)生理解。

隨機(jī)場包含兩個要素：位置（site）和相空間（phase space）。當(dāng)給每一個“位置”中按照某種分布隨機(jī)賦予“相空間”的一個值之后，其全體就叫做隨機(jī)場（如圖2（a））。[5]這個概念非常抽象，難以理解。筆者應(yīng)用案例式教學(xué)，拿莊稼地來打比方?！拔恢谩焙帽仁且划€畝農(nóng)田，“相空間”好比是種的各種莊稼。給不同的地種上不同的莊稼，就好比給隨機(jī)場的每個“位置”，賦予“相空間”里不同的值。所以，可以形象地理解隨機(jī)場就是在哪塊地里種什么莊稼的布局（如圖2（b））。

馬爾科夫性指的是一個隨機(jī)變量序列按時間先后順序依次排開時，第N+1時刻的分布特性，與N時刻以前的隨機(jī)變量的取值無關(guān)。為了更直觀地理解馬爾科夫性，筆者仍然拿莊稼地打比方，如果任何一塊地里種的莊稼的種類僅僅與它鄰近的地里種的莊稼的種類有關(guān)，與其他地方的莊稼的種類無關(guān)，這種性質(zhì)就是馬爾科夫性。

符合上述兩個特征，那么這些地里種的莊稼的集合，就是一個馬爾科夫隨機(jī)場。通過案例式教學(xué)，筆者發(fā)現(xiàn)可以加深加快學(xué)生對課程內(nèi)容的理解，提高教師講解環(huán)節(jié)的效率。

四、課后小結(jié)

課后小結(jié)指的是一堂課將要結(jié)束時，教師對本堂課進(jìn)行一個簡短的總結(jié)。許多成功的教師都會在其教學(xué)中堅持課后小結(jié)這個環(huán)節(jié)，給學(xué)生一個總體的印象，以幫助學(xué)生消化本次課程的內(nèi)容。

研討式教學(xué)教師講解部分的課后小結(jié)與普通教學(xué)方式應(yīng)有所區(qū)別。筆者認(rèn)為這主要是因為通過課后小結(jié)可以將本次課程所講內(nèi)容與學(xué)生的研討環(huán)節(jié)結(jié)合起來，而不僅僅是對內(nèi)容進(jìn)行簡單的總結(jié)。

為了達(dá)到課后小結(jié)使本次課程內(nèi)容與學(xué)生探討環(huán)節(jié)建立聯(lián)系的目的，筆者在教學(xué)中常采用如下方式：首先，像普通教學(xué)方式一樣，總結(jié)本次課程內(nèi)容；然后，在此基礎(chǔ)上，拋出若干問題，這些問題，不需要學(xué)生馬上解答，而是留給學(xué)生課后思考，提供他們選擇研討主題的素材；最后，介紹其他在本次課程中沒有涉及到的前沿知識、方法與理論，拓寬學(xué)生的視野，從而增加學(xué)生選擇探討主題的覆蓋面。

通過應(yīng)用這種方式，筆者發(fā)現(xiàn)學(xué)生的思維更開闊，在探討環(huán)節(jié)，學(xué)生往往可以選擇一些比較新穎的主題（例如視頻中不動點的檢測等），而不僅僅局限于教師所講內(nèi)容，從而提高了研討式教學(xué)的效果。

五、結(jié)論

在“計算機(jī)視覺”課程中引入研討式教學(xué)，通過總體設(shè)計規(guī)劃好整門課程內(nèi)容，課堂講解注意采用回顧—案例—小結(jié)的方式，筆者對如何上好研討式教學(xué)教師講解這部分課進(jìn)行了個人經(jīng)驗的總結(jié)。通過本次教學(xué)改革，筆者體會到如果要提高教學(xué)效果，一定要注意教師講解與學(xué)生探討兩個環(huán)節(jié)的緊密結(jié)合。

參考文獻(xiàn)：

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2009.

[2]張晴，李騰，韋艷，等.研討式教學(xué)模式的理論研究[J].中國科技縱橫，2011，（10）.

[3]D.H .巴拉德.計算機(jī)視覺[M].北京：科學(xué)出版社，1987.

第2篇：計算機(jī)視覺案例范文

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機(jī)械；技術(shù)手段；應(yīng)用；發(fā)展前景

我國在國際上的地位正在逐漸提高，這與我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是分不開的，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要基礎(chǔ)的支持，農(nóng)業(yè)就是我國的基礎(chǔ)，我國是農(nóng)業(yè)大國，農(nóng)村人口基數(shù)大。隨著近幾年我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展，很多高新技術(shù)也被運用到農(nóng)業(yè)的機(jī)械設(shè)備中，使農(nóng)機(jī)設(shè)備向著智能化的方向發(fā)展，有效地提升了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的整體效率。在農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)中使用高新技術(shù)還能夠提高農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率，保證農(nóng)機(jī)相關(guān)機(jī)械的正常運作。

1農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)的應(yīng)用分析

1.1計算機(jī)技術(shù)

這里所說的計算機(jī)技術(shù)主要指的是計算機(jī)視覺技術(shù)，這一技術(shù)最早被運用在農(nóng)業(yè)機(jī)械上是在20世紀(jì)70年代中期，當(dāng)時主要運用的是計算機(jī)技術(shù)中的視覺技術(shù)，利用這一技術(shù)的主要目的是可以對農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)質(zhì)量進(jìn)行分級別檢查。計算機(jī)視覺技術(shù)是以圖像處理為基準(zhǔn)，隨著圖像處理以及視覺模擬技術(shù)的發(fā)展，計算機(jī)視覺技術(shù)不僅可以用來檢查農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)，而且還可以用來對農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行播種、收割。雖然計算機(jī)視覺技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用時間還不是很長，在實際的使用中還有很多的問題出現(xiàn)，但是相信隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計算機(jī)視覺技術(shù)必將會改變傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)作業(yè)模式，為現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)發(fā)展提供技術(shù)上的支持。

1.2網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)在我國農(nóng)業(yè)機(jī)械上的應(yīng)用是非常成功的，信息技術(shù)與地理信息系統(tǒng)的有機(jī)結(jié)合不僅可以為農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)提供高精度的監(jiān)控，而且還能夠?qū)r(nóng)業(yè)生產(chǎn)中出現(xiàn)病蟲害的情況進(jìn)行及時的檢測，然后根據(jù)定位系統(tǒng)來進(jìn)行田間作業(yè)。

1.3液壓技術(shù)

液壓技術(shù)主要依靠的是微電子技術(shù)和工業(yè)傳感技術(shù)，在數(shù)據(jù)的采集上，運用液壓技術(shù)主要完成的是能量的轉(zhuǎn)換和匹配，其目的是為了讓農(nóng)業(yè)機(jī)械的效率能夠得到進(jìn)一步的提高，讓機(jī)械設(shè)備的相關(guān)系統(tǒng)特征可以得到完善，讓機(jī)械設(shè)備的可靠性能夠得到提升，這也很好地符合了環(huán)境保護(hù)的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)要求。而大部分的農(nóng)業(yè)機(jī)械都是采用內(nèi)燃機(jī)作為原動力，所以很多時候都會出現(xiàn)工作負(fù)荷，一般情況下，我們都是通過電液控制手段來完成負(fù)載與原動力之間的匹配情況，盡可能地減少功率傳輸過程中出現(xiàn)的損失，從而提高農(nóng)業(yè)機(jī)械系統(tǒng)的工作效率。

1.4人工智能技術(shù)

隨著信息全球化的不斷深入，高端技術(shù)不僅在大型的企事業(yè)單位中被運用，在農(nóng)業(yè)中也得到了廣泛的應(yīng)用，比較有成果的就是美國利用人工智能技術(shù)研發(fā)出激光拖拉機(jī)、機(jī)械的內(nèi)部導(dǎo)航裝置，等等，這些裝置可以對拖拉機(jī)的運行方向及所處位置進(jìn)行實時的測定，在了解地區(qū)土地信息之后，再制定合理的土地種植方案、農(nóng)藥及種子的數(shù)量，等等。

2農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)的發(fā)展趨勢

2.1推廣農(nóng)業(yè)機(jī)械產(chǎn)品的技術(shù)發(fā)展

目前在我國的農(nóng)業(yè)機(jī)械發(fā)展上，已經(jīng)開始運用機(jī)電智能化技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)，這使得農(nóng)業(yè)機(jī)械化設(shè)備的科技含量有了極大的提高，不僅有效地提高了農(nóng)業(yè)機(jī)械的作業(yè)效率，而且也提升了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率。

2.2農(nóng)業(yè)資源的利用率得到了提升

只有提高了農(nóng)業(yè)資源的開發(fā)利用率，才能夠確保農(nóng)業(yè)實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，同時也為保護(hù)生態(tài)環(huán)境奠定基礎(chǔ)，如回收農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的廢棄物，普及無害化的處理設(shè)備，運用無害化技術(shù)來處理廢水可以有效地達(dá)到保護(hù)環(huán)境的作用。而在農(nóng)業(yè)種植的過程中，使用有機(jī)肥料還可以進(jìn)一步提高農(nóng)業(yè)資源的利用效率。除此之外，大力發(fā)展節(jié)能型動力機(jī)械設(shè)備可以有效地避免出現(xiàn)資源浪費，從而提高農(nóng)業(yè)資源的整體利用效率。

2.3提高農(nóng)業(yè)機(jī)械產(chǎn)品的質(zhì)量監(jiān)督水平

要想提升農(nóng)業(yè)的機(jī)械化水平，還要從規(guī)范設(shè)計的基本要求出發(fā)，全面提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的質(zhì)量。在質(zhì)量提升的過程中，還要注重農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的整體造型和外觀，農(nóng)機(jī)設(shè)備的耐久性也要經(jīng)得起考驗。選用與農(nóng)機(jī)設(shè)備相配套的發(fā)電機(jī)及元件，能夠最大程度上提高農(nóng)業(yè)機(jī)械產(chǎn)品的質(zhì)量。在農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備完成安裝之后，還要對其進(jìn)行試運行，只有保證了設(shè)備各項指標(biāo)都正常的基礎(chǔ)上，才能夠真正的投入使用，這也是提高農(nóng)業(yè)機(jī)械產(chǎn)品可靠性的前提。

2.4加大政府的補貼力度

各級地方政府要加大農(nóng)業(yè)機(jī)械的技術(shù)推廣，做好農(nóng)業(yè)機(jī)械的培訓(xùn)工作。國家還要將拖拉機(jī)、插秧機(jī)等農(nóng)機(jī)具作為農(nóng)具購置補貼的關(guān)鍵，普及農(nóng)業(yè)機(jī)械知識。這樣也能夠更好地提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化的發(fā)展進(jìn)程。

2.5確保農(nóng)業(yè)機(jī)械技術(shù)的安全生產(chǎn)

關(guān)注安全監(jiān)督管理及裝備的創(chuàng)建工作，加大農(nóng)業(yè)機(jī)械的安全投入，以便更好地滿足農(nóng)業(yè)機(jī)械工作安全監(jiān)督管理的需求。除此之外，最重要的是，要將農(nóng)業(yè)機(jī)械的安全檢驗工作納入到各級縣市政府的財政預(yù)算當(dāng)中。

3結(jié)語

隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，一些高新技術(shù)正在逐漸地被運用到農(nóng)業(yè)的機(jī)械設(shè)備中，這些機(jī)械設(shè)備的出現(xiàn)不僅提高了農(nóng)業(yè)的整體生產(chǎn)水平，而且還進(jìn)一步提升了農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)效率，很好地實現(xiàn)了農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。在今后的農(nóng)業(yè)發(fā)展過程中，農(nóng)業(yè)機(jī)械也必定是智能化的，所以要求操作人員要不斷地提高自己的專業(yè)素養(yǎng)，全面推廣農(nóng)業(yè)機(jī)械新技術(shù)，只有這樣才能夠真正意義上實現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)機(jī)械的智能化。

作者:徐家亮 劉曉鵬 單位:黑龍江省克東縣農(nóng)機(jī)安全監(jiān)理站

參考文獻(xiàn)：

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第3篇：計算機(jī)視覺案例范文

關(guān)鍵詞：人臉檢測；光線補償；膚色建模

中圖分類號：TP317.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：16727800（2012）011012702

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作者簡介：魏佳（1978-），男，碩士，陜西理工學(xué)院數(shù)學(xué)與計算機(jī)科學(xué)學(xué)院講師，研究方向為數(shù)字圖像處理。0 引言

人臉作為圖像與視頻中重要的視覺對象之一，是智能人機(jī)接口等許多應(yīng)用的處理目標(biāo)對象。近年來，人臉檢測技術(shù)在模式識別、計算機(jī)視覺、人機(jī)交互等諸多領(lǐng)域引起了普遍重視。人臉檢測技術(shù)在計算機(jī)視覺等領(lǐng)域的研究中有著重要的意義：一方面，將人臉作為基本視覺對象來考慮，是自動檢測與人臉識別、人臉跟蹤、表情識別、人臉合成與人臉編碼、唇讀等技術(shù)的必要前提；另一方面，人臉檢測技術(shù)有著從智能安全監(jiān)控、電子商務(wù)、視頻會議和遠(yuǎn)程教育、基于內(nèi)容的檢索等諸多領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。

人臉檢測是指在使用計算機(jī)在輸入圖像中判斷人臉是否存在，若存在，確定人臉的大小、位置。人臉檢測系統(tǒng)的輸入可能包含人臉圖像，輸出是關(guān)于圖像中是否存在人臉及人臉數(shù)目、位置、尺度、姿態(tài)等信息的參數(shù)化描述。具體地說，就是根據(jù)一定的算法確定輸入圖像是否存在人臉，如果存在的話，標(biāo)出人臉的位置作為人臉檢測系統(tǒng)的輸出。

1 膚色建模

膚色是人臉最重要的信息，而且膚色不受面部細(xì)節(jié)特征、旋轉(zhuǎn)、表情變化以及飾物遮擋等情況的影響。

不同種族、性別人的膚色差異主要體現(xiàn)在亮度上。要提高膚色的聚類性就要消除亮度的影響。經(jīng)過實驗驗證，在YCrCb色彩空間下，利用膚色模型求相似度矩陣返回每個像素是否為膚色的概率Fmod。獲取矩陣的最大值對相似度矩陣進(jìn)行歸一化。計算整張圖片的亮度平均值。歸一化之后的每個矩陣點乘以255，如果該值仍然小于整張圖片的Y分量平均值，則認(rèn)為該點不是人臉的皮膚。最后把認(rèn)為是人臉皮膚的像素點置為白色，其余的點置為黑色，得到黑白二值圖像。其中，RGB色彩空間轉(zhuǎn)換YCrCb色彩空間如式（1）所示，YCrCb空間下膚色相似度Fmod計算如式（2）所示。

2 眼睛定位

由膚色模型確定的區(qū)域并不一定就是人臉區(qū)域，有可能是手臂、脖子或其它與膚色相近的色塊區(qū)域，為了進(jìn)一步驗證是否是人臉區(qū)域，需進(jìn)一步檢測這些區(qū)域中是否有眼睛。

在之前確定的人臉區(qū)域內(nèi)，根據(jù)圖1所示人臉結(jié)構(gòu)，以距左邊界0.08～0.36寬度、距下邊界0.58～0.78長度的矩形內(nèi)檢測左眼，以距左邊界0.64～0.92寬度、距下邊界0.58～0.78長度的矩形內(nèi)檢測右眼。具體檢測方法為：分別統(tǒng)計兩個小矩形內(nèi)亮度小于某個亮度的像素點比例，當(dāng)大于某個閾值時，認(rèn)為在該區(qū)域內(nèi)存在眼睛，這個區(qū)域為最終確定的人臉區(qū)域，否則刪除這個區(qū)域。

3 實驗結(jié)果

（1）打開位圖文件的結(jié)果（圖2）。

圖1 人臉結(jié)構(gòu)

圖2 打開位圖文件

（2）皮膚顏色建模結(jié)果（圖3）。

圖3 膚色建模

（3）得到人臉區(qū)域結(jié)果（圖4）。

圖4 得到人臉區(qū)域

（4）眼睛亮度匹配排除非任梁區(qū)域結(jié)果（圖5）。

圖5 眼睛亮度匹配

（5）勾勒人臉，得到最終確定的人臉區(qū)域（圖6）。

圖6 得到最終確定的人臉區(qū)域

4 結(jié)語

通過實驗證明，膚色模型能夠很好地區(qū)分出皮膚區(qū)域，依據(jù)人臉結(jié)構(gòu)再在膚色區(qū)域內(nèi)檢測是否存在人眼，就能篩選出人臉區(qū)域。本項目的方案是完全可行和有效的。

目前系統(tǒng)存在的主要問題為：①只能判斷正面人像區(qū)域，對于側(cè)面人像不能準(zhǔn)確判斷；②對于配戴眼鏡、頭發(fā)遮擋額頭等特殊情況準(zhǔn)確率較差。這些問題是下一步研究的任務(wù)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陶亮.復(fù)雜背景下人眼自動定位[J].計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報，2003（11）.

[2] 徐慧.Visual C++數(shù)字圖像實用工程案例精選[M].北京：人民郵電出版社，2004.

[3] 周長發(fā).精通Visual C++圖像處理編程[M].北京：電子工業(yè)出版社，2004.

第4篇：計算機(jī)視覺案例范文

關(guān)鍵詞：智能監(jiān)控系統(tǒng)；圖像分割技術(shù)；圖像識別

中圖分類號：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1007-9599 (2011) 15-0000-01

The Image Recognition and Analysis of Intelligent Monitoring System

Yi Junxiao

(Beijing University of Technology,Beijing100022,China)

Abstract:At present,along with the computer communication technology and network technology fast development,the image processing technology in the field of science and technology is getting more and more important position.Image recognition belong to intelligent monitoring equipment the most important technology,this paper in this part of the intelligent monitoring system based on intelligent monitoring system image recognition.The key:technology of intelligent image monitoring system image recognition and classification for analysis.

Keywords:Intelligent monitoring system;Image segmentation;Image recognition

一、智能監(jiān)控系統(tǒng)概述

智能監(jiān)控系統(tǒng)采用先進(jìn)的數(shù)字圖像壓縮編解碼技術(shù)、數(shù)字圖像傳輸技術(shù)等圖像處理技術(shù)，以及模式識別、計算機(jī)視覺技術(shù)，通過將智能視頻分析模塊增加至監(jiān)控系統(tǒng)中，借助計算機(jī)強大的數(shù)據(jù)處理能力自動識別不同物體，在分析抽取視頻源中關(guān)鍵有用信息的同時，過濾視頻畫面無用的或干擾信息。整個系統(tǒng)組網(wǎng)靈活，可以突破地域的限制，并以最快和最佳的方式發(fā)出警報或觸發(fā)其它動作，進(jìn)行遙遠(yuǎn)范圍大規(guī)模的實時圖像監(jiān)控和報警處理。

二、智能監(jiān)控系統(tǒng)圖像識別的關(guān)鍵技術(shù)

（一）圖像分割技術(shù)。圖像分割是由圖像處理邁向圖像分析的關(guān)鍵步驟，其實質(zhì)是正確地劃分屬性區(qū)域，在分離日標(biāo)和背景的基礎(chǔ)上，為計算機(jī)視覺的后續(xù)處理提供依據(jù)。分割技術(shù)依據(jù)區(qū)域的一致性和幾何鄰近度，可以分為三種類型，即基于像素和其鄰域局部特性進(jìn)行分割的局部技術(shù)；以全局信息作為圖像分割依據(jù)的全局技術(shù)；以及分裂、合并和區(qū)域增長技術(shù)。圖像分割方法主要包括閾值法、邊緣檢測法以及區(qū)域跟蹤法。閾值分割法較為常用，常用的算法有最小誤差閾值法、最大類別方差法及最佳直方圖熵法等。由于傳統(tǒng)的圖像分割算法有著對噪聲敏感、計算量大等方面的缺陷。基于尤其是基于模糊技術(shù)的人工智能原理圖像分割算法開始引起人們的關(guān)注。在圖像分割過程中所涉及到的模糊技術(shù)主要包括模糊闡值技術(shù)、模糊聚類技術(shù)以及模糊邊緣檢測技術(shù)等。

（二）圖像顏色分割原理。圖像顏色分割是將分割具相同或相近顏色特征色塊的圖像處理方法，主要包括：（1）像素分類：像素通過顏色的閾值進(jìn)行分類，像素采用RGB、YUV、HIS等描述方式。（2）像素連接：將圖像進(jìn)行游程編碼處理，即將圖像編碼成以run格式為單元的編碼處理。游程編碼處理是run格式指的是一行像素之內(nèi)相鄰且具有相同邏輯值的像素集合。作為色塊合并的基礎(chǔ)，像素連接通過分類后的像素信息實現(xiàn)。（3）色塊合并：按一定規(guī)律合并所得到的游程，即將游程按照parent歸類至一個樹結(jié)構(gòu)下的過程。每一個游程在帶有效信息的基礎(chǔ)上配有指向游程parent的指針。（4）區(qū)域融合：為了避免處理過程被判斷為兩個分離開來的區(qū)域，需要引入?yún)^(qū)域融合方法，使相鄰近的部分合并成為一個整體。由于面積和邊框同為區(qū)域統(tǒng)計量，因此可以進(jìn)行同一種密度測量方法的使用。倘若某幾個部分的區(qū)域像素密度大于某個闡值，即可將這些區(qū)域合并成成為一個區(qū)域整體。在色塊合并中，即使區(qū)域存在被一根線分割的情況，但這部分的密度倘若仍舊大于闡值，應(yīng)當(dāng)將它們看作一個整體區(qū)域進(jìn)行區(qū)域融合。

三、智能圖像監(jiān)控系統(tǒng)的圖像識別與分類

（一）圖象識別技術(shù)。圖像識別以研究圖像的分類與描述為主要內(nèi)容，對圖像用預(yù)先存儲的對象物的參照圖案進(jìn)行匹配，并輸出文字識別和臉部圖像識別等符號信息，或者輸出物置或姿態(tài)等數(shù)值信息。圖像識別涉及的領(lǐng)域較為廣泛，包括機(jī)械加工中零部件的識別、分類；農(nóng)作物、森林、湖泊和軍事設(shè)施的遙感辨別；氣象數(shù)據(jù)、氣象衛(wèi)星照片的準(zhǔn)確觀測；身份證識別等方面。

圖像識別方法可歸納為統(tǒng)計方法和結(jié)構(gòu)識別方法兩大類。一個圖像識別系統(tǒng)可分為四個主要部分：（1）圖像信息的獲取：將圖片等信息經(jīng)系統(tǒng)輸入設(shè)備進(jìn)行數(shù)字化處理，再輸入計算機(jī)以備后續(xù)處理。（2）圖像加工和預(yù)處理：將原始圖像轉(zhuǎn)化為適合計算機(jī)進(jìn)行特征提取的形式，包括圖像變換、增強、恢復(fù)等，目的是去除干擾、噪聲及差異。（3）圖像特征提?。簩⒄{(diào)查而得的數(shù)據(jù)材料進(jìn)行加工、整理、分析、歸納等處理，以提取出可以反映事物本質(zhì)的特征。（4）判斷或分類：根據(jù)所提取的特征參數(shù)，通過采用某種分類判別函數(shù)和判別規(guī)則分類和辨識圖像信息，最終得到圖像識別結(jié)果。（二）圖像識別的幾何特征描述。圖像識別特征具有多種形式的描述，效果取決于圖像識別的具體狀況。在多數(shù)情況下，只需圖像的局部特征即可識別圖像，這些特征諸如圖像的灰度級空間分布特征，圖像顏色和波段，圖像隨時間變化的形態(tài)，圖像形狀、輪廓、面積和空間點位置等。而圖像識別的幾何特征描述包括周長、面積定義和算法（面積和周長較為容易計算），占空比、圓形度，形狀的投影描述以及特殊的形狀描述子（多數(shù)情況下，可以用來簡潔地描述物體圖像形狀）等方面的內(nèi)容。（三）圖像識別分類器設(shè)計。在圖像識別中，分類器的基本任務(wù)是通過圖像分類特征、分類運算法則的應(yīng)用，對圖像進(jìn)行分類。圖像識別分類器必須提取和選擇特征，以便對被識別的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的壓縮，有利于最終的圖像識別。分類器設(shè)計的主要步驟為分類識別特征的確立。此為關(guān)鍵步驟，特征若提取得不恰當(dāng)，就無法精確分類，甚至無法進(jìn)行分類，良好的特征應(yīng)具有可區(qū)別性、可靠性、獨立性以及數(shù)量少四個方面的特征。

特征提取和選擇應(yīng)當(dāng)堅持盡可能減少整個識別系統(tǒng)的處理時間和錯誤識別概率的原則。當(dāng)這兩個原則無法兼得時，則應(yīng)做出相應(yīng)平衡的選擇，或者提高整個系統(tǒng)速度，以適應(yīng)實時需要；或者縮小錯誤識別的概率，以提高識別精度。圖像識別系統(tǒng)的復(fù)雜度將隨著特征個數(shù)的增加而迅速增長，特別是用來訓(xùn)練分類器和測試結(jié)果的樣本數(shù)量，將隨著特征數(shù)量的增加呈現(xiàn)指數(shù)關(guān)系增長。特征選取的方式將因不同的模式而異，并與識別的目的和方法等有著直接的聯(lián)系。

參考文獻(xiàn)：

[1]蘇彥華.visualC++數(shù)字圖像識別技術(shù)典型案例[M].北京:人民郵電出版社,2004

第5篇：計算機(jī)視覺案例范文

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理；教學(xué)軟件；VC++

中圖分類號：TP391.41-4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-9599 （2013） 09-0000-02

1 引言

數(shù)字圖像處理是指將利用計算機(jī)對二維圖像信號進(jìn)行采集、處理和分析的過程。數(shù)字圖像處理課程是計算機(jī)視覺、模式識別和人工智能等專業(yè)的一門重要專業(yè)課程，涉及面廣、實用性強。數(shù)字圖像處理技術(shù)涉及的環(huán)節(jié)較多，主要包括圖像采集、圖像變換、圖像增強與復(fù)原、圖像分割等，每個圖像處理環(huán)節(jié)的方法也多種多樣，而且數(shù)字圖像處理技術(shù)的基礎(chǔ)理論和算法比較抽象，對于學(xué)生來說，在課內(nèi)時間掌握數(shù)字圖像處理課程的主要內(nèi)容有一定難度?，F(xiàn)在有大量的圖像處理應(yīng)用軟件，如Photoshop，但這些軟件多是面向廣告設(shè)計、圖像修飾處理的應(yīng)用軟件，不適合數(shù)字圖像處理技術(shù)的基本知識和案例教學(xué)。

本文設(shè)計并實現(xiàn)了基于VC++開發(fā)環(huán)境下的數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)輔助軟件，可以提供數(shù)字圖像處理系統(tǒng)各處理環(huán)節(jié)相關(guān)算法實現(xiàn)過程的演示，形象生動地完成該課程的各教學(xué)單元的授課內(nèi)容，較好地幫助學(xué)生熟悉并消化數(shù)字圖像處理技術(shù)涉及的理論和技術(shù)方法。

2 教學(xué)輔助軟件設(shè)計

VC++是在Windows平臺下的專業(yè)軟件開發(fā)平臺，廣泛用于各種軟件的開發(fā)。MFC是Microsoft公司提供的一套類庫，以C++類的形式封裝了Windows的API，是一套面向?qū)ο蟮暮瘮?shù)庫，方便用戶編程。MFC是Win API和C++的結(jié)合，提供了MFC AppWizard自動生成框架，利用MFC中提供的各種類，可以簡單地構(gòu)建一個應(yīng)用程序框架。OpenCV是一個基于C/C++語言的開源圖像處理函數(shù)庫，包含實現(xiàn)圖像處理和計算機(jī)視覺方面的很多通用算法[1]，其代碼具有很好的移植性。在安裝好VC++的Windows系統(tǒng)下安裝好OpenCV庫，并對軟件進(jìn)行配置，在工程中配置好所需要包含的庫文件的路徑等，即可方便的調(diào)用OpenCV庫中的函數(shù)。

2.1 軟件設(shè)計總體結(jié)構(gòu)

本文所設(shè)計的軟件主要圍繞數(shù)字圖像處理課程的基本知識和圖像處理技術(shù)涉及的各種方法進(jìn)行架構(gòu)的。軟件基于MFC的AppWizard多文檔應(yīng)用程序框架，并結(jié)合OpenCV庫中的一些圖像處理函數(shù)和設(shè)備無關(guān)位圖DIB的一些操作函數(shù)實現(xiàn)了多種圖像處理功能，如圖1所示。

2.2 軟件功能設(shè)計與實現(xiàn)

數(shù)字圖像處理技術(shù)包含很多環(huán)節(jié)，根據(jù)軟件的總體架構(gòu)，本軟件主要設(shè)計了文件操作、圖像變換、圖像增強與復(fù)原、圖像分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)模塊，每個模塊還設(shè)計了不同功能塊。各模塊的圖像處理功能均可以對讀入的圖像進(jìn)行連續(xù)處理，本節(jié)展示了部分功能塊的處理過程。

2.2.1 文件操作

文件操作模塊能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像等文件的常規(guī)操作，如打開、保存、另存為、打印等功能。本軟件主要處理BMP位圖格式的灰度圖像，通過此模塊可將待處理的圖像讀入到內(nèi)存，以供其他模塊調(diào)用，用于進(jìn)一步圖像處理。對于圖像處理的每個步驟所得的結(jié)果圖像均可以單獨顯示，并可進(jìn)行保存等操作。

2.2.2 圖像變換

圖像變換模塊可以實現(xiàn)位圖的幾何變換和圖像的點運算，如圖像平移，水平鏡像，垂直鏡像，圖像縮放，圖像旋轉(zhuǎn)，分段線性拉伸，圖像反色，二值化，閾值變換，窗口變換等功能。圖像變換過程中需要設(shè)定的參數(shù)可以通過彈出對話框的方式進(jìn)行設(shè)定，完成人機(jī)交互。

圖2為利用圖像反色和圖像閾值變換處理圖像的效果展示，其中左側(cè)圖為原始lena圖像，中間的圖為對原始lena圖像進(jìn)行反色后得到的圖像，右側(cè)圖為對原始lena圖像進(jìn)行閾值（參數(shù)值設(shè)為200）變換后的圖像。

圖1 數(shù)字圖像處理教學(xué)輔助軟件總體結(jié)構(gòu)圖

圖2 圖像變換處理示意圖

2.2.3 圖像增強與復(fù)原

圖像增強與復(fù)原模塊可以實現(xiàn)圖像濾波、圖像對比度增強、圖像恢復(fù)等功能，如對圖像添加噪聲、圖像平滑、直方圖均衡化、圖像銳化處理、傅里葉變換、低通濾波、高通濾波、小波變換等處理。在添加噪聲可以選擇高斯噪聲或椒鹽噪聲，圖像平滑可以選擇3*3、5*5、7*7等不同大小的模板進(jìn)行鄰域平均處理和中值濾波處理。圖像直方圖均衡化可以將直方圖分布不均的圖像進(jìn)行調(diào)整，使整幅圖像視覺效果更好。圖像銳化可以實現(xiàn)梯度銳化和拉普拉斯銳化，能夠提高圖像的對比度。低通濾波可實現(xiàn)理想低通濾波和巴特沃斯低通濾波，高通濾波可實現(xiàn)理想高通濾波和巴特沃斯高通濾波。傅里葉變換可以實現(xiàn)圖像從空間域到頻率域的變換，可以對圖像進(jìn)行一些頻域處理后再進(jìn)行反變換。小波變換可以將圖像分解成一個低頻概貌子圖像和一系列高頻細(xì)節(jié)子圖像，在變換域?qū)@些子圖像進(jìn)行處理后進(jìn)行反變換可實現(xiàn)對原圖的修改。

圖3為利用噪聲添加和鄰域平均法的效果展示圖，首先，讀取原始lena圖像（左側(cè)圖像），然后對原始lena圖像添加高斯噪聲（中間圖像），最后利用鄰域平均法（ 窗口）對含噪圖像進(jìn)行平滑處理（右側(cè)圖像）。

圖3 圖像平滑處理示意圖

圖4為對圖像進(jìn)行傅里葉變換和低通濾波處理的效果展示圖，左側(cè)圖像為一幅黑色正方形圖像，中間圖像為其傅里葉變換頻譜圖，右側(cè)圖像為進(jìn)行理想低通濾波后的結(jié)果圖。

圖4 圖像濾波處理示意圖

2.2.4 圖像分割

圖像分割模塊可以實現(xiàn)圖像目標(biāo)分割功能，如圖像邊緣檢測和區(qū)域分割等處理。在圖像邊緣檢測處理中，可以選擇Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian和Canny算子進(jìn)行邊緣檢測。區(qū)域分割處理中可以采用直方圖閾值分割、自適應(yīng)閾值分割和區(qū)域增長的方法，其中直方圖閾值分割的閾值可以通過彈出對話框進(jìn)行參數(shù)選擇。除了上述功能外，此模塊還可以完成邊界跟蹤、Hough直線檢測等功能。邊界跟蹤模塊可以實現(xiàn)對白色背景的二值圖像中黑色目標(biāo)的邊界跟蹤，對輪廓進(jìn)行提取。Hough直線檢測根據(jù)Hough變換點-線對偶性原理，利用OpenCV中Hough線變換函數(shù)，可實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)Hough變換和累計統(tǒng)計概率Hough變換，將檢測出的直線進(jìn)行標(biāo)注。

圖5為圖像邊緣檢測和直線檢測示意圖，其中左上圖為原始圖像，右上圖為利用Roberts算子進(jìn)行的邊緣檢測結(jié)果圖，左下圖為利用Canny算子進(jìn)行的邊緣檢測結(jié)果圖，右下圖為利用Hough變換檢測直線的結(jié)果圖，檢測出的直線標(biāo)注成紅色。

2.2.5 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)模塊可以對圖像進(jìn)行腐蝕、膨脹、開運算、閉運算，這四個運算是數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的四個基本運算。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的基本思想是用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素去度量和提取圖像中的對應(yīng)形狀以達(dá)到對圖像分析和識別的目的[1]。利用這些運算并結(jié)合圖像分割模塊可以實現(xiàn)圖像的邊緣檢測與分割、特征提取、圖像形狀識別與修改等處理。此外，該模塊還包含擊中擊不中和細(xì)化處理，利用擊中擊不中變換可以進(jìn)行目標(biāo)檢測與定位。

圖6為一個利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)進(jìn)行膨脹的示意圖。首先讀入原始圖像（左側(cè)圖像），然后對其進(jìn)行二值化處理（中間圖像），最后對二值化處理后的圖像進(jìn)行膨脹處理（右側(cè)圖像）。

圖5 圖像邊緣檢測及直線檢測示意圖

圖6 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)膨脹處理示意圖

3 結(jié)束語

本文所介紹的數(shù)字圖像處理課程教學(xué)輔助軟件可以實現(xiàn)對圖像的文件操作、圖像變換、圖像增強與復(fù)原、圖像分割和數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)功能。本軟件的開發(fā)可有效地展示數(shù)字圖像處理課程中各種基本算法的實現(xiàn)過程和處理結(jié)果，有利于加深學(xué)生對該課程理論知識和實現(xiàn)技術(shù)的理解與掌握，能夠提高該課程的教學(xué)效果。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳勝勇，劉勝等.基于opencv的計算機(jī)視覺技術(shù)實現(xiàn)[M].北京：科學(xué)出版社，2008.

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[3]黎寧，徐曉波，牛征.MATLAB平臺下圖像處理實驗教學(xué)軟件的實現(xiàn)[J].電氣電子教學(xué)學(xué)報，2001，Vol.23（5）：55-58.

[4]張華，展曉凱.基于VC++的數(shù)字圖像處理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[J].濰坊學(xué)院學(xué)報，2011，Vol.11（2）：15-21.

第6篇：計算機(jī)視覺案例范文

（1.廣西電網(wǎng)公司欽州供電局，廣西 欽州 535000；2.廣西南寧仟能電氣技術(shù)有限公司，廣西 南寧 530002；

3.廣西大學(xué)電氣工程學(xué)院，廣西 南寧 530004）

【摘　要】弧垂檢測是保證架空輸電線路安全運行的重要措施。傳統(tǒng)的手工計算弧垂的方法不僅計算量大，而且容易出錯；現(xiàn)有計算機(jī)技術(shù)計算弧垂的方法雖然準(zhǔn)確度較高，但需要復(fù)雜的公式和考慮眾多因素（如導(dǎo)線溫度、張力、傳輸容量等），在工程應(yīng)用中給現(xiàn)場人員帶來不便，難以推廣應(yīng)用。為此，提出一種基于圖像識別技術(shù)的架空線弧垂計算方法，以懸鏈線模型為基礎(chǔ)提取部分段曲線的獨立狀態(tài)參數(shù)，還原完整架空線并計算其弧垂。同時，基于Matlab GUI開發(fā)了一款實用的弧垂測量系統(tǒng)，并通過實際工程測試結(jié)果表明，該系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集方式簡單、運算速度快，結(jié)果展示和輸出方便，既能滿足工程的精度要求，又具有較高的實用性，是提高工程現(xiàn)場作業(yè)人員工作效率的實用應(yīng)用工具。

關(guān)鍵詞 圖像識別；弧垂測量系統(tǒng)；Matlab GUI設(shè)計

作者簡介：池小兵（1988—），男，本科，工程師，主要從事生產(chǎn)設(shè)備管理部輸電管理工作。

黃陽垚（1971—），男，本科，工程師，主要從事工程管理等技術(shù)工作。

黃景標(biāo)（1966—），男，本科，工程師，主要從事輸電管理工作。

莫枝閱（1989—），男，碩士研究生，主要研究方向為電力系統(tǒng)規(guī)劃與可靠性。

0　引言

輸電線路弧垂是線路設(shè)計和運行維護(hù)的主要指標(biāo)之一，弧垂過小，架空線的拉應(yīng)力就大，桿塔荷載增大，安全系數(shù)減小，嚴(yán)重時可能發(fā)生斷線、倒塔和掉串等事故；弧垂過大，架空線對地及交叉跨越物的安全距離不足，風(fēng)擺、舞動和跳躍會造成線路停電事故的風(fēng)險就隨之增加[1]。因此，運行線路的日常巡檢中需要對弧垂進(jìn)行實時監(jiān)測，將弧垂控制在規(guī)程要求的范圍內(nèi)以保證線路和被跨越設(shè)備的安全。

傳統(tǒng)的導(dǎo)線弧垂實測計算方法主要有角度法、馳度板觀測法和中點高度法[2-4]等，這些方法均存在測量難度大、實時性差，或者誤差較大的問題。隨著現(xiàn)代測量技術(shù)的不斷發(fā)展和各類先進(jìn)工程測量儀器的開發(fā)，基于先進(jìn)的測量儀器和計算平臺（包括計算機(jī)算法[5]、圖像識別技術(shù)[6-7]、光纖光柵應(yīng)變傳感器[8]、LabVIEW平臺[9]、J2ME技術(shù)[10]以及電場逆運算原理[11]等）的弧垂測量新方法應(yīng)運而生。利用圖像處理技術(shù)進(jìn)行弧垂計算有全景拼接數(shù)碼照片[12]和計算機(jī)視覺原理標(biāo)定線路坐標(biāo)值[13]等方式。其中，全景拼接技術(shù)在實際操作中，容易出現(xiàn)拼接失真而帶來較大的計算誤差；利用計算機(jī)視覺原理計算弧垂時需要標(biāo)定線路坐標(biāo)值，在地形環(huán)境復(fù)雜的地區(qū)難以進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)定坐標(biāo)值，甚至是無法完成的。此外，其他仿真類方法需要用到復(fù)雜的計算公式和考慮影響弧垂的眾多因素如導(dǎo)線溫度、張力、傳輸容量等，在實際工程應(yīng)用中給現(xiàn)場人員帶來不便，因此很難得到應(yīng)用推廣。為此，提出一種基于部分線段圖像識別技術(shù)的架空線弧垂計算方法，以懸鏈線模型為基礎(chǔ)提取部分段曲線的獨立狀態(tài)參數(shù)，還原完整架空線并計算其弧垂。同時，基于Matlab GUI開發(fā)一款實用的弧垂測量系統(tǒng)，自動完成弧垂計算、輸出和保存等工作。

1　架空線路圖像識別技術(shù)

考慮到架空線路圖像背景的復(fù)雜性，為了使特征的提取精度更高，需要對圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括濾波[14]和邊緣檢測[15]等。

1.1　圖像濾波

圖像濾波是一種為數(shù)字圖像去噪平滑的預(yù)處理技術(shù), 在提取圖像的特征值之前需要先對圖像進(jìn)行平滑濾波。中值濾波是經(jīng)典的濾波算法，其基本原理是把數(shù)字圖像或數(shù)字序列中一點的值用該點的一個鄰域里各點值的中值代替，既可以去除圖像中的噪聲又能最大限度地保護(hù)圖像的邊緣和輪廓，為后期的圖像處理做好準(zhǔn)備。

1.2　圖像邊緣檢測

電力線路最基本的特征是其線特征，線特征的提取可以采用圖像的邊緣檢測來實現(xiàn)。邊緣檢測是借助空域微分算子通過卷積完成，微分算子具有突出灰度變化的作用，對圖像運用微分算子，其灰度變化較大點計算出的微分算子值較高，可以將這些值作為相應(yīng)點的邊界強度，通過設(shè)置閾值，提取邊界點集。

邊緣檢測得到線路的兩條邊緣，參照曲線平滑的思想，可以采用兩條邊緣線的中間線來代替懸鏈線，以更加準(zhǔn)確地反應(yīng)線路的趨勢。在尋找中間點的時候，若同一x坐標(biāo)上有n個像素點，則中間點的y坐標(biāo)可表示為

式中yi為第i個像素的y坐標(biāo)。

2　基于部分線段的懸垂鏈弧垂測量原理

2.1　懸鏈線還原

采用懸鏈線模型計算架空線弧垂。參照 “懸鏈段”方法分析柔索結(jié)構(gòu)的思想[16]，提出基于圖片處理的弧垂計算思想：當(dāng)檔距一定時，僅需一個獨立變量就可以確定線路的懸垂?fàn)顟B(tài)，提取該獨立參數(shù)，還原完整懸鏈曲線并計算其弧垂值。圖1是懸鏈段參數(shù)提取示意圖，采用數(shù)字圖像處理所用的坐標(biāo)約定，選取頂部索曲線傾角的正割值作為獨立變量求解，定義secθ=n，θ為頂部索曲線傾角，則可由公式（2）確定懸鏈線的狀態(tài)。

式中，a為待求系數(shù)，(l,h)是曲線切點坐標(biāo)，(x0,y0)是曲線的端點坐標(biāo)。

線路參數(shù)的提取步驟如下：

（1）獲取部分段線路圖像的兩端點坐標(biāo)(x0,y0)、(L0,H0)，計算連接兩端點坐標(biāo)的直線的斜率k，得到兩端點連接的直線方程；

（2）利用點到直線的距離公式，求出點到直線的最大距離，對應(yīng)的點即為切點，并取得切點坐標(biāo)(l,h)；

（3）k即為頂部索曲線傾角的正切值tanθ，則，切點坐標(biāo)即為頂點坐標(biāo)(l,h)。

（4）由h/a=n-ch(archn-l/a)解出a，即可確定懸鏈線的狀態(tài)方程。

由求得的狀態(tài)方程公式（2）畫出曲線在原圖像大小范圍內(nèi)的部分，則為還原的部分曲線圖像；求出完整曲線兩端點的橫坐標(biāo)，即可還原出完整的懸鏈線，橫坐標(biāo)的計算如圖2所示。

圖2為測量數(shù)值示意圖，0B段（以0為原點建立坐標(biāo)系）對應(yīng)拍攝的電力線片段。其中L為固定檔距，L1和L2分別是拍攝的電力線的兩端點到懸鏈線同一端點的水平距離。測量得到L、L1和L2的值，有

式中L0如圖1所示，表示部分段曲線的端點的橫坐標(biāo)。

以部分段圖像的原點為原點，畫出曲線在-x1到x2區(qū)間上的部分，則為該檔距內(nèi)完整的懸鏈線。

2.2　弧垂計算

從第2.1節(jié)中還原的完整懸鏈線提取兩端點坐標(biāo)(-x1,y1)、(x2,y2)，則連接懸鏈線兩端點的直線方程為，減去式（2）即得懸鏈線的弧垂值為

f=yd-ach(x/a+archn-l/a)+ach(archn-l/a)-y0（5）

令?墜f/?墜x=0，當(dāng)x=a(arshk1-archn)+l時，可得最大弧垂值fmax，式中k1=(y2-y1)/(x2-x1)。

結(jié)果計算中，恢復(fù)出的像素點和原圖像素點間的相對誤差為

α=(y-y′)/y（6）

平均誤差率為

式中y為原圖像中某一像素點的坐標(biāo)，y′為恢復(fù)出的該像素點的坐標(biāo)。

計算得出的弧垂值和實際測量的弧垂值之間的相對誤差為

式中f為實際測量得到的弧垂值，fmax為計算得到的弧垂值。

3　實用架空線弧垂測量系統(tǒng)設(shè)計

3.1　系統(tǒng)分析

系統(tǒng)分析主要任務(wù)是根據(jù)工程實際需求，分析、理解整個系統(tǒng)設(shè)計的基本要求，確定系統(tǒng)框架。

3.1.1　功能要求

利用高清數(shù)碼相機(jī)取得導(dǎo)線的圖片，對該圖片進(jìn)行處理，把架空導(dǎo)線當(dāng)作懸垂鏈條，通過分析一段懸垂鏈的軌跡，模擬仿真出整段懸垂鏈軌跡，通過懸垂鏈軌跡計算出最大弧垂的系統(tǒng)。

3.1.2　系統(tǒng)框架

包含由高清數(shù)碼相機(jī)、圖片處理系統(tǒng)、懸垂鏈分析系統(tǒng)、數(shù)據(jù)接口等軟硬件組成的導(dǎo)線弧垂測量系統(tǒng)，滿足測量數(shù)字化、輸出標(biāo)準(zhǔn)化、通信網(wǎng)絡(luò)化特征，對一檔架空導(dǎo)線弧垂測量的數(shù)據(jù)測量裝置，并通過信道將數(shù)據(jù)傳送到服務(wù)器。

3.2　系統(tǒng)設(shè)計

3.2.1　算法設(shè)計

基于圖像處理的架空線弧垂實測系統(tǒng)的計算流程圖如圖3所示，包括圖像處理、參數(shù)提取和弧垂計算等內(nèi)容。

先對目標(biāo)圖片進(jìn)行校正、濾波等預(yù)處理，然后邊緣檢測得到圖像像素坐標(biāo)，提取獨立參數(shù)恢復(fù)完整曲線并計算弧垂值。

3.2.2　系統(tǒng)界面設(shè)計

基于MATALB /GUI開發(fā)弧垂系統(tǒng)界面。建立GUI的主要方式有兩種：第一種是直接通過程序編寫的方式產(chǎn)生對象，即利用uicontrol 、ui2contexmenu 等函數(shù)以編寫M文件的方式來開發(fā)整個GUI；第二種方式是直接通過MATALB的GUI編輯界面—GUIDE來建立GUI。本文采用第二種方法來開發(fā)軟件界面。

開發(fā)的弧垂實測系統(tǒng)界面如圖4所示。輸入數(shù)據(jù)包括拍攝的架空線圖片和相關(guān)測量數(shù)據(jù)，依次單擊“選擇圖片”、“數(shù)據(jù)輸入”，就可以得到輸出結(jié)果。

4　應(yīng)用案例分析

采用高清相機(jī)拍攝檔距一定的架空線部分段圖像作為分析對象，如圖5所示。利用全站儀測量得到參數(shù)L、L1、L2和實際弧垂值，其值分別為L=120.699m，L1=11.248m，L2=16.902m,實測弧垂值為5.468m。整個計算流程如圖6至圖8所示。

運行弧垂實測系統(tǒng)，點擊“選擇圖片”按鈕，在彈出的對話框里選擇拍攝的圖片，如圖6所示；當(dāng)“數(shù)據(jù)輸入”按鈕變?yōu)榭捎脿顟B(tài)時，點擊“數(shù)據(jù)輸入”，在彈出的對話框中輸入測量數(shù)據(jù)，就可以自動完成計算，如圖7所示；點擊“結(jié)果輸出”按鈕，得到計算結(jié)果，點擊“保存”按鈕可以方便將結(jié)果保存，如圖8所示。

由計算結(jié)果可以看出，計算的弧垂值為5.632m，與實測弧垂值5.483m對比，弧垂計算相對誤差為-2.716%，負(fù)值表示計算弧垂值大于實測弧垂值，能夠較好地滿足系統(tǒng)精度要求。

5　結(jié)論

以懸鏈線模型為基礎(chǔ)，通過部分線段圖像識別分析，提取部分段曲線的獨立狀態(tài)參數(shù)，還原完整電力線；避開導(dǎo)線應(yīng)力、溫度、傳輸容量等影響，能對弧垂進(jìn)行準(zhǔn)確、直觀的測量。

基于Matlab GUI開發(fā)了一款實用的弧垂測量系統(tǒng)，建立友好的對話框式數(shù)據(jù)輸入界面，提升了數(shù)據(jù)錄入的便捷性，能夠自動完成弧垂計算、分析、保存和輸出等工作，既能滿足工程的精度要求，又能方便現(xiàn)場工作人員，提高了工作效率，降低了工作強度，易于推廣使用。

參考文獻(xiàn)

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［15］譚艷,王宇俊,李飛龍,葛耿育.幾種典型的圖像邊緣檢測算法的分析比較[J].電腦知識與技術(shù),2012(07).

第7篇：計算機(jī)視覺案例范文

【關(guān)鍵詞】循環(huán)程序設(shè)計；迭代法；高次方根

循環(huán)結(jié)構(gòu)是結(jié)構(gòu)化程序設(shè)計中三大基本結(jié)構(gòu)之一，也是計算機(jī)程序設(shè)計語言教學(xué)的重點和難點之一[1]。循環(huán)結(jié)構(gòu)通過重復(fù)執(zhí)行一組操作，能夠把復(fù)雜的、不易直接求解的問題變換為操作簡單，易于處理的迭代求解問題。這也體現(xiàn)了解決數(shù)學(xué)問題時常常采用的化歸思想。

本文基于數(shù)值計算中采用迭代法求解二次方根的實例，對相應(yīng)的問題和求解方法進(jìn)行拓展，并通過理論分析和C語言編程實現(xiàn)，讓學(xué)生從深度和廣度上對迭代方法及其應(yīng)用有更加深刻的理解和認(rèn)識。

1、基本案例

為了求解 的值（2的算術(shù)平方根），數(shù)值計算[2]中采用經(jīng)典的迭代方法：

令x= ，則有，

. （1）

由式（1）知，x的值可通過迭代方式求解，即

. （2）

經(jīng)過多次迭代，可以計算出 的值。

計算科學(xué)的基本問題是能行性問題[3]。上述迭代方法具有可行性嗎？分析如下：

首先，式（2）中x的計算需要一個初值，通過不斷地迭代更新x的值。為了便于處理，不妨設(shè)初值為任意的正值。

情況1：當(dāng)初值0

. （3）

不等式（3）說明，當(dāng)0

進(jìn)一步地，由代數(shù)不等式 知，

. （4）

等號成立當(dāng)且僅當(dāng)x= 。這說明小于 的初值經(jīng)一次迭代后，產(chǎn)生的新x必然大于 。

情況2：當(dāng)初值0 時，由式（1）的推導(dǎo)過程知，

. （5）

不等式（5）說明，當(dāng)x> 時，式（2）的計算過程，即由 更新x，會產(chǎn)生比初值更小的新的x值。再由式（4）知，當(dāng)x> 時，更新過程產(chǎn)生的x值不會小于 ；由于新的x值在逐漸縮小，說明最終會收斂至 。

上述分析說明，當(dāng)初值0 時，更新過程使得x值逐漸變小，最終收斂于 。

上述過程也可由圖1進(jìn)行可視化證明。當(dāng)初值x< 時，由于 。假設(shè) ，通過移項知，須 。由圖1知，此時曲線y=1/x的值大于直線y=x/2的上值。所以，假設(shè)成立，且產(chǎn)生了大于 的新值。當(dāng)初值x> 時，類似的推導(dǎo)知，假設(shè) ，須 。由圖1知，假設(shè)亦成立，且更新過程x總是不小于 。當(dāng)x= 時，1/x+x/2=1/ + /2= ，得到最終的解x。證畢。

圖1 直線y=x/2和曲線y=1/x.

上述的證明過程說明，式（2）的迭代方法具有能行性，能夠計算 的值。

事實上，對于任意的正數(shù)p，令x= ，由式（1）的推導(dǎo)過程知，

. （6）

通過與求解 類似的推導(dǎo)過程知，式（7）能夠計算任意正數(shù)p的算術(shù)平方根，方法同樣具有能行性。

. （7）

教學(xué)意義：本節(jié)能夠讓學(xué)生加深理解由循環(huán)結(jié)構(gòu)形成的迭代方法。采用迭代方法求解復(fù)雜的問題時，通過把問題分解為若干步驟，每步完成一個相對簡單的問題。由于這種化歸思想廣泛存在于數(shù)值計算或者科學(xué)計算之中，通過引導(dǎo)，能夠加深學(xué)生對迭代法的理解。

2、案例拓展

進(jìn)一步地，對任意正數(shù)p的任意m（ 且為自然數(shù)）次方根，能夠通過上述方式求解 嗎？

首先，可考慮m=3時的情況。令x= ，則有x3=p。與式（1）類似，

. （8）

如何對式（8）進(jìn)行類似于式（1）的改造，且使得產(chǎn)生的更新過程會收斂至 ，是構(gòu)造相應(yīng)迭代過程的關(guān)鍵。

事實上，代數(shù)不等式 是式（9）的特例，

. （9）

求解 的迭代過程最終會收斂到 本身，這是由于式（9）（n=2時）中不等式右端產(chǎn)生的最小值正好為 （也可參考圖1）。因此，在構(gòu)造求解 的過程中，式（9）的右端需要直接產(chǎn)生 。由式（9）知，此時需要構(gòu)造式（10）的形式，

. （10）

進(jìn)一步地，由式（8）知，

. （11）

顯然，

. （12）

所以，式（13）可以用于迭代求解 ，

. （13）

相應(yīng)的收斂性證明與 的情況類似，不再累贅。

進(jìn)而，對任意不小于2的自然數(shù)m，對應(yīng)的問題是求解x= ，則有xm=p。與式（1）和式（8）類似，

. （14）

由不等式（9）知，式（14）右端，即 ，具有最小值 。在實際的更新過程中，可采用式（15）的簡化形式，

. （15）

式（15）的收斂性證明如下：

情況1：當(dāng)初值0

. （16）

說明經(jīng)一次迭代更新，產(chǎn)生的新值x大于 。

情況2：當(dāng)初值0 時，由式（14），（15）和式（16）知， ，說明此時由式（15）產(chǎn)生的新值x在逐漸變小，但不會小于 。該更新過程使得x趨向于 ，當(dāng)x= 時，式（15）的迭代過程收斂。證畢。

上述推導(dǎo)過程說明，式（15）能夠用于迭代計算 。而且，平方根和立方根的求解是m=2和m=3時的特例。

教學(xué)意義：把求解平方根的問題，泛化到求解任意高次方根的問題，有助于引導(dǎo)學(xué)生深化思維。上節(jié)和本節(jié)的收斂性證明也能夠鍛煉學(xué)生運用數(shù)學(xué)知識解決問題的能力，提高理論水平；這一理論推導(dǎo)過程，也可以讓學(xué)生更加清楚上述迭代過程能夠求解高次方根的原因，有助于加深對計算科學(xué)中可行性問題的認(rèn)識；本案例通過最基本的加減乘除運算解決了求高次方根的問題，從運算角度同樣體現(xiàn)了化歸思想；而且，該案例能夠讓學(xué)生更好地理解和運用循環(huán)結(jié)構(gòu)解決實際問題。

在實際教學(xué)中，把求解平方根和立方根的情況推廣至任意高次方根的問題，可以作為課外作業(yè)，讓學(xué)生自行完成，以培養(yǎng)數(shù)學(xué)思維和動手能力。

3、程序?qū)崿F(xiàn)

基于對 ， 和 的求解說明，本節(jié)給出相應(yīng)的C語言算法（程序）描述。

求根的過程，不管p值大于1，或者小于1，根總有向1靠近的趨勢。這說明x的值可以簡單地初始化為1。為了加速程序的運行，我們也可以考慮其它的初始化方法。如，論文[4]給出了初始化的一個上界。

教學(xué)意義：通過程序?qū)崿F(xiàn)，對于任意的正數(shù)p，Program 1 和Program 2分別能夠求解平方根和立方根，Program 3能夠直接求解任意的高次方根。對問題的深化思考有助于拓展學(xué)生的視野，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)通過編程解決問題的能力和成就感。

4、小結(jié)

本文把迭代法求解平方根的案例，拓展到求解任意正數(shù)的不小于2的正整數(shù)次方根問題，分析了迭代求解的理論基礎(chǔ)，證明了迭代方法的收斂性，最終給出了C語言程序代碼。本文設(shè)計的教學(xué)案例在提升學(xué)生的學(xué)習(xí)能力，拓展學(xué)生的知識面，豐富教學(xué)內(nèi)容方面具有多個優(yōu)點：1）理解和掌握循環(huán)結(jié)構(gòu)，2） 理解和運用數(shù)學(xué)不等式求解極值問題，3）鍛煉數(shù)學(xué)思維能力，培養(yǎng)科研型人才，4） 加深理解計算科學(xué)中的能行性問題。

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基金項目：

中國博士后科學(xué)基金（2011M501189）。

第8篇：計算機(jī)視覺案例范文

關(guān)鍵詞:計算機(jī)專業(yè);綜合課程設(shè)計;研究性教學(xué)

隨著中國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,科技進(jìn)步和創(chuàng)新已經(jīng)作為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的首要推動力量。社會對人才的要求也越來越高,培養(yǎng)懂技術(shù)、會思考、善于解決問題、勇于創(chuàng)新的本科生成為大學(xué)教育的重要目標(biāo)。而作為計算機(jī)專業(yè)重要的實踐性環(huán)節(jié)之一的綜合課程設(shè)計,對于學(xué)生完成從學(xué)習(xí)到靈活應(yīng)用知識,完成分析問題、解決問題和創(chuàng)新的飛躍,以及大四畢業(yè)設(shè)計高質(zhì)量的順利完成,都起著承上啟下的重要作用。

1計算機(jī)專業(yè)綜合課程設(shè)計的目的

計算機(jī)專業(yè)的本科生,通常在二年級和三年級開始綜合課程設(shè)計。綜合課程設(shè)計與傳統(tǒng)的課程實驗或課程設(shè)計培養(yǎng)目標(biāo)不盡相同[1-3],通過綜合課程設(shè)計需要達(dá)到以下目標(biāo)。

首先,采用綜合課程設(shè)計來鞏固和加深學(xué)生對相關(guān)課程的基本知識理解和掌握,并拓展知識面,加強工程素質(zhì)培養(yǎng)。雖然很多計算機(jī)專業(yè)的課程在開設(shè)過程中,有配套的實驗或課程設(shè)計環(huán)節(jié),但大部分實驗都針對課程較具體的某個環(huán)節(jié)或算法,課程設(shè)計也主要完成本課程的配套綜合實驗[2-3]。而綜合課程設(shè)計,一般是具有一定綜合性的題目,以提高學(xué)生綜合應(yīng)用和獨立設(shè)計能力為目的,所以它會涉及到多個知識點、多門課程或多個領(lǐng)域的綜合應(yīng)用,需要學(xué)生對相關(guān)課程內(nèi)容靈活掌握,并拓展現(xiàn)有的知識面,才能較好解決實際問題。

其次,綜合課程設(shè)計能夠培養(yǎng)學(xué)生正確的設(shè)計思想與方法、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度和良好的工作作風(fēng),也在一步步解決問題的過程中,樹立了學(xué)生解決問題的自信心。由于課程設(shè)計的綜合性,學(xué)生需要針對問題,仔細(xì)考慮解決問題的思路和過程,有計劃地實現(xiàn)每一個細(xì)節(jié),從而逐步驗證所提出方法的可行性。同時,在實現(xiàn)的每個細(xì)節(jié)過程中,會涉及各種解決問題的工具和算法,而工具的應(yīng)用和算法的實現(xiàn),可以提高學(xué)生的基本技能,培養(yǎng)學(xué)生綜合運用所學(xué)知識的能力和基本工程素質(zhì)。

而且,綜合課程設(shè)計的實現(xiàn)過程,可以很好地培養(yǎng)學(xué)生獲取信息和綜合處理信息的能力。這是因為很多問題的復(fù)雜性要求學(xué)生查閱大量資料,進(jìn)一步鍛煉他們從這些資料中獲取有用信息的能力。同時,在思考和解決問題的過程中,也會涌現(xiàn)很多創(chuàng)新性的想法,提高學(xué)生的創(chuàng)新能力。

最后,在學(xué)生實現(xiàn)了既定的綜合課程設(shè)計題目后,課程設(shè)計報告也幫助學(xué)生掌握書寫綜合性文檔的能力。這些為學(xué)生高水平的完成大四畢業(yè)設(shè)計奠定了堅實的基礎(chǔ)。

從以上分析可以看出,綜合課程設(shè)計環(huán)節(jié)對于培養(yǎng)現(xiàn)代的、綜合能力強的、具有創(chuàng)新能力的大學(xué)生非常重要。然而,在實際的大學(xué)綜合課程設(shè)計中,也出現(xiàn)了一些問題。

2計算機(jī)專業(yè)課程設(shè)計的幾個問題

當(dāng)前的綜合課程設(shè)計一般由教師提出課程設(shè)計題目,然后學(xué)生被動接受教師的課程設(shè)計題目,并和教師進(jìn)行簡單的幾次溝通后就開始了課程設(shè)計。目前的課程設(shè)計很多是在課后完成,由于各種原因,教師和學(xué)生的交流時間和次數(shù)很有限。在這一過程中所反映出的問題如下:

首先,教師在課程設(shè)計中要為學(xué)生考慮綜合課程的題目,而這類題目的完成需要學(xué)生經(jīng)過一定的努力才能實現(xiàn)。通常每個教師一次要輔導(dǎo)幾個學(xué)生,每個學(xué)生的題目都不相同,所以教師每年都需花較多時間考慮綜合課程設(shè)計題目。學(xué)生被動接受這些題目,并不一定是他們的興趣和強項。同時,綜合課程設(shè)計題目往往有一定的實用背景,學(xué)生往往缺乏對題目背景的理解,而導(dǎo)致研究方向偏離。

其次,在綜合課程設(shè)計的過程中,學(xué)生所面對的指導(dǎo)教師經(jīng)常都是博士、教授,甚至是博導(dǎo)。很多學(xué)生擔(dān)心教師很忙,或自己問的問題過于簡單,受到教師的批評等,從而缺乏和教師交流的主動性。由于沒有解決問題的正確有效渠道,導(dǎo)致課程設(shè)計的質(zhì)量不高,或根本達(dá)不到預(yù)期的目標(biāo)。

最后,在課程設(shè)計完成后,由于每個學(xué)生的研究題目都不相同,學(xué)生之間的工作無法做客觀比較,其工作量和工作完成情況都由指導(dǎo)教師評價,沒有統(tǒng)一的評價指標(biāo),造成學(xué)生最終課程設(shè)計評分不盡客觀。而且每年學(xué)生課程設(shè)計的工作沒有延續(xù)性,后一屆學(xué)生和上一屆學(xué)生課程設(shè)計題目完全不同,即使相同也無法參考上一屆學(xué)生成功或失敗的經(jīng)驗。

針對綜合課程設(shè)計在實踐過程中的這些問題,我們提出基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)成的綜合課程設(shè)計新型探究型學(xué)習(xí)環(huán)境,并以教師引導(dǎo)為輔和學(xué)生探究學(xué)習(xí)為主的新型教學(xué)活動。

3計算機(jī)專業(yè)課程設(shè)計的探索和實踐

根據(jù)上述綜合課程設(shè)計中的各類問題,結(jié)合作者的研究方向和教學(xué)實際情況,以實例說明綜合課程設(shè)計的新思路。

首先,教師選擇的綜合課程設(shè)計題目應(yīng)具有典型性、代表性,能夠涵蓋相關(guān)課程的眾多知識點,并且代表指導(dǎo)教師的專業(yè)方向,以及反映課程的重要內(nèi)容和學(xué)科方向。由于教師所帶課程一般和自己的專業(yè)方向?qū)?這條一般可以做到。建議一位教師的綜合課程題目選擇3-6個,這些題目在一定時期內(nèi)基本不改變,并在WEB網(wǎng)頁上。所有學(xué)生可以在這些題目中選擇自己感興趣的方向,規(guī)避不同學(xué)生不同題目的傳統(tǒng)方法。例如,指導(dǎo)教師的研究方向為增強現(xiàn)實、計算機(jī)視覺和多媒體通訊,主要所帶課程為數(shù)字圖像處理。那么綜合課程設(shè)計題目選擇為:特征檢測和匹配、圖像壓縮算法研究和視頻壓縮算法研究等。這些題目都是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域很經(jīng)典的一些研究方向,同時也處在不斷發(fā)展的過程中,因此,這類題目的研究既有針對性和挑戰(zhàn)性,又有很好的延續(xù)性。

其次,綜合課程設(shè)計題目在網(wǎng)上的同時,指導(dǎo)教師需要對每個題目任務(wù)有一個概要描述,并且給出這項工作的工程意義,以及當(dāng)前這項工作所能達(dá)到的效果,從而使學(xué)生從總體上把握題目方向以及實現(xiàn)目標(biāo)。如針對特征檢測和匹配課程設(shè)計題目,需要學(xué)生編寫代碼檢測圖像中的顯著特征,并且完成與其他圖像的特征匹配。同時,這些特征需要是平移、旋轉(zhuǎn)、尺度和亮度不變量。教師提供測試圖像集,學(xué)生實現(xiàn)自己的算法,通過ROC曲線和AUC指標(biāo)評價算法性能,并根據(jù)不同圖像測試結(jié)果對學(xué)生排名。且進(jìn)一步給出該題目的研究和實現(xiàn)意義,即特征檢測和匹配結(jié)果可以幫助實現(xiàn)圖像拼接、計算基礎(chǔ)矩陣和場景重建等。

第三,指導(dǎo)教師前期對學(xué)生綜合課程設(shè)計的輔導(dǎo),不僅僅是給出題目和題目內(nèi)容概要,更重要的是需給出解決問題的主要思路和方法。這樣使學(xué)生有的放矢,在統(tǒng)一的框架內(nèi),驗證和開發(fā)各種算法。如針對上述特征檢測和匹配綜合課程設(shè)計題目一般需要三個步驟解決問題:(1)特征檢測。通過一定算法的實現(xiàn)能夠識別圖像中顯著的特征點,如利用Harris算法檢測角點。(2)特征描述。有了這些特征點后,需要定義以特征點為中心的局部描述子,這個描述子對平移、旋轉(zhuǎn)、尺度和亮度為不變量,從而可以比較不同圖像之間的描述子,實現(xiàn)特征的匹配。如通過一個小的窗口,利用差的絕對值比較,簡單實現(xiàn)此描述子,能夠檢測平移下的不變量。為了實現(xiàn)更一般情況的不變量描述子,需要定義更完善的描述子,如SIFT。(3)特征匹配。有了每幀圖像的特征描述子,就可以通過它匹配特征點。對于一幀圖像的每個特征,可以在其它圖像中找到對應(yīng)的匹配特征。這一部分主要設(shè)計如何測試不同圖像間的描述子。最簡單的辦法是通過計算描述子之間的距離,最小的距離則為匹配特征點。也可通過距離比方法,使用門限判斷匹配特征點。通過(1)～(3)步,基本給出了解決問題的總體思路框架,學(xué)生可以在這個框架下,使用各種現(xiàn)有的或創(chuàng)新的算法實現(xiàn)特征檢測和匹配。

第四,基于上述解決問題的整體思路框架,為了進(jìn)一步規(guī)范學(xué)生在大框架下的代碼開發(fā),可以給出整體的代碼框架。指導(dǎo)教師定義框架下的大模塊,規(guī)范調(diào)用接口,并給出類或函數(shù)實現(xiàn)的功能。學(xué)生基于接口和功能要求,提出每個功能模塊的解決思路,甚至一些開創(chuàng)性的算法,并加以實現(xiàn)。這種規(guī)范的代碼框架提高了代碼的可讀性,為其他學(xué)生學(xué)習(xí)不同算法和代碼提供了方便,使整體綜合課程設(shè)計有好的延續(xù)性。

第五,在學(xué)生實現(xiàn)了所有綜合課程設(shè)計題目的算法后,指導(dǎo)教師必須仔細(xì)而明確地給出學(xué)生測試結(jié)果的指標(biāo)和方法。這個環(huán)節(jié)對于客觀準(zhǔn)確評價學(xué)生工作,鼓勵學(xué)生創(chuàng)新和探究都非常重要。如在特征檢測和匹配中,要求學(xué)生使用指導(dǎo)教師提供的測試圖像集合和測試方法,給出ROC曲線,并計算ROC曲線下的面積和特征的正確匹配率等參數(shù),從而所有學(xué)生都在統(tǒng)一的測試平臺和標(biāo)準(zhǔn)下評價算法的優(yōu)缺點,激發(fā)了學(xué)生對新算法探究。同時,要使學(xué)生能夠從感性上觸摸到課題內(nèi)容實質(zhì),有一個較高的研究開發(fā)起點,教師可以在代碼框架下給出最基本的算法實現(xiàn),學(xué)生們學(xué)習(xí)基本的算法,并將開發(fā)出的新算法與最基本的算法比較。

第六,為了鼓勵學(xué)生的探究學(xué)習(xí),凡是提出更好的算法或?qū)崿F(xiàn)增強的功能,可以額外加分。如學(xué)生能夠證明自己的描述子是尺度或仿射不變量,通過統(tǒng)一測試平臺,測試的指標(biāo)好于教師所給出的指標(biāo);在不同圖像的特征匹配中實現(xiàn)了實時匹配等,那么學(xué)生都可以獲得額外的綜合課程設(shè)計加分。

最后,將每年學(xué)生的綜合課程設(shè)計結(jié)果、評測和得分全都在網(wǎng)上,并基于學(xué)生的測試結(jié)果給出綜合成績排名。該措施可以促使大家相互監(jiān)督,有效避免學(xué)生之間的抄襲,也保證了后續(xù)學(xué)生綜合課程設(shè)計的延續(xù)性,并在一定程度上提高了學(xué)生成績評定的客觀性和準(zhǔn)確性。

4結(jié)語

實踐證明,基于網(wǎng)絡(luò)的新型綜合課程設(shè)計環(huán)境,以及規(guī)范化和標(biāo)準(zhǔn)化的綜合課程設(shè)計框架,可以避免學(xué)生在綜合課程設(shè)計中“孤身奮戰(zhàn)”,學(xué)生不但可以和教師交流,也可以和同項目組的學(xué)生做算法交流,還可以參閱以前學(xué)生的算法和實現(xiàn)結(jié)果,使學(xué)生們站在一個比較高的高度來分析問題和解決問題。這同傳統(tǒng)的被動接受指導(dǎo)教師的綜合課程設(shè)計題目并獨立完成完全不同,即學(xué)生往往因為對研究題目不感興趣,缺乏解決問題的渠道,或沒有一套客觀的結(jié)果評價指標(biāo),從而降低對自己的要求,使總體綜合課程設(shè)計的質(zhì)量不高。

同時,在綜合課程設(shè)計中,教師給出項目的工程背景,學(xué)生可以根據(jù)自己的興趣選擇適合自己的題目,并依據(jù)工程應(yīng)用背景衍生其它的研究和開發(fā)。比如很多學(xué)生選擇了特征檢測和匹配這個題目,在綜合課程設(shè)計完成后,又主動實現(xiàn)了和此題目相關(guān)的計算機(jī)視覺算法,并開發(fā)了相應(yīng)的應(yīng)用程序如全景圖像拼接軟件等。這些不但提高了綜合課程設(shè)計水準(zhǔn),也為畢業(yè)設(shè)計打下了堅實的基礎(chǔ)。

綜上,通過基于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)成開放的新型綜合課程設(shè)計探究學(xué)習(xí)環(huán)境,以及為綜合課程設(shè)計題目提供的解決問題框架、代碼框架和統(tǒng)一測試方法,學(xué)生們可以隨時借鑒、參閱已有成果,客觀評價自己算法。同時,也可以進(jìn)一步掌握科學(xué)分析問題、解決問題的方法和思路,提高自己的創(chuàng)新能力,培養(yǎng)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)態(tài)度和良好的工作作風(fēng)。最后,此綜合課程設(shè)計的實施方案與當(dāng)前高等教育所提出的研究型教學(xué)思路相吻合,提高了教師的工作效率和學(xué)生綜合課程設(shè)計的質(zhì)量水平。

參考文獻(xiàn):

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Exploration and Practice on Integrative Course Design for Computer Science Major

SHEN Jie

(School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and

Technology of China, Chengdu 610054, China)

第9篇：計算機(jī)視覺案例范文

1 符號計算

計算機(jī)最主要的用途之一就是科學(xué)計算,科學(xué)計算可分為兩類:一類是純數(shù)值的計算,例如求函數(shù)的值,方程的數(shù)值解,比如天氣預(yù)報、油藏模擬、航天等領(lǐng) 域;。另一類是符號計算,又稱代數(shù)運算,這是一種智能化的計算,處理的是符號。符號可以代表整數(shù)、有理數(shù)、實數(shù)和復(fù)數(shù),也可以代表多項式,函數(shù),集合 等。。長期以來,人們一直盼望有一個可以進(jìn)行符號計算的計算機(jī)軟件系統(tǒng)。。早在50年代末,人們就開始對此研究。。進(jìn)入80年代后,隨著計算機(jī)的普及和人 工智能的發(fā)展,相繼出現(xiàn)了多種功能齊全的計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)軟件,其中Mathematica和Maple是它們的代表，由于它們都是用C語言寫成的,所以可 以在絕大多數(shù)計算機(jī)上使用。。Mathematica是第一個將符號運算,數(shù)值計算和圖形顯示很好地結(jié)合在一起的數(shù)學(xué)軟件,用戶能夠方便地用它進(jìn)行多種形 式的數(shù)學(xué)處理。

計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)的優(yōu)越性主要在于它能夠進(jìn)行大規(guī)模的代數(shù)運算。。通常我們用筆和紙進(jìn)行代數(shù)運算只能處理符號較少的算式,當(dāng)算式的符號上升到百位數(shù) 后,手工計算就很困難了,這時用計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)進(jìn)行運算就可以做到準(zhǔn)確,快捷,有效。。 現(xiàn)在符號計算軟件有一些共同的特點就是在可以進(jìn)行符號運算、數(shù)值計算和圖形顯示等同時,還具有高效的可編程功能。在操作界面上一般都支持交互式處理,人們 通過鍵盤輸入命令,計算機(jī)處理后即顯示結(jié)果。并且人機(jī)界面友好,命令輸入方便靈活,很容易尋求幫助。

盡管計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)在代替人繁瑣的符號運算上有著無比的優(yōu)越性,但是,計算機(jī)畢竟是機(jī)器,它只能執(zhí)行人們給它的指令，有一定的局限性。首先,多數(shù)計 算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)對計算機(jī)硬件有較高的要求,在進(jìn)行符號運算時,通常需要很大的內(nèi)存和較長的計算時間,而精確的代數(shù)運算以時間和空間為代價的。第二個問題是用 計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)值計算,雖然計算精度可以到任意位,但由于計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)是用軟件本身浮點運算代替硬件算術(shù)運算,所以在速度要比用Fortran語 言算同樣的問題慢百倍甚至千倍。另外,雖然計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)包含大量的數(shù)學(xué)知識,但這僅僅是數(shù)學(xué)中的一小部分,目前仍有許多數(shù)學(xué)領(lǐng)域未能被計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)涉 及。計算機(jī)代數(shù)系統(tǒng)仍在不斷地發(fā)展、完善之中。

2 模式識別

       

模式識別就是通過計算機(jī)用數(shù)學(xué)技術(shù)方法來研究模式的自動處理和判讀。這里,我們把環(huán)境與客體統(tǒng)稱為“模式”,隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類有可能研究 復(fù)雜的信息處理過程。用計算機(jī)實現(xiàn)模式（文字、聲音、人物、物體等）的自動識別，是開發(fā)智能機(jī)器的一個最關(guān)鍵的突破口，也為人類認(rèn)識自身智能提供線索。信 息處理過程的一個重要形式是生命體對環(huán)境及客體的識別。對人類來說，特別重要的是對光學(xué)信息（通過視覺器官來獲得）和聲學(xué)信息（通過聽覺器官來獲得）的識 別。這是模式識別的兩個重要方面。市場上可見到的代表性產(chǎn)品有光學(xué)字符識別系統(tǒng) (Optical Character Recognition，OCR)、語音識別系統(tǒng)等。

 計算機(jī)識別的顯著特點是速度快、準(zhǔn)確性和效率高。識別過程與人類的學(xué)習(xí)過程相似。

以“漢字識別”為例：首先將漢字圖象進(jìn)行處理，抽取主要表達(dá)特征并將其特征與漢字的代碼存在計算機(jī)中。就象把老師教我們這個字叫什么、如何寫的知識 記憶在大腦中。這一過程叫做“訓(xùn)練”。識別過程就是將輸入的漢字圖像經(jīng)處理后與計算機(jī)中所保存的全部漢字進(jìn)行比較，找出最相近的字作為識別結(jié)果,這一過程 叫做“匹配”。

語音識別就是讓計算機(jī)能聽懂人說的話，一個重要的例子就是七國語言（英、日、意、韓、法、德、中）口語自動翻譯系統(tǒng)。其中，中文部分的實驗平臺設(shè)立 在中國科學(xué)院自動化所的模式識別國家重點實驗室，這是口語翻譯研究跨入世界領(lǐng)先水平的標(biāo)志。該系統(tǒng)實現(xiàn)后，人們出國預(yù)定旅館、購買機(jī)票、在餐館對話和兌換 外幣時，只要利用電話網(wǎng)絡(luò)和國際互聯(lián)網(wǎng)，就可用手機(jī)、電話等與“老外”通話。    

指紋是人體的一個重要特征，具有唯一性。北京大學(xué)有關(guān)專家對數(shù)字圖像的離散幾何性質(zhì)進(jìn)行了深入研究，建立了從指紋灰度圖像精確計算紋線局部方向、進(jìn) 而提取指紋特征信息的理論與算法，隨后研究成功了適于民用身份鑒定的全自動指紋鑒定系統(tǒng)，以及適于公安刑事偵破的指紋鑒定系統(tǒng)。從而開創(chuàng)了我國指紋自動識 別系統(tǒng)應(yīng)用的先河。北大指紋自動識別系統(tǒng)的推出，使我國公安干警從指紋查對的繁重人工處理中解放出來。浙江省從1997年開始使用北大指紋自動識別系統(tǒng)， 采取省地（市）二級建庫、省地（市）縣三級查詢的方式，形成了獨特的“浙江模式”。省公安廳現(xiàn)已建立了100多萬人的指紋庫，是目前國內(nèi)的第二大庫。在 100多萬人的指紋庫中，檢索一枚現(xiàn)場指紋僅需4分鐘左右。2000年浙江省用指紋自動識別系統(tǒng)直接破案3063起，連帶破案12000多起。破案率為全 國第一，并遙遙領(lǐng)先于國內(nèi)其它指紋識別系統(tǒng)，被公安部樹為指紋系統(tǒng)建設(shè)應(yīng)用樣板。

這里介紹一個綜合應(yīng)用的例子，一汽集團(tuán)公司與國防科技大學(xué)最近合作研制成功“紅旗轎車自主駕駛系統(tǒng)”（即無人駕駛系統(tǒng)），它標(biāo)志著我國研制高速智能 汽車的能力已達(dá)到當(dāng)今世界先進(jìn)水平。汽車自主駕駛技術(shù)是集模式識別、智能控制、計算機(jī)學(xué)和汽車操縱動力學(xué)等多門學(xué)科于一體的綜合性技術(shù)，代表著一個國家控 制技術(shù)的水平。紅旗車自主駕駛系統(tǒng)采用計算機(jī)視覺導(dǎo)航方式，并采用仿人控制，實現(xiàn)了對紅旗車的操縱控制。首先，攝像機(jī)將車前方的道路和車輛行駛情況輸入到 圖像處理和圖像識別系統(tǒng)。該系統(tǒng)識別出道路狀況、前方車輛的相對距離和相對車速。接著，路徑規(guī)劃系統(tǒng)根據(jù)這些信息規(guī)劃出一條合適路徑，即決定如何開車。然 后，路徑跟蹤系統(tǒng)根據(jù)需跟蹤的路徑，結(jié)合車輛行駛狀態(tài)參數(shù)和車輛駕駛動力學(xué)約束，形成控制命令，控制方向盤和油門開啟機(jī)構(gòu)產(chǎn)生相應(yīng)動作，使汽車按照規(guī)劃好 的路徑前進(jìn)，即按自主駕駛系統(tǒng)的規(guī)劃路徑前進(jìn)。

3 專家系統(tǒng)

專家系統(tǒng)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問題的計算機(jī)程序系統(tǒng)。專家系統(tǒng)內(nèi)部含有大量的某個領(lǐng)域的專家水平的知識與經(jīng)驗，能夠運用人類專家的知識和解決 問題的方法進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，來解決該領(lǐng)域的復(fù)雜問題。專家系統(tǒng)是人工智能應(yīng)用研究最活躍和最廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域之一,涉及到社會各個 方面，各種專家系統(tǒng)已遍布各個專業(yè)領(lǐng)域，取得很大的成功。根據(jù)專家系統(tǒng)處理的問題的類型，把專家系統(tǒng)分為解釋型、診斷型、調(diào)試型、維修型、教育型、預(yù)測 型、規(guī)劃型、設(shè)計型和控制型等10種類型。具體應(yīng)用就很多了，例如血液凝結(jié)疾病診斷系統(tǒng)、電話電纜維護(hù)專家系統(tǒng)、花布圖案設(shè)計和花布印染專家系統(tǒng)等等。

為了實現(xiàn)專家系統(tǒng)，必須要存儲有該專門領(lǐng)域中經(jīng)過事先總結(jié)、分析并按某種模式表示的專家知識(組成知識庫)，以及擁有類似于領(lǐng)域?qū)＜医鉀Q實際問題的 推理機(jī)制(構(gòu)成推理機(jī))。系統(tǒng)能對輸入信息進(jìn)行處理，并運用知識進(jìn)行推理，做出決策和判斷，其解決問題的水平達(dá)到或接近專家的水平，因此能起到專家或?qū)＜?助手的作用。

開發(fā)專家系統(tǒng)的關(guān)鍵是表示和運用專家知識，即來自領(lǐng)域?qū)＜业募罕蛔C明對解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問題有用的事實和過程。目前，專家系統(tǒng)主要采用基于規(guī)則 的知識表示和推理技術(shù)。由于領(lǐng)域的知識更多是不精確或不確定的，因此，不確定的知識表示與知識推理是專家系統(tǒng)開發(fā)與研究的重要課題。此外，專家系統(tǒng)開發(fā)工 具的研制發(fā)展也很迅速，這對擴(kuò)大專家系統(tǒng)的應(yīng)用范圍，加快專家系統(tǒng)的開發(fā)過程，將起到積極地促進(jìn)作用。隨著計算機(jī)科學(xué)技術(shù)整體水平的提高，分布式專家系 統(tǒng)、協(xié)同式專家系統(tǒng)等新一代專家系統(tǒng)的研究也發(fā)展很快。在新一代專家系統(tǒng)中，不但采用基于規(guī)則的推理方法，而且采用了諸如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與技術(shù)。

4 機(jī)器翻譯

機(jī)器翻譯是利用計算機(jī)把一種自然語言轉(zhuǎn)變成另一種自然語言的過程，用以完成這一過程的軟件系統(tǒng)叫做機(jī)器翻譯系統(tǒng)。幾十年來，國內(nèi)外許多專家、學(xué)者為 機(jī)器翻譯的研究付出了大量的心血和汗水。雖然至今還沒有一個實用、全面、高質(zhì)量的自動翻譯系統(tǒng)出現(xiàn)，不過也取得了很大的進(jìn)展，特別是作為人們的輔助翻譯工 具，機(jī)器翻譯已經(jīng)得到大多數(shù)人的認(rèn)可。目前，國內(nèi)的機(jī)器翻譯軟件不下百種，根據(jù)這些軟件的翻譯特點，大致可以分為三大類：詞典翻譯類、漢化翻譯類和專業(yè)翻 譯類。詞典類翻譯軟件代表是“金山詞霸”了，堪稱是多快好省的電子詞典，它可以迅速查詢英文單詞或詞組的詞義，并提供單詞的發(fā)音，為用戶了解單詞或詞組含 義提供了極大的便利。漢化翻譯軟件的典型代表是“東方快車2000”，它首先提出了“智能漢化”的概念，使翻譯軟件的輔助翻譯作用更加明顯。以“譯星”、 “雅信譯霸”為代表的專業(yè)翻譯系統(tǒng)，是面對專業(yè)或行業(yè)用戶的翻譯軟件，但其專業(yè)翻譯的質(zhì)量與人們的實用性還有不少差距，有人評價說“滿篇英文難不住，滿篇 中文看不懂”，該說法雖然比較極端，但機(jī)譯譯文的質(zhì)量確實卻一直是個老大難問題。這里，我們不妨對現(xiàn)有的機(jī)譯和人譯過程作一比較，從中可以看出一些原因。

    機(jī)器翻譯：

    1.一句一句處理，上下文缺乏聯(lián)系；

    2.對源語言的分析只是求解句法關(guān)系，完全不是意義上的理解；

    3.缺乏領(lǐng)域知識，從計算機(jī)到醫(yī)學(xué)，從化工到法律都通用，就換專業(yè)詞典；

    4.譯文轉(zhuǎn)換是基于源語言的句法結(jié)構(gòu)的，受源語言的句法結(jié)構(gòu)的束縛；

    5.翻譯只是句法結(jié)構(gòu)的和詞匯的機(jī)械對應(yīng)。

    人工翻譯：

    1.一般會先通讀全文，會前后照應(yīng)；

    2.對源語言是求得意義上的理解；

    3.只有專業(yè)翻譯人員，而沒有萬能翻譯人員；

    4.譯文是基于他對源語言的理解，不受源語言的句法結(jié)構(gòu)的束縛；

    5.翻譯是一個再創(chuàng)造的過程。

在目前的情況下，計算機(jī)輔助翻譯應(yīng)該是一個比較好的實際選擇。事實上，在很多領(lǐng)域中，計算機(jī)輔助人類工作的方式已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，例如CAD軟 件。如果計算機(jī)輔助技術(shù)用于語言的翻譯研究，應(yīng)該同樣可以起到很大的輔助作用，這就是所謂的“計算機(jī)輔助翻譯”。它集機(jī)器記憶式翻譯、語法分析式翻譯和人 際交互式翻譯為一體，把翻譯過程中機(jī)械、重復(fù)、瑣碎的工作交給計算機(jī)來完成。這樣，翻譯者只需將精力集中在創(chuàng)造性的思考上，有利于工作效率的提高。

機(jī)器翻譯研究歸根結(jié)底是一個知識處理問題，它涉及到有關(guān)語言內(nèi)的知識、語言間的知識、以及語言外的世界知識，其中包括常識和相關(guān)領(lǐng)域的專門知識。隨 著因特網(wǎng)的普及與發(fā)展，機(jī)器翻譯的應(yīng)用前景十分廣闊。作為人類探索自己智能和操作知識的機(jī)制的窗口，機(jī)器翻譯的研究與應(yīng)用將更加誘人。國際上有關(guān)專家分析 認(rèn)為機(jī)器翻譯要想達(dá)到類似人工翻譯一樣的流暢程度，至少還要經(jīng)歷15年時間的持續(xù)研究，但在人類對語言研究還沒有清楚“人腦是如何進(jìn)行語言的模糊識別和判 斷”的情況下，機(jī)器翻譯要想達(dá)到100%的準(zhǔn)確率是不可能的。

5 人工智能思想的應(yīng)用：在家里尋找外星人

人工智能的基本思想已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到了應(yīng)用，“在家里尋找外星人”（SETI@home）項目就是利用人工智能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)格計算思想的一個成功案例。SETI@home是Search for Extra Terrestrial Intelligence at Home的縮寫，意為：在家里尋找外星文明。該項目由美國行星學(xué)會和美國加州大學(xué)伯克利分校于1999年5月17日開始啟動，它利用特定的PC機(jī)屏幕保護(hù) 程序，來調(diào)用全球上網(wǎng)的個人計算機(jī)的閑置能力，分析世界上最大的射電望遠(yuǎn)鏡獲得的數(shù)據(jù)，幫助科學(xué)家探索外星生物。其計算模式的實質(zhì)就是網(wǎng)格計算。

SETI@home項目的大致流程是這樣的：

1.政府或者研究部門將一項需要巨大運算量的任務(wù)以程序和數(shù)據(jù)的形式提交給服務(wù)器。

2.服務(wù)器將數(shù)據(jù)和程序代碼分成更小的部分，也稱“子任務(wù)”。

3.在志愿者的PC機(jī)上安裝一種特殊的客戶程序（事實上是一個屏幕保護(hù)程序），它能自動同服務(wù)器聯(lián)絡(luò)，自動下載和處理子任務(wù)。

4.子任務(wù)處理完后的結(jié)果被送回服務(wù)器。然后，客戶程序下載新的子任務(wù)，繼續(xù)處理。

5.一旦所有的子任務(wù)處理完畢，服務(wù)器就將各種結(jié)果匯總，生成最后的報告，并把最終結(jié)果發(fā)回提交人。