計算機視覺是運用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、了解和分析圖像以及圖像序列的才能。自動駕駛、機器人、智能醫療等領域均須要通過計算機視覺技術從視覺信號中提取并處理信息。近來隨著深度進修的開展，預處理、特征提取與算法處理慢慢融合，構成端到端的人工智能算法技術。依據攻克的問題，計算機視覺可分為計算成像學、圖像了解、三維視覺、動態視覺和視頻編解碼五大類。

目前，計算機視覺技術開展迅速，已具備初步的產業規模。前景計算機視覺技術的開展主要面臨以下挑戰：

一是怎么樣在不同的應用領域和其他技術更好的聯合，計算機視覺在攻克某些問題時能夠廣泛利用大數據，已經漸漸成熟并且能夠超過人類，而在某些問題上卻沒法到達很高的精度;

二是怎么樣降低計算機視覺算法的開發時長和人力老本，目前計算機視覺算法須要大量的數據與人工標注，須要較長的研發周期以到達應用領域所要求的精度與耗時;

三是怎么樣加快新型算法的設計開發，隨著新的成像硬件與人工智能芯片的出現，針對不同芯片與數據采集設備的計算機視覺算法的設計與開發也是挑戰之一。

二、生物特征識別

生物特征識別技術是指通過個體生理特征或行為特征對個體身份進行識別認證的技術。從應用流程看，生物特征識別通常分為注冊和識別兩個階段。注冊階段通過傳感器對人體的生物表征信息進行采集，如利用圖像傳感器對指紋和人臉等光學信息、麥克風對說話聲等聲學信息進行采集，利用數據預處理以及特征提取技術對采集的數據進行處理，得到相應的特征進行存儲。

識別過程采用與注冊過程一致的信息采集方式對待識他人進行信息采集、數據預處理和特征提取，其次將提取的特征與存儲的特征進行比對分析，完成識別。從應用任務看，生物特征識別一般分為辨認與確認兩種任務，辨認是指從存儲庫中確定待識他人身份的過程，是一對多的問題;確認是指將待識他人信息與存儲庫中特定單人信息進行比對，確定身份的過程，是一對一的問題。

生物特征識別技術波及的內容十分廣泛，包含指紋、掌紋、人臉、虹膜、指靜脈、聲紋、步態等多種生物特征，其識別過程波及到圖像處理、計算機視覺、語音識別、機器進修等多項技術。目前生物特征識別作為重要的智能化身份認證技術，在金融、公共安全、教育、交通等領域得到廣泛的應用。

三、VR/AR

虛擬現實(VR)/增強現實(AR)是以計算機為核心的新型視聽技術。聯合有關科學技術，在一定范圍內生成與真實環境在視覺、聽覺、觸感等方面高度近似的數字化環境。用戶借助必要的裝備與數字化環境中的對象進行交互，互相影響，獲得近似真實環境的感受和體驗，通過顯示設備、跟蹤定位設備、觸力覺交互設備、數據獲取設備、專用芯片等達到。

虛擬現實/增強現實從技術特征角度，依照不同處理階段，能夠分為獲取與建模技術、分析與利用技術、替換與分發技術、展現與交互技術以及技術規范與評價體系五個方面。獲取與建模技術鉆研怎么樣把物理世界或者人類的創意進行數字化和模型化，難點是三維物理世界的數字化和模型化技術;分析與利用技術重點鉆研對數字內容進行分析、了解、搜索和知識化方法，其難點是在于內容的語義表示和分析;替換與分發技術主要強調各種網絡環境下大規模的數字化內容流通、轉換、集成和面向不同終端用戶的個性化效勞等，其核心是開放的內容替換和版權管理技術;展現與替換技術重點鉆研合乎人類習慣數字內容的各種顯示技術及交互方法，以期提高人對復雜信息的認知才能，其難點在于建設自然和諧的人機交互環境;規范與評價體系重點鉆研虛擬現實/增強現實根底資源、內容編目、信源編碼等的規范規范以及相應的評估技術。

目前虛擬現實/增強現實面臨的挑戰主要體此時智能獲取、普適設備、自由交互和感知融合四個方面。在硬件平臺與裝置、核心芯片與器件、軟件平臺與工具、有關規范與規范等方面存在一系列科學技術問題。總體來說虛擬現實/增強現實呈現虛擬現實系統智能化、虛實環境對象沒縫融合、自然交互全方位與溫馨化的開展趨勢。

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