1. 引言

計(jì)算機(jī)視覺（Computer Vision）是一門研究如何使計(jì)算機(jī)能夠理解和解釋視覺信息的學(xué)科。它涉及到圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域，是人工智能的重要組成部分。智能感知（Intelligent Perception）則是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)分支，它強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)在處理視覺信息時(shí)的智能性和自適應(yīng)性。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺與智能感知在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，如自動(dòng)駕駛、醫(yī)療診斷、智能安防、機(jī)器人技術(shù)等。

2. 計(jì)算機(jī)視覺與智能感知的基本概念

2.1 計(jì)算機(jī)視覺的定義

計(jì)算機(jī)視覺是一門研究如何使計(jì)算機(jī)能夠模擬人類視覺系統(tǒng)的學(xué)科。它的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和利用視覺信息，以實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的感知和理解。計(jì)算機(jī)視覺的研究?jī)?nèi)容包括圖像獲取、圖像預(yù)處理、特征提取、模式識(shí)別、場(chǎng)景理解等多個(gè)方面。

2.2 智能感知的定義

智能感知是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)分支，它強(qiáng)調(diào)計(jì)算機(jī)在處理視覺信息時(shí)的智能性和自適應(yīng)性。智能感知的目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣，根據(jù)環(huán)境變化和任務(wù)需求，自動(dòng)調(diào)整其視覺處理策略，以實(shí)現(xiàn)更高效、更準(zhǔn)確的視覺信息處理。

2.3 計(jì)算機(jī)視覺與智能感知的關(guān)系

計(jì)算機(jī)視覺與智能感知之間存在密切的聯(lián)系。計(jì)算機(jī)視覺為智能感知提供了基礎(chǔ)理論和技術(shù)手段，而智能感知?jiǎng)t是計(jì)算機(jī)視覺的高級(jí)階段，它要求計(jì)算機(jī)在處理視覺信息時(shí)具有更高的智能性和自適應(yīng)性。在實(shí)際應(yīng)用中，計(jì)算機(jī)視覺與智能感知往往相互滲透、相互促進(jìn)，共同推動(dòng)人工智能領(lǐng)域的發(fā)展。

3. 計(jì)算機(jī)視覺與智能感知的發(fā)展歷程

3.1 計(jì)算機(jī)視覺的起源

計(jì)算機(jī)視覺的研究可以追溯到20世紀(jì)50年代。當(dāng)時(shí)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人們開始嘗試?yán)糜?jì)算機(jī)來模擬人類視覺系統(tǒng)。1959年，MIT的Marr提出了計(jì)算機(jī)視覺的早期理論，為計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

3.2 計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展歷程

計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展經(jīng)歷了幾個(gè)階段。20世紀(jì)60年代至70年代，計(jì)算機(jī)視覺主要關(guān)注圖像處理和模式識(shí)別的基本問題。80年代，隨著人工智能的興起，計(jì)算機(jī)視覺開始引入機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜視覺任務(wù)的處理。90年代以來，隨著深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的突破，計(jì)算機(jī)視覺取得了顯著的進(jìn)展，實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像和視頻的高效、準(zhǔn)確的處理。

3.3 智能感知的發(fā)展歷程

智能感知的研究起步較晚，主要集中在21世紀(jì)初。隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的成熟，人們開始關(guān)注計(jì)算機(jī)在處理視覺信息時(shí)的智能性和自適應(yīng)性。智能感知的研究?jī)?nèi)容包括自適應(yīng)視覺算法、多模態(tài)感知、環(huán)境感知等多個(gè)方面。近年來，隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，智能感知在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。

4. 計(jì)算機(jī)視覺與智能感知的關(guān)鍵技術(shù)

4.1 圖像處理技術(shù)

圖像處理是計(jì)算機(jī)視覺的基礎(chǔ)，包括圖像預(yù)處理、圖像增強(qiáng)、圖像分割等操作。圖像預(yù)處理主要是對(duì)原始圖像進(jìn)行去噪、灰度化等操作，以提高圖像質(zhì)量；圖像增強(qiáng)則是通過調(diào)整圖像的對(duì)比度、亮度等參數(shù)，使圖像更加清晰；圖像分割則是將圖像劃分為不同的區(qū)域，以便于后續(xù)的特征提取和模式識(shí)別。

4.2 特征提取技術(shù)

特征提取是計(jì)算機(jī)視覺的核心，它涉及到從圖像中提取有用的信息，以便于后續(xù)的模式識(shí)別。常見的特征提取技術(shù)包括邊緣檢測(cè)、角點(diǎn)檢測(cè)、紋理分析等。邊緣檢測(cè)可以提取圖像中的輪廓信息；角點(diǎn)檢測(cè)可以提取圖像中的角點(diǎn)特征；紋理分析則可以提取圖像中的紋理信息。

4.3 模式識(shí)別技術(shù)

模式識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺的關(guān)鍵，它涉及到對(duì)圖像中的特征進(jìn)行分類和識(shí)別。常見的模式識(shí)別技術(shù)包括支持向量機(jī)（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等。支持向量機(jī)是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，可以用于分類和回歸問題；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型，可以用于復(fù)雜的模式識(shí)別任務(wù)；深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理。