3.物景分析
计算机视觉已从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科。视觉是感知问题之一。整个感知问题的要点是形成一个精练的表示,以表示难以处理的、极其庞大的未经加工的输入数据。最终表示的性质和质量取决于感知系统的目标。机器视觉的前沿研究领域包括实时并行处理、主动式定性视觉、动态和时变视觉、三维景物的建模与识别、实时图像压缩传送和复原、多光谱和彩色图像的处理与解释等。机器视觉已在机器人装配、卫星图像处理、工业过程监控、飞行器跟踪和制导及电视实况转播等领域获得极为广泛的应用。
4.模式识别
模式识别就是识别出给定物体所模仿的标本或标识。计算机模式识别系统能够弥补计算机对外部世界感知能力低下的缺陷,使计算机能够通过感官接受外界信息,识别和理解周围环境。模式识别在二维的文字、图形和图像的识别方面已取得许多成果,在三维景物、活动目标的识别和分析方面是目前研究的热点,同时它还是智能计算机和智能机器人研究的十分重要的基础。此外,人工智能还在机器视觉、组合调度问题、自然语言理解、机器学习、博弈、定理证明等研究应用领域发挥着重要作用。可以说人工智能已深入各行各业,对人类社会作出了巨大的贡献。
5.机器人
机器人学所研究的问题,从机器人手臂的最佳移动到实现机器人目标的动作序列的规划方法,无所不包。尽管已经建立了一些比较复杂的机器人系统,但是现在工业上运行的机器人都是一些按预先编好的程序执行某些重复作业的简单装置,大多数工业机器人是“盲人”。机器人和机器人学的研究促进了许多人工智能思想的发展。智能机器人的研究和应用体现出广泛的学科交叉,涉及众多课题。机器人已在工业、农业、商业、旅游业、空中和海洋及国防等多个领域获得越来越普遍的应用。
五、人工智能的未来发展
目前绝大多数人工智 登陆
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