计算机视觉技术应用_邹庆华

２０１５年第１２期（总第１５６期）

信息通信

INFORMATION&COMMUNICATIONS

２０１５

（Ｓｕｍ．Ｎｏ１５６）

计算机视觉技术应用

邹庆华，张月雷

（中国电子科技集团公司第二十八研究所，江苏南京210014）

摘要：文章在详细介绍了计算机视觉技术的基本概念、研究方法和研究目标的基础上，又着重对计算机视觉技术在各学

科和领域的应用进行了简要分析和说明，最后对计算机视觉技术的应用前景进行了展望。关键词：计算机视觉技术；研究方法；应用领域中图分类号：TP391.41文献标识码：A文章编号：1673-1131（2015）12-0183-02

0引言

计算机视觉技术的主要内容是使用视觉图像传感器或者计算机来模拟实现人眼视觉的基本功能，即通过这种技术可以实现对外在世界实际场景的感知、采集、处理以及解释理解等功能。此类技术的研究初衷是采集、感知相关环境的图像，定位、辨识具体目标，确认相关目标的排列分布组合、结构特点和相关目标间的关系，从而能够对外在世界里的实际场景和目标做出有意义的识别和判断。

1研究方法及目标

当前，计算机视觉技术主要有两种研究方法，第一种属于工程类的研究方法，该方法主要是从分析理解人类视觉过程的功能特点入手，将系统的输入、输出视为重点，而对视觉系统的内部构造不进行考虑，在此基础上，采用一切可用技术手段实现视觉系统的功能；第二种属于仿生学的研究方法，该方法以人类视觉系统的结构原理特点作为切入点，建立起相应的加工处理模块，实现人眼视觉系统的功能。

计算机视觉技术的研究目标可以根据其研究方法的不同进行分类，大致可以分成两类。第一类主要是以完成各项工程项目工作的技术机理为目标进行的，即通过建立起相应的计算机视觉系统来完成实现工程视觉项目。可以理解为：通过借助相应的视觉传感器使得计算机获得客观环境的信息，从相关的信息中提取和感知目标物体的形状、大小、状态以及相对位移等属性，并由此作出对周围环境的判断和识别；第二类主要是在研究生物学机理的基础上进行的，通过对人类大脑视觉功能的探索研究，进一步加深人们对人类视觉功能机理的了解和掌握。这两类研究目标既相互联系又相互补充，不管是哪一类研究目标得到发展，另外一类也会得到相应的进步。

一般认为计算机视觉更侧重于对场景分析和图像解释的理论和算法，而机器视觉、机器人视觉则更关注通过视觉传感器获取环境的图像，构建具有视觉感知功能的系统以及实现检测和辨识物体的算法。

（3）模式识别。模式是指有相似性但是又不完全相同的客观事物或现象所构成的类别。图形图像就算是模式中的一类。识别则指在客观世界中自动建立起逻辑判断或类别描述的技术，从而方便人们对世界客观事物进行分类描述。当前，对图形图像中的目标信息进行分类、描述，是图形图像模式识别的主要工作内容，在此基础上还可以进一步实现计算机视觉的目标。

（4）人工智能。人工智能主要指人类理解世界、判断事物、学习环境、规划行为、推理思维、解决问题等的能力。人工智能则指由人类用计算机模拟、执行或再生某些与人类智能有关的功能的能力和技术。视觉功能是人类智能的一种体现，所以计算机视觉与人工智能密切相关。计算机视觉的研究中使用了许多人工智能技术，反过来，计算机视觉也可看作是人工智能的一个重要应用领域，需要借助人工智能的理论研究成果和系统实现经验。

（5）计算机图形学。计算机图形学研究如何由给定的描述生成“图像”，它与计算机视觉也有密切的关系。一般人们将计算机图形学称为计算机视觉的逆反问题，因为视觉从二维图像提取三维信息，而图形学使用三维模型来生成二维场景图像。需要注意的是，与计算机视觉中存在许多不确定性相比，计算机图形学处理的多是确定性问题，是通过数学途径可以解决的问题。

3计算机视觉技术应用领域

随着计算机科学技术的迅猛发展，计算机视觉技术已经在众多的领域中得到了广泛应用，其中包括：工业生产、农业生产、社会公共安全、视觉导航、人机交互、虚拟现实、卫星遥感等领域。

（1）工业生产。在工业生产中，计算机视觉技术的应用特别广泛，具体有：工业探伤、工业检测、办公自动化、生产自动化、邮政邮件自动化、探测分析自动化、金相分析、无损探测、印刷板质量检验以及精细印刷品缺陷检测等。在工业生产中，计算机视觉技术的应用可以使得自动化程度得到进一步的提升，保证产品质量的一致性，除此之外，可以避免由于人工疲劳和注意力不集中带来的工业生产损失。

（2）农业生产。计算机视觉技术在农业生产中的应用也日益广泛，主要有：利用计算机视觉技术对农作物生长过程中的病害虫进行监测；利用计算机视觉技术对同种农作物的颜色、形状和大小进行检测实现对农产品的分类、分级；利用计算机

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2相关学科

作为一门学科，计算机视觉与许多学科都有着千丝万缕

的联系，特别是与一些相关和相近的学科交融交叉。下面简单介绍几个最接近的学科。

（1）图形图像处理。图形图像处理的主要工作就是在对图形图像进行分析的基础上，研究相应目标图像的内在联系与特点，理解目标图像的重要含义，并解释其相对应的外在环境，从而可以指导和判断接下来的工作任务。计算机视觉技术和图形图像处理有着相同的工作目标，都是借助工程技术的手段，通过对客观场景所获得的图像来实现对场景的认识和解释。

（2）机器视觉。机器视觉、机器人视觉与计算机视觉有着千丝万缕的联系，很多情况下都作为同义词使用。具体地说，

基于云存储的用户统一身份管理技术分析

冷

爽

（辽宁石化职业技术学院，辽宁锦州121000）

摘要：普通计算机运行环境中，用户需要对一些数据以及相关网络进行访问，但是，这些应用需要对用户进行

身份认证。尤其是在云储存环境中，用户能够接触很多应用，并且，随着用户需求的增加，会出现频繁的用户认证，就会给用户造成一定的困扰，因此，积极地减少基于云储存用户登录应用认证是目前存在的主要问题。文章主要通过对基于云储存的用户统一身份认证管理技术进行分析，希望能够促进用户登录统一身份认证技术的发展。关键词：云储存；统一认证；身份认证中图分类号：G250.76；TP333文献标识码：A文章编号：1673-1131（2015）12-0184-02

0引言

随着计算机技术的不断发展，用户在登录相关应用是都需要进行身份认证，但是，随着云储存技术的广泛应用，用户所接触的应用也越来越多，需要进行认证的次数也就越来也多，一定程度上提高用户登录应用的困难。所以，积极地进行基于云储存用户统一身份管理技术的应用具有重要意义。文章主要是对新型的统一认证以及身份管理在云服务中的应用进行分析。

问多个云储存应用是的认证次数，不能达到良好的体验效果。

所以，在实际的研究中相关工作人员应该以减少用户在访问过程登录次数，提高用户的舒适度为目的，积极地提出一种具有一定的集中性、统一性的身份认证管理方式，简化用户的访问应用登录的次数。

所谓的统一认证指的是：通过相关的平台建立一种统一认证和身份管理模式，能够为相关的机构以及各行各业提供一种通用身份认证方式，能够简化在用户访问应用过程中登录的过程，同时，还能有效降低后台工作人员对信息安全的维护。

1设计思路设计

在实际的设计过程中，基于云储存的服务一共有3种，并且它们的特点也各不相同，相关工作人员通过对它们的功能以及应用特点进行分析，得出相关的结论：3种不同的服务方式，都不能灵活的为用户以及不同云储存之间提供统一的身份认证以及应用访问方式，不能减少用户在访

2统一认证身份管理系统的框架[1]

在实际的使用过程中，统一身份认证以用户登录所有的

应用的访问凭证，具有唯一性。在工作过程中，相关工作人员通过建立用户编码的方式能够实现用户的统一以及和各个应型遥感视频图像数据量大，信息类别多，分析识别工作极易出错，计算机视觉技术的应用可以高效地完成图像、视频信息的收集、分析工作，高效准确地完成相应的工作。

视觉技术对农作物育苗、生长、管理、收割等环节进行自动化

管理检测。将计算机视觉技术应用到农业生产中，可以减少人力不必要的劳动，增进管理生产效率，实现农业生产自动化。

（3）社会公共安全。计算机视觉技术在社会公共安全上的应用主要有：社会公共侦查、犯罪侦破、罪犯人脸合成与识别、支票辨别、指纹配比等方面，计算机视觉技术在社会公共安全上的应用可有效的侦破犯罪案件，防止多种类型的犯罪发生，促进社会的稳定发展。

（4）视觉导航。计算机视觉技术在视觉导航上的应用主要有：太空探测、航天飞行、巡航导弹制导、无人驾驶飞机飞行、自动行驶车辆的安全操纵、移动机器人、精确制导、公路交通管理以及智能交通的各个方面等，计算机视觉技术在这些方面的应用，既可以避免人的参与及由此带来的危险，也可以提高工作效率。

（5）人机交互。计算机视觉技术的应用可以让计算机借助人的手势动作、嘴唇动作、躯干运动、人脸表情测定等了解人的意愿要求从而执行指令，这既符合人类的交互习惯，也可增加交互的方便性和临场感等。

（6）虚拟现实。计算机视觉技术的应用，可以实现飞行员飞行模拟、医生手术模拟、军队战场场景模拟等，可帮助人们超越人的生理极限，产生身临其境的感觉，提高工作效率。

（7）卫星遥感。计算机视觉技术在卫星遥感上的应用主要是矿藏勘探、资源探测、气象预报、自然灾害监测监控等。微１８４

4结语

随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术也得到了

广泛的应用，从工农业生产到社会公共安全服务，从虚拟现实再到卫星遥感控制，计算机视觉技术的应用随处可见。随着人类社会水平的不断提高，计算机视觉技术的应用需求也存在着巨大的潜力，计算机视觉技术的市场也正在不断地完善与发展。总之，在当今社会应用需求日益增长的条件下，研制出高精度、高水准、高智能化同时具有高度实时特性的计算机视觉技术系统，已经成为当今计算机科技研发人员的重要课题。参考文献：

[1]冯斌.计算机视觉信息处理方法与水果分级检测技术研究

[D].中国农业大学,2002

[2]岳晓峰.计算机视觉技术及其在工业中应用的研究[D].吉

林大学,2006

[3]赵晓霞.计算机视觉技术在农业中的应用[J].科技情报开

发与经济,2004（4):124-126

[4]马玉真,陶立英,王新华.计算机视觉技术的应用[J].试验技

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本文来源：https://www.bwwdw.com/article/70c1.html