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计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，近年来取得了飞速发展，不仅在学术界引起了广泛关注，也在工业界得到了广泛应用，对于研究生而言，选择一个合适的计算机视觉研究方向至关重要，本文将深入解析计算机视觉研究生常见的几个研究方向，帮助大家更好地了解这一领域，为未来的研究道路提供参考。
图像处理与特征提取
1、图像增强与复原
图像增强与复原是计算机视觉的基础，旨在改善图像质量，提取有效信息，研究方向包括：噪声去除、图像去模糊、图像超分辨率、图像分割等。
2、图像特征提取
图像特征提取是计算机视觉的核心任务，旨在从图像中提取出具有区分度的特征，为后续任务提供支持，研究方向包括：SIFT、SURF、ORB、HOG、Hu矩等特征提取算法。
目标检测与跟踪
1、目标检测
目标检测旨在从图像或视频中检测出特定目标的位置和类别，研究方向包括：基于传统方法的检测算法（如HOG+SVM）、基于深度学习的检测算法（如R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD等）。
2、目标跟踪
目标跟踪旨在追踪图像或视频中特定目标的位置变化，研究方向包括：基于颜色、运动、外观的跟踪算法，以及基于深度学习的跟踪算法（如Siamese网络、TCNN等）。
人脸识别与生物特征识别
1、人脸识别
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人脸识别是计算机视觉领域的重要应用，旨在从图像或视频中识别出特定人脸，研究方向包括：基于特征的方法（如Eigenface、Fisherface）、基于深度学习的方法（如VGGFace、FaceNet等）。
2、生物特征识别
生物特征识别包括指纹、虹膜、掌纹等，旨在通过生物特征识别个体身份，研究方向包括：指纹识别、虹膜识别、掌纹识别等。
三维重建与场景理解
1、三维重建
三维重建旨在从二维图像中恢复出场景的三维结构，研究方向包括：基于单视图重建、基于多视图重建、基于深度学习的三维重建等。
2、场景理解
场景理解旨在理解图像或视频中的场景内容，包括物体识别、场景分类、动作识别等，研究方向包括：基于深度学习的场景理解方法（如R-CNN、Faster R-CNN等）。
视频分析与应用
1、视频分类与分割
视频分类与分割旨在对视频内容进行分类和分割，提取出感兴趣的视频片段，研究方向包括：基于深度学习的视频分类与分割方法（如R-CNN、Faster R-CNN等）。
2、视频目标跟踪与检测
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视频目标跟踪与检测旨在对视频中的目标进行跟踪和检测，分析目标行为，研究方向包括：基于深度学习的视频目标跟踪与检测方法（如Siamese网络、TCNN等）。
计算机视觉在特定领域的应用
1、医学影像分析
医学影像分析旨在从医学图像中提取有用信息，辅助医生进行诊断，研究方向包括：医学图像分割、病变检测、病理分析等。
2、智能驾驶
智能驾驶是计算机视觉在自动驾驶领域的应用，旨在实现车辆对周围环境的感知和决策，研究方向包括：车道线检测、障碍物检测、交通标志识别等。
3、人机交互
人机交互是计算机视觉在交互领域的应用，旨在实现人与机器之间的自然交互，研究方向包括：手势识别、姿态估计、表情识别等。
计算机视觉研究生研究方向丰富多样，涵盖了图像处理、目标检测、人脸识别、三维重建等多个领域，了解这些研究方向有助于研究生选择适合自己的研究方向，为未来的学术和职业生涯奠定基础，在研究过程中，要紧跟时代发展，不断学习新知识、新技术，为计算机视觉领域的发展贡献力量。
标签： #研究生计算机视觉都有哪些方向呢
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