智能视觉将通过哪些形式影响人工智能？

智能视觉将通过哪些形式影响人工智能？

由此可见，图像分析是智能视觉中最为重要的一环。图像分析与图像处理关系密切，两者有一定程度的交叉，但是又有所不同。

图像分析更侧重点在于研究图像的内容，包括但不局限于使用图像处理的各种技术，它更倾向于对图像内容的分析、解释、和识别；而图像处理侧重于信号处理方面的研究，如图像对比度的调节、图像编码、去噪以及滤波的研究。

那么，智能视觉将通过哪些形式影响人工智能呢？

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智能设备在视觉上开战

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智能视觉是优秀的“学习途径”

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智能视觉优化医疗诊断

病理学家平均每天有500张幻灯片要处理，而每张幻灯片又包含数十万个需要分析的单个细胞，人类无法像计算机一样高效的工作，医生很容易遗漏癌细胞，造成误判。智能视觉技术可以恰当的解决这个问题：病理学家查看他们所熟悉的数据，与那些由智能视觉系统处理过的图像结合，基本上就可以确定癌症的区域，然后医生通过专门研究这些区域作出诊断。以乳腺癌研究为例，如果没有智能视觉技术，活检只有85％的准确率，而使用智能视觉作为辅助，错误率将下降到只有5％。

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智能视觉降低人工智能门槛

优质相机、传感器和深度学习软件库等的商品化大大扩展了智能视觉的使用范围，我们看到许多新的初创公司的出现。不论是由街景视图图像生成人口分析报告的技术，还是能够对事故发生后汽车的损坏程度进行评估并且计算出维修成本的应用程序，我们可以看到智能视觉在多个方面已经出现了让人难以置信的商业化，这极大地推动了人工智能的发展。