本文目录导读：
随着科技的飞速发展，计算机视觉技术已成为人工智能领域的研究热点之一，计算机视觉旨在让计算机像人类一样感知和理解视觉信息，从而实现图像处理、图像识别、目标检测、场景重建等功能，本文将从多个方向探讨计算机视觉技术的研究现状及发展趋势。
图像处理技术
1、图像去噪与增强
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图像去噪与增强是计算机视觉领域的基础技术之一，近年来，基于深度学习的图像去噪与增强方法取得了显著成果，如基于卷积神经网络（CNN）的图像去噪、基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率、基于非局部均值（NLME）的图像去噪等。
2、图像分割与目标检测
图像分割是将图像划分为若干具有相同特性的区域，目标检测则是从图像中定位和识别出感兴趣的目标，近年来，深度学习在图像分割与目标检测领域取得了突破性进展，如基于CNN的语义分割、基于Faster R-CNN的目标检测、基于Mask R-CNN的目标分割与检测等。
图像识别与分类技术
1、卷积神经网络（CNN）
CNN是计算机视觉领域的重要技术之一，具有强大的特征提取与分类能力，近年来，随着深度学习的快速发展，CNN在图像识别与分类任务中取得了显著成果，如VGG、ResNet、Inception等网络结构在ImageNet等数据集上取得了优异成绩。
2、集成学习与迁移学习
集成学习通过结合多个模型的预测结果来提高分类准确率，迁移学习则利用已在大规模数据集上训练好的模型来提高小样本数据集的分类性能，近年来，基于深度学习的集成学习与迁移学习方法在图像识别与分类任务中取得了广泛应用。
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目标检测与跟踪技术
1、目标检测
目标检测旨在从图像中准确检测出感兴趣的目标，近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了显著成果，如Faster R-CNN、SSD、YOLO等算法在PASCAL VOC、COCO等数据集上取得了优异成绩。
2、目标跟踪
目标跟踪是指在一定时间序列中持续跟踪目标，基于深度学习的目标跟踪方法主要包括基于轨迹的跟踪、基于区域描述的跟踪和基于深度学习的跟踪，近年来，基于深度学习的目标跟踪方法在视频监控、人机交互等领域得到了广泛应用。
场景重建与三维重建技术
1、点云处理
点云处理是场景重建与三维重建的基础技术，近年来，基于深度学习的点云处理方法取得了显著成果，如点云分割、点云配准、点云分类等。
2、三维重建
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三维重建旨在从二维图像中恢复场景的三维信息，近年来，基于深度学习的三维重建方法取得了显著成果，如基于深度学习的单视图三维重建、基于多视图的三维重建等。
人机交互与视觉感知技术
1、姿态估计与手势识别
姿态估计与手势识别是计算机视觉在人机交互领域的应用，近年来，基于深度学习的姿态估计与手势识别方法取得了显著成果，如基于卷积神经网络的姿态估计、基于循环神经网络的姿态估计等。
2、视觉感知与场景理解
视觉感知与场景理解旨在让计算机像人类一样理解场景，近年来，基于深度学习的视觉感知与场景理解方法取得了显著成果，如场景分类、场景解析、事件检测等。
计算机视觉技术的研究已取得丰硕成果，并在多个领域得到了广泛应用，随着深度学习、大数据等技术的不断发展，计算机视觉技术在未来将会有更加广阔的应用前景。
标签： #计算机视觉的技术研究有哪些
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