人工智能YOLO V2 图像识别实验报告材料.pdf
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2022-06-08
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第一章前言部分
1.1 课程项目背景与意义
1.1.1 课程项目背景
视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领
域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，
例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中
的重大基本问题，即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人
开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，
几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都
紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于 60 年代初，但在计算机
视觉的基本研究中的许多重要进展是在 80 年代取得的。计算机视觉与人类视觉
密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指
用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做
图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个
科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数
据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指 Shannon 定义的，可以
用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，
所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”
的科学。
科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝
着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信
息将有助于社会的现代化建设 ,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信
息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频
监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标
定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种
深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或
特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由 Hinton 等人于 2006
年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关
的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外 Lecun 等人提出
的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数
数目以提高训练性能。
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