本文目录导读：
随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉作为其重要分支，在众多领域展现出了巨大的应用潜力，本文将为您详细介绍计算机视觉领域的十大热门方向，带您领略这一领域的广阔天地。
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图像识别与分类
图像识别与分类是计算机视觉领域的基础，旨在将图像中的物体、场景或行为进行分类，主要技术包括深度学习、卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）等。
目标检测
目标检测是指从图像中识别出特定的物体，并给出其在图像中的位置，常用的算法有R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO等。
人脸识别
人脸识别是计算机视觉领域的重要应用之一，通过分析人脸图像的特征，实现对人脸的识别，主要技术包括深度学习、特征提取、人脸对齐等。
视频分析
视频分析是指从视频中提取有用信息，如行为识别、事件检测、异常检测等，主要技术包括光流法、运动检测、轨迹分析等。
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图像分割
图像分割是将图像中的物体或场景划分为若干个互不重叠的区域，常用的算法有基于阈值的方法、基于边缘的方法、基于区域的方法等。
图像超分辨率
图像超分辨率是指从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像，主要技术包括基于插值的方法、基于变换的方法、基于学习的方法等。
图像修复与去噪
图像修复与去噪是指从受损或噪声图像中恢复出清晰图像，主要技术包括基于滤波的方法、基于学习的方法、基于深度学习的方法等。
三维重建
三维重建是指从二维图像中恢复出三维场景，主要技术包括基于特征匹配的方法、基于点云的方法、基于深度学习的方法等。
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行为识别
行为识别是指从视频中识别出人的行为，主要技术包括基于运动轨迹的方法、基于人体关键点的方法、基于深度学习的方法等。
图像生成
图像生成是指根据输入信息生成新的图像，主要技术包括基于生成对抗网络（GAN）的方法、基于深度学习的方法等。
标签： #计算机视觉领域有哪些
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