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计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了飞速的发展，随着计算机硬件性能的提升和大数据技术的广泛应用，计算机视觉在图像处理、目标识别、场景理解等方面取得了显著的成果，在我国，计算机视觉的研究生教育也日益成熟，吸引了众多优秀学子投身其中，本文将深入探讨计算机视觉研究生领域的主要研究方向，旨在为广大研究生提供参考。
图像处理与计算机视觉基础
1、图像增强与复原
图像增强与复原是计算机视觉的基础，旨在提高图像质量，使其更适合后续处理，主要研究方向包括：噪声去除、图像锐化、图像去模糊、图像压缩等。
2、图像分割与目标检测
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图像分割是将图像划分为若干个互不重叠的区域，目标检测则是从图像中识别出感兴趣的目标，主要研究方向包括：基于区域的分割、基于边缘的分割、基于图的分割、目标检测算法等。
3、图像分类与标注
图像分类与标注是计算机视觉领域的重要任务，旨在对图像进行分类和标注，主要研究方向包括：基于传统机器学习的图像分类、基于深度学习的图像分类、标注算法等。
目标检测与跟踪
1、目标检测
目标检测是指从图像或视频中检测出感兴趣的目标，主要研究方向包括：基于传统机器学习的目标检测、基于深度学习的目标检测、多尺度检测、实例分割等。
2、目标跟踪
目标跟踪是指跟踪图像或视频中运动的目标，主要研究方向包括：基于运动模型的跟踪、基于外观模型的跟踪、基于深度学习的跟踪、多目标跟踪等。
场景理解与语义分割
1、场景理解
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场景理解是指对图像或视频中的场景进行理解，包括场景分类、场景分割、场景层次结构等，主要研究方向包括：基于深度学习的场景理解、基于图模型的方法、场景层次结构分析等。
2、语义分割
语义分割是指对图像中的每个像素进行分类，从而得到图像的语义表示，主要研究方向包括：基于传统机器学习的语义分割、基于深度学习的语义分割、多尺度分割、多任务学习等。
人脸识别与生物特征识别
1、人脸识别
人脸识别是指从图像或视频中识别出人的面部特征，主要研究方向包括：基于传统机器学习的人脸识别、基于深度学习的人脸识别、人脸检测、人脸属性识别等。
2、生物特征识别
生物特征识别是指利用人体生物特征进行身份认证，包括指纹识别、虹膜识别、人脸识别等，主要研究方向包括：基于传统机器学习的生物特征识别、基于深度学习的生物特征识别、特征提取、匹配算法等。
其他研究方向
1、视频分析
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视频分析是指对视频序列进行分析，提取有用信息，主要研究方向包括：动作识别、事件检测、视频分割、视频压缩等。
2、深度学习与神经网络
深度学习与神经网络是计算机视觉领域的重要技术手段，主要研究方向包括：卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。
3、多模态学习
多模态学习是指结合多种模态信息进行学习，提高计算机视觉任务的性能，主要研究方向包括：多模态数据融合、跨模态学习、多模态表示等。
计算机视觉研究生领域的研究方向丰富多样，涵盖了图像处理、目标检测、场景理解、人脸识别等多个方面，随着技术的不断发展，计算机视觉领域的研究前景广阔，为广大研究生提供了广阔的发展空间，希望本文能为研究生们提供一定的参考，助力他们在计算机视觉领域取得优异成绩。
标签： #研究生计算机视觉都有哪些方向组成
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