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計算機視覺的發展范文1
【關鍵詞】會計電算化；管理型軟件
一、淺析會計電算化的特點
會計電算化具有如下四大特征：人機結合，會計核算自動化、集中化、數據處理及時準確以及內部控制多樣化等。
1.效率的提升
相比于傳統的會計核算，會計電算化不僅提升了會計信息的質量而且提高了會計工作的處理效率。傳統的會計核算一般都是手工記賬為主，耗時耗力而且間接的提高了企業財務的管理以及核算成本。另外，通過會計電算化的有效利用，員工能夠精確快速的輸入賬目，系統將自動快速生成相應的數據，通過系統的數據會計人員能夠及時發現賬目失衡，并高效的將其處理，降低了企業財務的管理成本。
2.便捷性的增強
一般來說，會計電算化的處理結果相比傳統的手工賬較為安全可靠，在提高賬目安全性的同時也減少了一些不必要資源的浪費。另外，會計電算化對會計數據進行了一系列數據的系統管理，方便使用人員對錯誤的賬目進行盤查，確保了會計信息的效率。
3.會計信息的保存與管理
會計電算化能夠將分散的會計信息進行系統的組合，這種管理方式相比于人工賬務處理更加的智能。另外，會計電算化也能夠避免人工經常出現的重復登記會計信息的特點，能夠及時的更改以及調整人工操作中出現的賬目錯誤等問題，確保了信息的準確性以及完整性從而實現會計數據的科學管理。
二、會計電算化在發展中出現的問題以及瓶頸
1.會計電算化軟件的通用性、適用性以及安全性較差
（1）財務軟件的開發者為了節約開發的成本，通常將一套財務軟件用于不同行業的不同企業，導致許多企業在運用該軟件時出現軟件的系統過于龐大，涉及的業務覆蓋面較大，許多軟件的功能并沒有應用到實際工作中，還要花費財務的大量時間進行軟件的學習，這樣給財務的工作造成了相當大的麻煩。（2）會計電算化的軟件設計較為雜亂，一般而言，會計電算化的軟件開發項目較多另外許多企業都擁有自己的會計電算化軟件系統，這樣會使得會計人員在進入不同企業中需要會計人員耗費大量的時間并造成了時間成本的增加。（3）會計電算化的安全性能較差。許多財務信息都能通過會計電算化軟件反應出來，這些信息一般也關乎了企業發展的商業秘密，很大程度影響了企業的生存與發展。
2.缺乏相關的高級會計電算化人才
由于會計電算化在國內的普及時間相對較短，并缺乏培養會計電算化的專業人才，從而妨礙了會計電算化向成熟階段邁進。一方面會計人員對電算化系統的運用不到位，思想較為陳舊，不利于會計電算化向規范化發展；另一方面，會計人員缺乏自主學習的意識。計算機運用知識較為薄弱，加之又不主動參與到系統的學習上，對財務工作的處理始終徘徊在傳統的方式上。而定期的培訓也未能達到靈活處理會計數據的實際效果，僅僅停留在對會計電算化的使用層面上。
3.企業會計電算化的內部監管力度的缺失
許多企業并沒有意識到會計電算化在操作上存在安全隱患，在會計工作處理中也會出現職權分工不明確的情況。另外會計人員在系統層面中往往身兼數職，使得財務信息的保密性大大降低，而且很多企業也缺乏會計電算化系統的管理與監督，導致會計電算化出現了許多不可避免的問題。因此，應當建立會計電算化的監管體制，做到系統人員的權責分明，在會計信息的保密方面也應嚴格提高安全警惕意識，杜絕重業務、輕管理的行為。
三、解決會計電算化問題的具體措施
1.提升會計電算化軟件的質量，使其更具高效性
我國應當適當的借鑒國外的先進技術來改善我國會計電算化所出現的問題，首先統一會計電算化的使用標準。再次加強電算化軟件的安全性以及財務信息的保密性，本著對企事業財務軟件負責的態度，制造出高質量的財務軟件才是會計電算化發展的根本。
2.培養以及補充合格的會計電算化復合型人才
（1）明確需求：將對會計電算化的復合型人才的需求反映在市場的供給關系上，利用市場資源的配置將社會資源吸引到復合型人才的供給上。（2）社會培訓機構：需要相關的社會再教育機構提供更具針對性的培訓，滿足專業人才向復合型會計電算化人才轉變的要求。
3.完善企業內部的監督力度
對企業的財務管理而言，內部的監督顯得尤為必要。因為財務關系到企業發展的前景以及發展的方向，會計電算化在我國的發展時間比較短，經過不斷地完善之后，電算化系統總體上得到提升，但還是存在一些急需改善的不合理的模塊設置，針對這種現象，企業的內部監督職能應該從這兩方面來解決問題，一方面，加強對財務軟件開發人員的監督；另一方面建立內部監管人員，對會計信息的失真問題進行有效的監督并采取改進措施，及時發現會計電算化軟件在使用中所存在的不足。
參考文獻：
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[2]蔡娟.淺析我國會計電算化發展中的問題及對策[J].改革與開放，2010（14）.
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[4]肖奎鳳.我國會計電算化的現狀及發展趨勢[J].會計之友，2011（3）.
計算機視覺的發展范文2
關鍵詞：計算機；視覺技術；圖書館；應用探討
引言
俗話說“書是人類進步的階梯”，各大高校以及各大城市都建有圖書館，圖書館可以滿足人們對各種知識的需求，因此對圖書館的管理工作也是十分重要。如今科技不斷的發展，計算機視覺技術被運用到圖書館管理中。計算機視覺是用攝影機和電腦來代替人眼進行檢測、監控、識別和測量等的機器視覺，它能夠對收集來的圖片和視頻進行處理，然后獲得相應的三維信息。計算機視覺是一門綜合性的學科也是一個富有挑戰性的領域，它已經被應用到各個領域中，它的重要性不言而喻。
一、計算機視覺技術的特點
（一）檢測范圍廣泛
人眼的檢測范圍畢竟有限，有些細微的方面人眼是檢測不到的，比如紅外線、超聲波等，但是計算機視覺技術卻是可以檢測到人眼所檢測不到的范圍。計算機視覺技術可以將紅外線和超聲波處理成圖像呈現出來，它的檢測范圍十分廣泛而且是不加選擇的進行檢測，可以說它的使用大大拓展了人眼的視野。
（二）檢測安全可靠
我們都知道電子產品如果接觸使用必然是會受到一定輻射的，但是計算機視覺與以往的檢測機器不同，它是不需要與被測者進行接觸的，觀測者和被測者都是十分安全不會受到絲毫損傷的，而且它在使用的過程中并不會像人眼一樣感到疲憊，它可以一直進行高效率的工作，因此對其檢測結果也是十分的可靠的。
二、視覺技術在圖書館工作中的應用分析
（一）圖書剔舊和修補
圖書館是人們知識的殿堂，是思想文化知識不斷擴展的地方，因此圖書館的剔舊是一項十分重要的工作。圖書館的空間畢竟有限，一些相對陳舊而利用率較低的參考文獻是需要不定期的進行篩選的，這些資料通常都是表面發黃、布滿灰塵和封面破舊等，而圖書館的剔舊工作大多是由工作人員親自到書庫中進行挑選，這樣不僅工作量大、耗時長還有可能會存在遺漏的現象，而且資料上的灰塵也會給工作人員的身體健康帶來影響。
圖書館會收藏一些珍貴的古籍和字畫，但是時間一長，受到溫度、濕度等的影響會造成古籍和字畫表面發黃、紙張變脆甚至會出現蟲眼，這時候就需要對古籍字畫進行修補工作。這項工作大多由工作人員親力親為，會給工作人員帶來一定的健康影響，如果使用計算機視覺技術代替人們來進行工作，會大大減少工作人員的工作強度，同時也保證了工作效率。
（二）管理職工人員
圖書館中職工人員的正常有序的工作是保證圖書館正常運行的關鍵之處，在進行圖書館職工人員的管理上可以引用計算機視覺技術。以往的職工簽到可能會出現代簽現象，而計算機視覺技術可以采用圖像視覺處理技術對職員進行磁卡、眼膜、人臉識別等進行簽到，杜絕了以往簽到工作所存在的弊端。同時，在圖書館工作處理中，計算機視覺技術也可以幫助職工人員處理一些難題，讓圖書館工作能夠有序高效的進行。
（三）監控檢測系統
如今圖書館的書籍是完全向人們開放的，人們可以自由進行借閱，以往的人工檢測會造成猜疑和尷尬，也會加大圖書館管理人員與讀者之間的磨擦。計算機視覺技術的使用可以全自動化進行監控和檢測，避免了以往人工監測所出現的問題。圖書館的書籍借閱管理工作異常重要，計算機視覺技術可以全程自動化進行高效工作，可以進行無人看管檢測讀者進出攜帶書籍文獻和借閱空間的監控等，大大提高了工作效率，讓圖書館的借閱工作順利有序的進行。
三、視覺技術在圖書館工作中的應用問題的研究
（一）循序漸進的結合
計算機視覺作為一個新興技術，雖然已經被運用到各個領域內，但是在引進入圖書館的管理中，如果想要快速的取代傳統的管理模式，無論是工作人員還是工作理念都不可能及時接受這種改變的。新技術的融入必須要循序漸進，找到與傳統的管理模式的結合點，然后進行慢慢磨合，達到與傳統相結合的效果，這樣人們才能夠接受一種新技術的使用，不僅提高了工作效率減輕了工作人員的工作負擔，也能夠更好的發揮出計算機視覺技術的真正作用。
（二）提高專業人員的業務水平
新的技術需要新的業務水平來支持，如果沒有相應的業務水平是沒有辦法發揮出新技術應有的作用。計算機視覺技術通過計算機成像系統來代替人類的視覺感官，能夠自主適應環境、自主工作的能力。計算機視覺技術在不斷的更新中，它的使用功能也是越來越多，操作方法越來越復雜，這時就需要圖書館的工作人員對計算機視覺技術有細的了解，能夠熟練操作和運用計算機視覺技術。圖書館管理階層應該組織工作人員進行培訓工作，讓他們接收新的知識掌握新的技術，不斷的提高圖書館工作人員的業務水平，才能夠保證圖書館工作高效進行。
（三）讀者素質和應用手段的提高
現代化圖書館要想實現工作和服務的全面自動化，就需要有現代化技術的支持，計算機視覺技術的引用雖然是一個現代化技術的支持，但是如今僅停留在生物特征的識別領域。比如圖書館如今普遍有門禁系統，這也僅停留在計數功能和監控可沖消磁條的識別和認定上，如果有些讀者素質不高故意去掉這些生物識別，圖書館的門禁系統就沒有辦法阻止這些讀者的進入進出。因此，提高讀者的素質和計算機視覺技術的應用手段，才能夠保證計算機視覺技術在圖書館被廣泛的進行使用。
結束語
計算機視覺的發展范文3
1.1自動化程度高
計算機視覺可以實現對農產品的多個外形和內在品質指標進行同時檢測分析，可以進行整體識別、增強對目標識別的準確性。
1.2實現無損檢測
由于計算機視覺技術對農產品的識別是通過掃描、攝像，而不需要直接接觸，可以減少對所檢測食品的傷害。
1.3穩定的檢測精度
設計的運行程序確定后，計算機視覺技術的識別功能就會具有統一的識別標準，具有穩定的檢測精度，避免了人工識別和檢測時主觀因素所造成的差異。
2計算機視覺技術在食品檢測中的應用
20世紀70年代初，學者開始研究計算機視覺技術在食品工業中的應用，近幾十年電子技術得到快速發展，計算機視覺技術也越來越成熟。國內外學者在研究計算機視覺技術在食品工業中的應用方面主要集中在該技術對果蔬的外部形態（如形狀、重量、外觀損傷、色澤等）的識別、內部無損檢測等方面。國內有關計算機視覺技術在食品業中的應用研究起始于90年代，比國外發達國家晚20多年，但是發展很快。
2.1計算機視覺技術在果蔬分級中的應用研究
計算機視覺技術在食品檢測中的應用研究相當廣泛，從外部直徑、成熟度的檢測到內部腐爛程度的檢測都有研究。韓偉等［4］采用分割水果的拍攝圖像和新的計算機算法計算水果的半徑，進而得出果蔬的最大直徑。研究表明，該算法不僅降低了計算量而且提高了計算精度，此方法用于水果分級的誤差不超過2mm，高于國際水果分級標準所規定的5mm分類標準差，可在工業生產中很好應用。李慶中［5］也利用圖像的缺陷分割算法研究了計算機視覺技術在蘋果檢測與分級中的應用，結果表明此算法能快速、有效地分割出蘋果的表面缺陷。孫洪勝等［6］以蘋果色澤特征比率的變化規律為理論基礎，結合模糊聚類知識利用計算機視覺技術來檢測蘋果缺陷域，檢測不僅快速而且結果精確。劉禾等［7］通過研究認為蘋果的表面缺陷可以利用計算機視覺技術進行檢測，計算機視覺技術還可以將蘋果按照檢測結果進行分級，把檢測過的蘋果分成裂果、刺傷果、碰傷果和蟲傷果等類別。梨的果梗是否存在是梨類分級的重要特征之一，應義斌等［8］通過計算機視覺技術、圖象處理技術、傅立葉描述子的方法來描述和識別果形以及有無果柄，其識別率達到90%。楊秀坤等［9］綜合運用計算機視覺技術、遺傳算法、多層前饋神經網絡系統，實現了具有精確度高、靈活性強和速度快等優點的蘋果成熟度自動判別。陳育彥等［10］采用半導體激光技術、計算機視覺技術和圖像分析技術相結合的方法檢測蘋果表面的機械損傷和果實內部的腐爛情況，初步驗證了計算機視覺技術檢測蘋果表面的損傷和內部腐爛是可行的。馮斌等［11］通過計算機視覺技術對水果圖像的邊緣進行檢測，然后確定水果的大小用以水果分級。試驗表明，該方法比傳統的檢測方法速度快、準確率高，適用于計算機視覺的實時檢測。朱偉［12］在模糊顏色的基礎上，分析西紅柿損傷部分和完好部分模糊顏色的差別，用分割方法對西紅柿的缺陷進行分割，結果顯示準確率高達96%。曹樂平等［13］人研究了溫州蜜柑的果皮顏色與果實可滴定酸含量以及糖分含量之間的相關性，然而根據相關性，樣品檢測的正確識別率分別只有約74%和67%。劉剛等［14］從垂直和水平兩個方向獲取蘋果的圖像，并通過計算機自動分析圖像數據，對蘋果的外徑、體積、以及圓形度等參數進行處理，與人工檢測相比，計算機視覺技術具有檢測效率高，檢測標準統一性好等優點。Blasco.J［15］通過計算機視覺技術分析柑橘果皮的缺陷，進而對其在線分級，正確率約為95%。趙廣華等［16］人綜合計算機視覺識別系統、輸送轉換系統、輸送翻轉系統、差速勻果系統和分選系統，研制出一款適于實時監測、品質動態的智能分級系統，能夠很好地實現蘋果分級。王江楓等［17］建立了芒果重量與攝影圖像的相互關系，應用計算機視覺技術檢測桂香芒果和紫花芒果的重量和果面損傷，按重量分級其準確率均為92%，按果面損傷分級的準確率分別為76%和80%。
2.2計算機視覺技術在禽蛋檢測中的應用研究
禽蛋企業在生產過程中，產品的分級、品質檢測主要采用人工方法，不僅需要大量的物力人力，而且存在勞動強度大、人為誤差大、工作效率低等缺點，計算機視覺技術可以很好的解決這類產品工業生產中存在的困擾。歐陽靜怡等［18］利用計算機視覺技術來檢測雞蛋蛋殼裂紋，利用攝像機獲取雞蛋圖像后，采用fisher、同態濾波和BET算法等優化后的圖像處理技術，獲得裂紋形狀并判斷，試驗結果表明，計算機視覺技術對雞蛋蛋殼裂紋的檢測準確率高達98%。汪俊德等［19］以計算機視覺技術為基礎，設計出一套雙黃雞蛋檢測系統。該系統獲取蛋黃指數、蛋黃特征和蛋形尺寸等特征，和設計的數學模型對比來實現雙黃雞蛋的檢測和識別，檢測準確率高達95%。鄭麗敏等［20］人通過高分辨率的數字攝像頭獲取雞蛋圖像，根據圖像特征建立數學模型來預測雞蛋的新鮮度和貯藏期，結果表明，計算機視覺技術對雞蛋的新鮮度、貯藏期進行預測的結果準確率為94%。潘磊慶等［21］通過計算機視覺技術和聲學響應信息技術相結合的方法檢測裂紋雞蛋，其檢測準確率達到98%。MertensK等［22］人基于計算機視覺技術研發了雞蛋的分級檢測系統，該系統識別帶污漬雞蛋的正確率高達99%。
2.3計算機視覺技術在檢測食品中微生物含量的應用研究
計算機技術和圖像處理技術在綜合學科中的應用得到快速發展，在微生物快速檢測中的應用也越來越多，主要是針對微生物微菌落的處理。食品工業中計算機視覺技術在微生物檢測方面的研究和應用以研究單個細胞為主，并在個體細胞的研究上取得了一定的進展。殷涌光等［23］以顏色特征分辨技術為基礎，設計了一套應用計算機視覺技術快速定量檢測食品中大腸桿菌的系統，該系統檢測結果與傳統方法的檢測結果具有很好的相關性，但與傳統方法相比，可以節省5d時間，檢測時間在18h以內，并且能夠有效提高產品品質。Lawless等［24］人等時間段測定培養基上的細胞密度，然后通過計算機技術建立時間和細胞密度之間的動態關聯，利用該關聯可以預測和自動檢測微生物的生長情況，如通過計算機控制自動定量采集檢測對象，然后分析菌落的邊緣形態，根據菌落的邊緣形態計算機可以顯示被檢測菌落的具置，并且根據動態關聯計算機視覺系統可以同時處理多個不同的樣品。郭培源等［25］人對計算機視覺技術用于豬肉的分級進行了研究，結果顯示計算機視覺技術在識別豬肉表面微生物數量上與國標方法檢測的結果顯著相關，該技術可以有效地計算微生物的數量。Bayraktar.B等［26］人采用計算機視覺技術、光散射技術（BARDOT）和模式識別技術相結合的方法來快速檢測李斯特菌，在獲取該菌菌落中的形態特征有，對圖像進行分析處理達到對該菌的分類識別。殷涌光等［27］人綜合利用計算機視覺、活體染色、人工神經網絡、圖像處理等技術，用分辨率為520萬像素的數字攝像機拍攝細菌內部的染色效果，并結合新的圖像處理算法，對細菌形態學的8個特征參數進行檢測，檢測結果與傳統檢測結果顯著相關（相關系數R=0.9987），和傳統檢測方法相比該方法具有操作簡單、快速、結果準確、適合現場快速檢測等特點。魯靜［28］和劉侃［29］利用顯微鏡和圖像采集儀器，獲取乳制品的掃描圖像，然后微生物的圖像特征和微生物數量進行識別，并以此作為衡量乳制品質量是否達標的依據，并對產品進行分級。
2.4計算機視覺技術在其他食品產業中的應用研究
里紅杰等［30］通過提取貝類和蝦類等海產品的形狀、尺寸、紋理、顏色等外形特征，對照數學模型，采用數字圖像處理技術、計算機識別技術實現了對貝類和蝦類等海產品的無損檢測和自動化分類、分級和質量評估，并通過實例詳細闡述了該技術的實現方法，證實了此項技術的有效性。計算機視覺技術還可以檢驗玉米粒形和玉米種子質量、識別玉米品種和玉米田間雜草［31］。晁德起等［32］通過x射線照射獲取毛葉棗的透視圖像后，運用計算機視覺技術對圖像進行分析評估，毛葉棗可食率的評估結果與運用物理方法測得的結果平均誤差僅為1.47％，因此得出結論：計算機視覺技術可以應用于毛葉棗的自動分級。GokmenV等［33-34］通過對薯片制作過程中圖像像素的變化來研究薯片的褐變率，通過分析特色參數來研究薯片中丙烯酰胺的含量和褐變率的關系，結果顯示兩項參數相關性為0.989，從而可以應用計算機視覺技術來預測加熱食品中丙烯酰胺的含量，該方法可以在加熱食品行業中得到廣泛應用。韓仲志等［35］人拍攝和掃描11類花生籽粒，每類100顆不同等級的花生籽粒的正反面圖像，利用計算機視覺技術對花生內部和外部采集圖像，并通過圖像對其外在品質和內在品質進行分析，并建立相應的數學模型，該技術在對待檢樣品進行分級檢測時的正確率高達92%。另外，郭培源等［36］人以國家標準為依據，通過數字攝像技術獲取豬肉的細菌菌斑面積、脂肪細胞數、顏色特征值以及氨氣等品質指標來實現豬肉新鮮程度的分級辨認。
3展望
新技術的研究與應用必然伴隨著坎坷，從70年代初計算機視覺技術在食品工業中進行應用開始，就遇到了很多問題。計算機視覺技術在食品工業中的研究及應用主要存在以下幾方面的問題。
3.1檢測指標有限
計算機視覺技術在檢測食品單一指標或者以一個指標作為分級標準進行分級時具有理想效果，但以同一食品的多個指標共同作為分級標準進行檢測分級，則分級結果誤差較大［37］。例如，Davenel等［38］通過計算機視覺對蘋果的大小、重量、外觀損傷進行分析，但研究結果顯示，系統會把花萼和果梗標記為缺陷，還由于蘋果表面碰壓傷等缺陷情況復雜，造成分級誤差很大，分級正確率只有69%。Nozer［39-40］等以計算機視覺為主要技術手段，獲取水果的圖像，進而通過分析圖像來確定水果的形狀、大小、顏色和重量，并進行分級，其正確率僅為85.1%。
3.2兼容性差
計算機視覺技術針對單一種類的果蔬分級檢測效果顯著，但是，同一套系統和設備很難用于其它種類的果蔬，甚至同一種類不同品種的農產品也很難公用一套計算機視覺設備。Reyerzwiggelaar等［41］利用計算機視覺檢查杏和桃的損傷程度，發現其檢測桃子的準確率顯著高于杏的。Majumdar.S等［42］利用計算機視覺技術區分不同種類的麥粒，小麥、燕麥、大麥的識別正確率有明顯差異。
3.3檢測性能受環境制約
計算機視覺的發展范文4
1.1計算機在和藝術融合時
有效結合圖像、文本、聲音、動畫等因素，在豐富藝術語言表現形式時，也使作品更具有感染力。當計算機視覺藝術與數字媒體結合在一起時，使人們在觀看畫面時，不僅是欣賞畫面，也能夠感受到聲、色等。數字媒體通過計算機視覺藝術利用高度仿真的視覺、觸覺和聽覺，使大眾在觀看電影或玩游戲時，能夠真實感受到虛擬世界，同時還可以通過肢體語言、動作以及視線的轉移，與計算機進行有效交流。比如在2010年開展的上海世博會上，德國館所開展的動力之源”金屬球表演1.3噸重、裝有40萬根LED發光二極管的互動金屬球。在互動開始時，觀眾被分成兩批跟著解說員的指令呼喊，金屬球自動找到聲音最響亮的那個方向。然后，哪邊的呼喊聲大，互動球向那一邊的搖擺也更為劇烈，同時，球體表面上，亦不斷展現出一幅幅城市的美好愿景。使大眾不僅是單獨欣賞電影，而是可以參與到視覺藝術表演中。數字媒體通過計算機視覺藝術，在最大程度上滿足藝術創作對感受的表現。
1.2計算機視覺藝術在數字媒體中的應用
豐富了藝術的表達形式。交互技術的發展與成熟，使計算機視覺藝術的領域得到很好的拓展，并在各種數字媒體藝術中得到廣泛應用。比如在網頁、游戲等內容。交互技術的應用，使人們不再是被動的欣賞，而是參與到視覺藝術中，讓大眾去參與、選擇和判斷，而且可以通過不同的選擇將過程和結局進行不同的呈現，調動觀眾的興趣，提高大眾的參與度。
1.3計算機視覺藝術在電子游戲中的應用
首先是大型電子游戲應用的計算機視覺藝術。比如日本科樂美公司在推出警匪槍戰射擊《警察官2》游戲時，就受到許多玩家的歡迎。在游戲中，玩家不再只是使用鼠標和鍵盤來進行游戲，而是玩家可以通過身體行動，比如“蹲、閃及側身等行為以此進行移動。機器通過攝像機部捕捉到玩家的身體動作，玩家可以有效操作與機器相連的手槍，將屏幕中的對象進行射中。其次是手機上的小型電子游戲，比如在《神廟逃亡》，玩家只需要用手指向左、向右滑動屏幕，可以人物向左或向右轉向；而向上、向下滑動則可以讓人物跳躍或下滑過各種障礙。另外在需要游戲人物在左側或右側奔跑時，只需要側一下手機就可以，并且游戲畫面有著充足的聲光效果，可進行互動，有著極高的震撼力，對提高大眾的參與度有著積極的促進作用。
1.4計算機視覺藝術在數字媒體中的應用
使數字媒體技術將藝術進行有效表現，并在純藝術和實用藝術中應用到數字媒體，而數字媒體技術可以將單純的個人視覺進行有效的創造，并將藝術轉化為社會性視覺產品，并可以獲得經濟效益。而大眾可以利用拷貝、剪切等方式將數字媒體中的視覺藝術進行獲取，然后將藝術資源進行轉化，為個人視覺藝術的創作奠定了堅實的基礎。隨著大眾對獨特性以及個性化的藝術要求越來越高，在追求獨特的視覺藝術時，追求刺激的視覺藝術時，也提高了對視覺藝術作品的評價標準。計算機視覺藝術在數字媒體中的應用，給大眾帶來美的享受，使大眾在觀看視覺藝術時可以懷著愉悅、舒適的感覺進行欣賞，也可以獲得相應的審美評價，在潛移默化中改變著人的精神追求。計算機視覺藝術在數字媒體中應用時，沒有摻雜其他因素，使計算機視覺因素只是追求視覺形式和視覺美感，能夠在最大程度上體現藝術的本質。并且數字媒體本身就具有美的品格，與計算機視覺藝術相結合，使數字媒體藝術在具備了美時，也可以體現真。因此，計算機視覺藝術在數字媒體中的應用，提高了審美價值，大眾通過感受、體悟數字媒體所體現出的視覺藝術，領悟到視覺藝術中的美，能夠在很大程度上滿足大眾對美的追求。
2總結
計算機視覺的發展范文5
關鍵詞：計算機視覺；案例推理；圖像處理；圖像描述
中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A文章編號：1009-3044(2007)04-11102-03
1 引言
基于案例推理(case-base reasoning)是人工智能中正不斷發展的一項重要推理技術?；诎咐评砼c類比推理方法相似，案例推理將舊經驗或教訓轉換為知識，出現新問題時，首先查找以前是否有相似的案例，并用相似案例解決新問題。如果沒遇到相似案例的,經過推理后解決新問題的方法，又會成為新的案例或新經驗，下一次再遇到相同問題時，就可以復用這些案例或經驗。
這與人遇到問題時，首先會用經驗思考解決問題的方式相似，這也是解決問題較好的方法?；诎咐评響糜诠I產品檢測或故障診斷時具有以下特點：
CBR智能化程度較高。利用案例中隱含的難以規則化的知識，以輔助規則推理的不足，提高故障診斷系統的智能化程度。
CBR較好解決“知識獲取”的瓶頸。CBR知識表示以案例為基礎，案例的獲取比規則獲取要容易，大大簡化知識獲取的過。
CBR求解效率較高。是對過去的求解結果進行復用，而不是再次從頭開始推導，可以提高對新問題的求解效率。
CBR求解的質量較高。CBR以過去求解成功或失敗的經歷，可以指導當前求解時該怎樣走向成功或避開失敗。
CBR持續不斷的學習能力，使得它可以適應于將來問題的解決。
所以基于案例推理方法正不斷應用在產品質量檢測和設備故障診斷方面，并取得較好的經濟效益。為了產品檢測和設備故障診斷中，更為智能化，更容易實現現場檢測和診斷，計算機視覺技術起到很大的作用。
計算機視覺是研究用計算機來模擬人和生物的視覺系統功能的技術學科，使計算機具有感知周圍視覺世界的能力。通過計算機視覺，進行圖像的獲取預處理、圖像分割與特征抽取、識別與分類、三維信息理解、景物描述、圖像解釋，讓計算機具有對周圍世界的空間物體進行傳感、抽象、判斷的能力，從而達到識別、理解的目的。
計算機視覺隨著科學技術發展，特別計算機技術、通信技術、圖像采集技術、傳感器技術等，以及神經網絡理論、模糊數學理論、小波的分析理論等計算機視覺理論的不斷發展和日趨成熟，使計算機視覺從上世紀60年代開始興起發展到現在，取得快速發展，已經從簡單圖像質量處理發展到圍繞著紋理分析、圖像編碼、圖像分割和濾波等研究。圖像的分析與處理，也由靜止轉向運動，由二維轉向三維，并主要著眼于對圖像的識別和理解上，也使計算機視覺的應用領域更為廣泛，為案例推理中運用計算機視覺打下基礎。
2 案例推理系統的主要關鍵技術
（1）案例的表示與組織
案例的表示與組織即是如何抽取案例的特征變量，并以一定的結構在計算機中組織存儲。如何將信息抽取出特征變量，選擇什么語言描述案例和選擇什么內容存放在案例中，案例按什么組織結構存放在存儲器中，這關系到基于案例推理方法的效率，而且對于案例數量越來越多，結構十分復雜的案例庫，尤其重要。
（2）案例的索引與檢索
案例的索引與檢索即是為了查找最佳相似案例，如何建立案例索引和相似度算法，利用檢索信息從案例庫中檢索并選擇潛在可用相似案例。后面的工作能否發揮出應有的作用，很大程度上依賴于這一階段得到的案例質量的高低，因此這一步非常關鍵。
（3）案例的復用和調整
案例的復用即是如何根據舊案例得出新解，涉及到找出案例與新問題之間的不同之處，案例中的哪些部分可以用于新問題，哪些部分不適合應用于新問題的解決。而復用還分案例的結果復用，案例的求解方法復用。
（4）案例的學習
案例的學習即是將新解添加到案例庫中，擴充案例庫的案例種類與數量，這過程也是知識獲取。此過程涉及選取哪些信息保留，以及如何把新案例有機集成到案例庫中，包括如何存儲，如何建立索引等等。
針對案例推理的關鍵技術，根據檢測和故障診斷系統的特點，計算機視覺主要解決如何將產品圖像輸入系統，如何將產品圖像特征進行抽取和描述，如何區別產品不同之處。以便案例推理系統進行案例建模，確立案例的表示形成和案例相似度的計算。本文主要從計算機視覺如何運用在案例推理系統進行探討。
3 產品輸入系統
產品輸入系統在不同產品類型和生產環境可能有不同之處，主要應有傳感器單元和圖像采集單元。如圖1。
圖1 產品輸入系統結構
傳感器單元主要判斷是否有產品存在，是否需要進行圖像采集，是否繼續下一個產品圖像的采集。這簡單傳感器可使用光電開關，配合光源，當產品經過時，產品遮擋住光源，使光電開關產生一個0值，而沒有產品經過時，光電開關產生相反的1值，系統通過判斷光電開關的值，從而判斷是否有產品。
圖像采集單元簡單地說是將產品拍攝并形成數字化圖像，主要包括光源、反射鏡、CCD相機和圖像采集卡等組成。光源和反射鏡作用主要使圖像中的物體和背景之間有較大灰度。CCD相機主要是拍攝設備。圖像采集卡主要是將圖像數字化。通過傳感器判斷有產品后，光源發出的光均勻地照在被測件上，CCD相機拍攝，拍攝圖像經過圖像采集卡數字化后輸入存儲設備。存儲設備即為計算機硬盤。存放原始圖像、數據、處理結果等。
這是案例推理系統的原始數據,是圖像處理、圖像特征抽取描述的基礎。
4 圖像處理
在案例推理系統中，需要對案例的組織和案例建模，案例的組織即案例的表示，相對計算機而言，即圖像特征的抽取，即某圖像具有與其它圖像不同之處，用于區別其它圖像，具有唯一性。同時，又能完整地表示該圖像。所以案例的表示要體現案例的完整性、唯一性、操作容易性。
圖像中有顏色區別、又有物體大小之分以及圖像由不同的物體組成。如何表示圖像，或說圖像內部包含表示的本質，即圖像的描述。根據圖像特點，確立圖像案例的表示，以圖像的像素、圖像的數字化外觀、圖像物體的數字組成等屬性。這需要對產品輸入的原始圖像進行處理。
在計算機視覺技術中，對原始圖像主要進行圖像增強、平滑、邊緣銳化、分割、特征抽取、圖像識別與理解等內容。經過這些處理后，輸出圖像的質量得到相當程度的改善，既改善了圖像的視覺效果，又便于計算機對圖像進行分析、處理和識別。具體工作流程如圖2所示：
圖2 計算機視覺的任務與工作流程
圖像預處理是將產品的數字圖像輸入計算機后，首先要進行圖像的預處理，主要完成對圖像噪聲的消除以及零件的邊緣提取。預處理的步驟為：圖像二值化處理；圖像的平滑處理；圖像的邊緣提取。
圖像二值化處理主將灰度圖形二值化的關鍵是閾值的選取，由于物體與背景有明顯的灰度差，可以選取根據灰度直方圖中兩峰之間的谷值作為閾值來分割目標和背景。
圖像的平滑處理技術即圖像的去噪聲處理，主要是為了去除實際成像過程中因成像設備和環境所造成的圖像失真，提取有用信息。
圖像邊緣提取是為了將圖像中有意義的對象與其背景分開，并使之具有某種指定的數學或符號表達形式，使計算機能夠理解對象的具體含義，檢測出邊緣的圖像就可以進行特征提取和形狀分析了。可采用多種算法，如采用Sobel算子提取邊緣。
圖像預處理是為下一步的特征描述打基礎，預處理的好壞直接影響案例推理的結果和檢測診斷的效率。
特征提取是對圖像進行描述，是案例建模關鍵，案例建模是根據案例組織要求抽取圖像特征，是建立案例索引和檢索的關鍵。如果圖像沒有特征，就談不上進行檢索。圖像特征可通過圖像邊界、圖像分割、圖像的紋理等方法，確定圖像特征，包括是什么產品、產品形狀大小、產品顏色，產品有什么缺陷、產品缺陷在什么位置等特征，根據這些圖像特征進行描述，形成計算機中屬性值，并從數據庫查找相應信息資料，從而確定產品之間的關系，相似度，也就是案例推理的方向。
5 系統的檢索
根據案例推理原理和相應算法，建立案例推理系統模型，如圖3所示。
圖3 案例推理系統
對話系統：完成人機交互、問題描述、結果顯示和系統總控制。
案例庫系統：由案例庫及案例庫管理系統組成。
數據析取系統：對各種已有的源數據庫的數據通過轉換而形成所需的數據。
多庫協同器：根據問題求解的需要，按照一定的數據抽取策略，完成問題求解過程中對模型庫系統、方法庫系統、知識庫系統和數據庫系統等資源的調度與協調。
知識庫系統：由產生式規則組成，這些知識包括專家經驗和以規則形式表示的有關知識，也可以是數據挖掘結論，支持案例檢索、案例分析、案例調整等。 模型庫系統：由模型庫、算法庫、模型庫管理系統組成。完成模型識別和調用，并把結果綜合，送入對話系統顯示，作為補充信息供案例檢索、調整使用。
數據庫系統：存放待決策支持的所有問題，并完成其維護與查詢等功能。
由于系統主要應用產品的現場實時檢測監控或故障診斷，所以系統的檢索時，也必須輸入檢索值，即輸入現場產品的圖像，在通過產品預處理、圖像的二值化、分割和邊界處理后，進行圖像特征描述，根據圖像描述進行分類識別。根據案例推理的算法檢索案例庫中，是否有相似的案例。即確定相似度。相似度確定主要由案例推理的算法確定，如貼近分析法。確定相似度最大作為結果，并將案例的解輸出，給相關控制系統進行決策。如產品質量檢測，確定產品質量是否合格，是否有不合格產品，不合格產品是什么原因造成，故障源是什么，如何解決和排除故障，等等。
6 結論
案例推理方法有效地解決計算機視覺技術中圖像檢索問題。對提高圖像檢索的效率和準確度提供了平臺。
計算機視覺技術也為案例推理系統實現產品現場實時檢測、監控、診斷提供技術支持。計算機視覺技術現場的數據采集、處理為案例推理打好基礎。
兩者的結合設計的系統適用范圍很廣，只要產品需要進行質量檢測、監控，或設備需要進行故障診斷和維護，都可以適用。
系統提供的實時檢測、監控和診斷功能，提高企業的生產效益，降低了生產成本。
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計算機視覺的發展范文6
農業機械化不僅是人類的解放，解放勞動力。這些年輕的勞動力投入到其他領域，促進中國的經濟發展可以提高農業生產的效率，優化操作質量和增加作物產量，有利于農業發展和農民收入，因此，今后應重視先進技術的推廣，提高農業機械化水平。目前農業機械的使用，一些機械在使用過程中不能清楚地確定作物的位置，機器在關閉過程中很容易錯過，所以利用新技術在農業機械有利于彌補農業機械的脆弱性，提高機器的運作效率。
目前，高新技術的應用范圍擴大，農業機械行業也開始使用高新技術，引入計算機視覺技術、自動控制技術、信息網絡技術、人工智能技術、機器人技術和液壓技術在農業機械的應用現狀。
2 農業機械的應用技術
2.1 農業機械的應用計算機視覺技術
農業機械的應用計算機視覺技術，主要是利用計算機視覺技術在農產品質量、品位等農業產品檢查，是基于圖像處理，計算機視覺的學科，主要是視覺信息處理理論。表達和計算方法研究，近年來，圖像處理，計算機硬件和軟件，等可視化仿真技術的逐漸發展計算機視覺技術的使用功能也擴大，計算機視覺技術是用來檢查農產品的質量不僅是現階段和分級產品還用于收割、種植等。
2.2 農業機械的CAD技術
CAD技術在我國已廣泛應用于機械工程設計制造從上個世紀60年代，我國40多年后獨立研究開發和推廣應用。但由于我國機械工程設計CAD系統的開發過程的社會主義改革開放的影響，以便后期的完美程度我國機械工程設計CAD系統程度的效率和其他性能大大受到限制，相對于我國的國外機械工程設計CAD系統仍處于較低水平。
2.3 農業機械的信息網絡技術
信息網絡技術在農業機械中的應用非常成功，信息網絡技術和地理信息系統，結合自動化技術等技術，可以監測作物和土壤的農業生產，也可以生產作物的發展，植物病蟲害，和實時監控等等，然后依靠定位系統和地理信息系統來完成現場操作。
農業機械、機器人技術應用、信息網絡、計算機視覺、自動控制技術的融合。目前，已經開發了采摘機器人，嫁接機器人，機器人除草，施肥機器人噴涂機器人，等。對肥料和噴涂機器人的使用，可以避免肥料、殺蟲劑和其他化學品危害人體，達到改善環境的目的。目前雖然我國機器人技術落后于發達國家，取得了一些就，但由于現代機械機器人的購買成本非常高，所以這項技術并沒有得到普及。
在農業機械的設計、制造和測試，虛擬現實技術具有非常廣闊的發展前景，利用虛擬現實技術建立三維模型的農業機械設計師不僅可以了解每一個部分的質量，也可以完全滿足的每一部分的運行性能三維農業機械模型具有很高的精度，和農業機械制造商大規模生產的計算機數據的基礎上。
在虛擬制造系統中，虛擬現實技術的基礎，虛擬制造系統是由多種學科知識，利用計算機技術綜合建模、仿真、生產、制造汽車。與此同時，虛擬制造系統還可以制定合理的產品檢驗和測試程序。目前，虛擬制造技術應用范圍廣泛，涉及開始工裝及模具生產設備，和其他領域，可以在生產部門系統，在這一過程中完成建模、修改、分析和優化的四個工作。此外，虛擬現實技術用于柔性制造系統和計算機集成制造系統的設計。
2.4 人工智能技術
近年來，全球高端技術獲得了農業機械在農業的快速發展，管理，挖掘和采摘等實現智能化，使用人工智能技術研究和開發的激光拖拉機、內部導航設備，等等，可以拖拉機的方向和具置測量，并通過建立計算機數據庫將記錄相關數據，使用數據庫了解排水位置、土壤濕度、等等。了解土地信息后，制定合理的土地種植方案，計算機化化肥消費，數量的農藥和種子。
3 先進技術的應用在農業機械化操作的保障措施
得到更好的應用程序為了促進先進技術，提高農業機械化水平，未來應該完善的技術推廣體系，提高農業機械化水平，促進農業生產和發展。完善的技術推廣體系，高度重視農業技術推廣，建立試驗示范基地，發揮作用的指導，讓農民參觀和學習。讓他們意識到農業機械設備的重要作用，加強農業機械化的意識，接受和使用機械設備，技術推廣和培訓活動。讓廣大農民掌握農業機械和設備的使用，提高思想認識和應用技能、農業機械和農業技術應用于農業生產。
構建技術環境，當地政府應該高度重視農業機械和農業技術推廣的作用。提高思想認識，加強規劃和指導，增加資本投資，培訓專業人才，創新工作方法，對許多人來說，完善的技術推廣體系，認真履行職責，并擴大先進技術的影響。完善法律法規，充分利用其在技術和人才優勢，重視技術的宣傳和推廣活動，增強服務意識，擴展廣泛的服務渠道，更好的滿足實際工作的需要，對農業技術的發展，為推廣農業機械和設備創造便利。
4 農業機械新技術的發展
農業機械新技術的應用和發展是為了提高農業的生產力服務，所以農業機械新技術的發展主要是以下幾點：
首先，加快新技術的使用和推廣。科學技術是第一生產力，加快計算機視覺技術、自動控制技術和智能技術等新技術在農業機械的使用，同時引進國外先進的機械、新技術，促進我國農業的發展，提高農業的生產效率具有重要意義。
第二，政府補貼。購買新機器的個人組織生產、資本壓力，使得他們很難機械技術推廣，所以對于農業機械推廣使用新技術，政府將給予補貼材料，擴大新機器的使用。
第三，提高農業資源的利用效率。機械使用以提高農業生產的效率，提高農業資源的利用率。例如，在傳統的農業生產過程中，和處理農作物秸稈，絕大多數情況下燃燒，不僅浪費資源，還污染空氣。但農業機械的使用新技術的農作物秸稈粉碎加工、作物秸稈可以轉化成脂肪不僅材料，提高農業資源的使用效率，也減少了空氣污染。
