随着移动设备变得越来越强大,计算机视觉将在多个领域增强移动应用。一个有前途的应用是增强现实 (AR) 集成,用户可以通过手机的摄像头实时与物理世界进行交互。AR导航,虚拟室内设计和游戏等应用程序已经使用AR,但希望进一步改进,以实现更好的对象识别和交互。例如,在零售业,移动应用程序可以允许客户使用AR将家具或产品虚拟地放置在他们的家中。另一个不断增长的应用是医疗保健。移动应用程序可以使用计算机视觉通过分析皮肤损伤,眼睛扫描甚至运动障碍的图像或视频来诊断医疗状况。扫描和分析这些视觉效果的应用程序可以帮助用户定期监测他们的健康状况,如黑色素瘤,糖尿病视网膜病变或早期帕金森病。个性化健身应用是另一个增长领域。移动应用程序可以使用计算机视觉来分析运动过程中的姿势和运动,提供实时反馈和纠正形式以避免受伤。此外,移动安全可以从计算机视觉中受益,其中面部识别或基于手势的控制取代了传统的密码和pin。移动设备还可以根据面部识别自动调整隐私设置,例如,锁定某些应用程序或在其他人查看屏幕时隐藏通知。
卷积神经网络(CNN)在计算机视觉中的局限性是什么?

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计算机视觉中的主要算法有哪些?
图像处理是一个广泛的领域,并且有几个开放的研究领域继续引起人们的关注。正在进行的研究领域之一是图像去噪,其目标是在不丢失重要细节的情况下从图像中去除噪声。像中值滤波这样的传统方法正在被基于深度学习的更先进的技术所取代,例如使用卷积神经网络
深度学习中的嵌入是什么?
“深度学习中的嵌入是对象的数值表示,例如单词、图像或其他数据类型,能够在低维空间中捕捉它们的语义含义或显著特征。这使得模型能够有效地处理数据,将复杂和高维的输入转换为机器更易于处理的格式。本质上,嵌入帮助将分类数据转换为连续向量,同时保持项
跨模态表示在多模态人工智能中是什么?
多模态人工智能在虚拟助手中的应用是指将多种类型的数据输入(如文本、语音、图像甚至手势)进行整合,从而使助手能够更有效地理解和响应用户查询。通过结合这些不同的输入方式,虚拟助手能够提供更直观和用户友好的体验。例如,如果用户要求查看某道特定菜肴