视觉知识的五个基本问题(英文)

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认知心理学早已指出,人类知识记忆中的重要部分是视觉知识,被用来进行形象思维。因此,基于视觉的人工智能(AI)是AI绕不开的课题,且具有重要意义。本文继《论视觉知识》一文,讨论与之相关的5个基本问题:(1)视觉知识表达;(2)视觉识别;(3)视觉形象思维模拟;(4)视觉知识的学习;(5)多重知识表达。视觉知识的独特优点是具有形象的综合生成能力,时空演化能力和形象显示能力。这些正是字符知识和深度神经网络所缺乏的。AI与计算机辅助设计/图形学/视觉的技术联合将在创造、预测和人机融合等方面对AI新发展提供重
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为解决传统清洗方式所带来的高成本、低效率、污染严重等问题,提出一种基于机器视觉的激光清洗视觉检测方法。通过灰度化、直方图均衡和中值滤波对图像进行预处理,采用灰度级形态学重建消除阴影和反射光,使用最大类间方差法及阈值分割对图像进行特征提取,使用自拟特征判断函数来完成对清洗效果的最终识别。实验结果表明,该方法能准确检测出大轴端面清洗率,单次检测时间控制在0.17 s内,满足其精度及效率要求。
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