人工智能视觉识别技术论文，计算机视觉领域的经典论文有哪些

来源：整理时间：2023-06-25 21:56:39 编辑：智能门户手机版

1，计算机视觉领域的经典论文有哪些

觉察到的内容肯定好

计算机视觉作为人工智能领域的一个分支。通过对计算机视觉的三大顶级国际会议发表文章来看，前沿理论只有人工智能领域中的深度学习理论。理论方面的创新比应用上要难很多！感兴趣的话，你可以多多关注deep learning应用在cv方面的最新文献.

CV邻域经典论文有很多。而且CV领域包含的范围也很大。换而言之，你这个问题很大。你可以根据自己的研究方向去找经典论文。比如：边缘检测方向Canny1986年那篇论文就非常经典，还有Lowe2004年发表的关于特征点匹配的文章也同样很经典。这些论文之所以成为经典是因为作者关于某一个问题做了深入而又详细的工作。从经典论文中你能得到很多启发。判断经典论文的一个简单方法是：看文献引用次数。一般引用次数越多说明，说明这个领域内的研究人员越认可论文作者的工作。

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2，视觉识别设计论文

　　1//////视觉识别系统设计　　企业形象识别系统是英文“Corporate ldentity Sestem”的中文翻译，简称CIS，其理论的发源地一般认为是在美国。　　50年代中期，美国IBM公司在其设计顾问：“透过一些设计来传达IBM的优点和特点，并使公司的设计在应用统一化”的倡导下，首先推行了CI设计。　　60年代初美国一些大中型企业纷纷将能够完整树立和代表形象的具体要素是作为一种企业经营战略，并希望它成为企业形象传播的有效手段。　　70年代CI理论引入日本，少数有远见的企业先行导入CI，并逐渐产生了功效。　　进入80年代，中国南方一些企业也开始CI尝试。广东太阳神集团被认为是中国最早导入CI-S的企业，通过视觉元素的展现，较好的体现了企业经营理念和经营风格。　　CIS包括三部分，即MI（理念识别）、BI（行为识别）、VI（视觉识别），其中核心是MI，它是整个CIS的最高决策层，给整个系统奠定了理论基础和行为准则，并通过BI、VI表达出来。所有的行为活动与视觉设计都是围绕着MI这个中心展开的，成功的BI与VI就是将企业富有个性的独特的精神准确的表达出来。　　BI直接反映企业理念的个性和特殊性，包括对内的组织管理和教育、对外的公共关系、促销活动、资助社会性的文化活动等。　　VI是企业的视觉识别系统，包括基本要素（企业名称、企业标志、标准字、标准色、企业造型等）和应用要素（产品造型、办公用品、服装、招牌、交通工具等），通过具体符号的视觉传达设计，直接进入人脑，留下对企业的视觉影象。　　2//////如果你以前没有接触过VI，建议先看看其它公司的VI手册，相信你就能明白了。　　3//////VI手册的尺寸可以自己定，一般用大度16开的比较多。　　4//////VI的作用可以参看第一条，说白了，就是让人们能够产生一种视觉效应，就是统一的画面格式，一看就知道是哪个品牌或企业。　　5//////VI里的内容，如信纸、明信片、牌匾等，可以自己定尺寸，也可以用比例来规定宽高比，然后由客户负责校对。

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3，求初识人工智能相关论文资料

关于人工智能的定义众说不一。美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授下过这样一个定义:“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。” 而麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”人们普遍认为人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为 AI,也称机器智能。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它是从计算机应用系统的角度出发 , 研究如何制造出人造的智能机器或智能系统 , 来模拟人类智能活动的能力, 以延伸人们智能的科学。人工智能就其本质而言 , 是对人的思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能 , 更不会超过人的智能。对于人的思维模拟可以从两条道路进行, 一是结构模拟 , 仿照人脑的结构机制 , 制造出 “类人脑”的机器;二是功能模拟,暂时撇开人脑的内部结构, 而从其功能过程进行模拟。人工智能可以分为强人工智能和弱人工智能。强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理 (Reasoning) 和解决问题 (Problem solving)的智能机器,并且,这样的机器能将被认为是有知觉的, 有自我意识的。弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器 , 这些机器只不过看起来像是智能的 , 但并不真正拥有智能 , 也不会有自主意识。人工智能的研究经历了以下几个阶段: 第一阶段:20 世纪 50 年代人工智能的兴起和冷落。人工智能概念首次提出后,出现了一批显著的成果,如机器定理证明、跳棋程序、 LISP 表处理语言等。但由于解法推理能力有限,以及机器翻译失败等,使人工智能走入低谷。这一阶段的特点是:重视问题求解的方法,忽视知识重要性。第二阶段:20 世纪 60 年代末到 70 年代,专家系统出现使人工智能研究出现新高潮。 DENDRAL 化学质谱分析系统、MYCIN 疾病诊断和治疗系统、PROSPECTIOR 探矿系统、Hearsay-II 语音理解系统等专家系统的研究和开发,将人工智能引向了实用化。1969 年成立了国际人工智能联合会议(IJCAI)。第三阶段:20 世纪 80 年代,随着第五代计算机的研制,人工智能得到了很大发展。日本1982 年开始了“第五代计算机研制计划”,即“知识信息处理计算机系统KIPS”,其目的是使逻辑推理达到数值运算那么快。虽然此计划最终失败,但它的开展形成了一股研究人工智能的热潮。第四阶段:20 世纪 80 年代末,神经网络飞速发展。1987 年,美国召开第一次神经网络国际会议,宣告了这一新学科的诞生。此后, 各国在神经网络方面的投资逐渐增加,神经网络迅速发展起来。第五阶段:20 世纪 90 年代,人工智能出现新的研究高潮。由于网络技术特别是国际互连网的技术发展,人工智能开始由单个智能主体研究转向基于网络环境下的分布式人工智能研究。不仅研究基于同一目标的分布式问题求解,而且研究多个智能主体的多目标问题求解,将人工智能面向实用。人工智能研究范畴有自然语言处理 , 知识表现,智能搜索,推理,知识获取,组合调度问题,感知问题,模式识别,逻辑程序设计,软计算,不精确和不确定的管理,人工生命,神经网络,复杂系统等。目前,人工智能是与具体领域相结合进行研究的,有如下领域:(1)专家系统。依靠人类已有的知识建立起来的知识系统,目前专家系统是人工智能研究中开展较早、最活跃、成效最多的领域。(2)机器学习。主要在三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;二是机器学习的方法;三是建立针对具体任务的学习系统。(3)模式识别。研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别。(4)理解自然语言。计算机如能“听懂”人的语言,便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带极大的便利。(5)机器人学。机器人是一种能模拟人的行为的机械,对它的研究经历了三代发展过程:第一代(程序控制)机器人:这种机器人只能刻板地按程序完成工作,环境稍有变化就会出问题,甚至发生危险。第二代(自适应)机器人:这种机器人配备有相应的感觉传感器, 能取得作业环境、操作对象等简单的信息,并由机器人体内的计算机进行分析处理,控制机器人的动作。第三代(智能)机器人:智能机器人具有类似人的智能,它装备了高灵敏度传感器,因而具有超过人的视觉、听觉、www.homelunwen.com 、嗅觉、触觉的能力,能对感知的信息进行分析,控制自己的行为,处理环境发生的变化,完成各种复杂的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。(6)智能决策支持系统。20 世纪 80 年代以来专家系统在许多方面取得成功,将人工智能中特别是智能和知识处理技术应用于决策支持系统,扩大了决策支持系统的应用范围,提高了系统解决问题的能力,这就成为智能决策支持系统。(7)人工神经网络。在研究人脑的奥秘中得到启发,试图用大量的处理单元模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。

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