计算机视觉是运用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机拥有类似人类提取、处理、了解和分析图像以及图像序列的才能。自动驾驶、机器人、智能医疗等领域均须要通过计算机视觉技术从视觉信号中提取并处理信息。近来随着深度进修的开展，预处理、特征提取与算法处理慢慢融合，构成端到端的人工智能算法技术。依据攻克的问题，计算机视觉可分为计算成像学、图像了解、三维视觉、动态视觉和视频编解码五大类。

目前，计算机视觉技术开展迅速，已具备初步的产业规模。前景计算机视觉技术的开展主要面临以下挑战：

一是怎么样在不同的应用领域和其他技术更好的联合，计算机视觉在攻克某些问题时能够广泛利用大数据，已经渐渐成熟并且能够超过人类，而在某些问题上却没法到达很高的精度;

二是怎么样降低计算机视觉算法的开发时长和人力老本，目前计算机视觉算法须要大量的数据与人工标注，须要较长的研发周期以到达应用领域所要求的精度与耗时;

三是怎么样加快新型算法的设计开发，随着新的成像硬件与人工智能芯片的出现，针对不同芯片与数据采集设备的计算机视觉算法的设计与开发也是挑战之一。

二、生物特征识别

生物特征识别技术是指通过个体生理特征或行为特征对个体身份进行识别认证的技术。从应用流程看，生物特征识别通常分为注册和识别两个阶段。注册阶段通过传感器对人体的生物表征信息进行采集，如利用图像传感器对指纹和人脸等光学信息、麦克风对说话声等声学信息进行采集，利用数据预处理以及特征提取技术对采集的数据进行处理，得到相应的特征进行存储。

识别过程采用与注册过程一致的信息采集方式对待识他人进行信息采集、数据预处理和特征提取，其次将提取的特征与存储的特征进行比对分析，完成识别。从应用任务看，生物特征识别一般分为辨认与确认两种任务，辨认是指从存储库中确定待识他人身份的过程，是一对多的问题;确认是指将待识他人信息与存储库中特定单人信息进行比对，确定身份的过程，是一对一的问题。

生物特征识别技术波及的内容十分广泛，包含指纹、掌纹、人脸、虹膜、指静脉、声纹、步态等多种生物特征，其识别过程波及到图像处理、计算机视觉、语音识别、机器进修等多项技术。目前生物特征识别作为重要的智能化身份认证技术，在金融、公共安全、教育、交通等领域得到广泛的应用。

三、VR/AR

虚拟现实(VR)/增强现实(AR)是以计算机为核心的新型视听技术。联合有关科学技术，在一定范围内生成与真实环境在视觉、听觉、触感等方面高度近似的数字化环境。用户借助必要的装备与数字化环境中的对象进行交互，互相影响，获得近似真实环境的感受和体验，通过显示设备、跟踪定位设备、触力觉交互设备、数据获取设备、专用芯片等达到。

虚拟现实/增强现实从技术特征角度，依照不同处理阶段，能够分为获取与建模技术、分析与利用技术、替换与分发技术、展现与交互技术以及技术规范与评价体系五个方面。获取与建模技术钻研怎么样把物理世界或者人类的创意进行数字化和模型化，难点是三维物理世界的数字化和模型化技术;分析与利用技术重点钻研对数字内容进行分析、了解、搜索和知识化方法，其难点是在于内容的语义表示和分析;替换与分发技术主要强调各种网络环境下大规模的数字化内容流通、转换、集成和面向不同终端用户的个性化效劳等，其核心是开放的内容替换和版权管理技术;展现与替换技术重点钻研合乎人类习惯数字内容的各种显示技术及交互方法，以期提高人对复杂信息的认知才能，其难点在于建设自然和谐的人机交互环境;规范与评价体系重点钻研虚拟现实/增强现实根底资源、内容编目、信源编码等的规范规范以及相应的评估技术。

目前虚拟现实/增强现实面临的挑战主要体此时智能获取、普适设备、自由交互和感知融合四个方面。在硬件平台与装置、核心芯片与器件、软件平台与工具、有关规范与规范等方面存在一系列科学技术问题。总体来说虚拟现实/增强现实呈现虚拟现实系统智能化、虚实环境对象没缝融合、自然交互全方位与温馨化的开展趋势。

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