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计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机具备理解和解释图像、视频等视觉信息的能力，随着科技的飞速发展，计算机视觉技术已广泛应用于工业、医疗、安防、交通等多个领域，本文将概述计算机视觉研究任务的主要方面，以期为相关领域的研究者和开发者提供参考。
计算机视觉研究任务概述
1、图像分类与识别
图像分类与识别是计算机视觉研究的基础任务，旨在让计算机对图像中的物体进行分类或识别，主要研究内容包括：
（1）传统图像分类方法：如基于特征提取的SVM、KNN等；基于深度学习的CNN、RNN等。
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（2）物体识别：如目标检测、人脸识别、车牌识别等。
（3）场景识别：如城市场景、自然场景等。
2、目标检测与跟踪
目标检测与跟踪是计算机视觉研究中的关键任务，旨在实现对动态场景中目标的位置、运动状态等信息的提取，主要研究内容包括：
（1）目标检测算法：如R-CNN、Faster R-CNN、SSD等。
（2）目标跟踪算法：如SORT、DeepSORT、Siamese等。
3、视频分析与处理
视频分析与处理是计算机视觉研究的重要方向，旨在对视频序列中的动作、事件、场景等进行分析，主要研究内容包括：
（1）视频分割：如动作分割、事件分割等。
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（2）视频摘要：如关键帧提取、视频压缩等。
（3）视频增强：如去噪、超分辨率等。
4、图像重建与三维建模
图像重建与三维建模是计算机视觉研究的前沿领域，旨在从二维图像中恢复出三维场景信息，主要研究内容包括：
（1）单视图重建：如基于深度学习的单视图重建方法。
（2）多视图重建：如基于多视图几何的重建方法。
（3）三维建模：如基于深度学习的三维建模方法。
5、视觉感知与理解
视觉感知与理解是计算机视觉研究的核心任务，旨在让计算机具备类似人类的视觉感知与理解能力，主要研究内容包括：
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（1）视觉感知：如光照估计、遮挡估计等。
（2）视觉理解：如语义分割、图像语义理解等。
6、视觉交互与增强现实
视觉交互与增强现实是计算机视觉研究的热点方向，旨在将虚拟信息与现实世界相结合，为用户提供更加丰富的视觉体验，主要研究内容包括：
（1）增强现实：如AR眼镜、AR游戏等。
（2）虚拟现实：如VR头盔、VR游戏等。
计算机视觉研究任务涵盖了图像分类、目标检测、视频分析、图像重建、视觉感知与理解、视觉交互等多个方面，随着科技的不断进步，计算机视觉技术将在更多领域得到应用，为人类生活带来更多便利，计算机视觉研究将朝着更加智能化、高效化、个性化方向发展，为人工智能领域的发展贡献力量。
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