視覺不論對生物界還是人類，都起到了至關重要的作用。隨著人工智能浪潮的大勢來襲，包括機器視覺、計算機視覺等在內(nèi)的智能視覺也在人工智能領域逐步扮演著越來越重要的角色。

智能視覺涉及心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別、神經(jīng)生物學等諸多領域，主要指利用計算機來模擬人或再現(xiàn)與人類有關的某些智能行為的技術，客觀的來說，這是從事物的圖像中提取信息進行處理并加以理解，從而最終用于實際的生產(chǎn)生活中去的過程。

由此可見，圖像分析是智能視覺中最為重要的一環(huán)。圖像分析與圖像處理關系密切，兩者有一定程度的交叉，但是又有所不同。

圖像分析更側重點在于研究圖像的內(nèi)容，包括但不局限于使用圖像處理的各種技術，它更傾向于對圖像內(nèi)容的分析、解釋、和識別；而圖像處理側重于信號處理方面的研究，如圖像對比度的調節(jié)、圖像編碼、去噪以及濾波的研究。

圖像分析和計算機科學領域中的模式識別、計算機視覺關系更密切一些。概括地說，圖像分析一般利用數(shù)學模型并結合圖像處理的技術來分析底層特征和上層結構，從而提取具有一定智能性的信息。

圖像分析要求我們?nèi)祟惤虝嬎銠C識別物品，我們把一類物品的大量圖片丟給計算機，讓計算機去識別它，然后我們根據(jù)不同物品的不同特點建立簡單的幾何模型，比如一些矩形、三角形、圓形等的組合，從而讓計算機更好地識別出不同物品。

然而，實際操作的結果與上述的原理出現(xiàn)了很大的偏差，因為在現(xiàn)實世界中同種物品也大多有著不同的形態(tài)。比如一個杯子，它的形狀可以是圓柱狀的、立方體的、不規(guī)則形狀的等等，如果按照上述的原理進行圖像分析的話，那我們需要為所有杯子設計出對應的模型來教給計算機如何去識別“杯子”這一生活中簡單的物品，顯然這是不可能完成的任務。

所以后來，科學家們從孩子們學習的過程中獲得了靈感。孩子的父母在教育孩子認識“杯子”的時候并沒有告訴孩子如何去構建一個杯子的幾何模型，孩子們學會認識“杯子”是什么物品是依靠經(jīng)驗來學習的。于是，科學家們用機器學習的方式來處理這個問題，而其中很重要的技術在于“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”。

“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡”是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡，與其他深度學習網(wǎng)絡最大的區(qū)別是擁有可以與二維數(shù)據(jù)直接卷積操作的卷積層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點是能夠直接與圖像像素進行卷積，從圖像像素中提取圖像特征，這種處理方式更加接近人類大腦視覺系統(tǒng)的處理方式 。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的基本網(wǎng)絡結構可以分為四個部分：輸入層、卷積層、全連接層和輸出層。在利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行圖像分析的過程中，首先將圖片分解為部分重復的小區(qū)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的小神經(jīng)元集合與輸入圖像的一個小區(qū)域相連，也就是相當于把每一個小區(qū)域都輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡中來識別。

這樣做的好處是集合有重疊的平鋪開來，網(wǎng)絡中的每一層都重復同樣的過程，所以網(wǎng)絡能夠容忍輸入圖像的一定程度上的變形。然后對輸入的圖像鄰域進行卷積處理得到圖像的鄰域特征圖，再通過池化技術將小鄰域內(nèi)進行下采樣過程從而得到新的特征。

如此一來，我們就將一個圖片縮減成了較小的序列，最后我們再將這個數(shù)列輸入到另外的一個“完全連接”神經(jīng)網(wǎng)絡中，這個網(wǎng)絡決定圖片是否匹配。所以整個過程經(jīng)過卷積化、最大池化、“完全連接”神經(jīng)網(wǎng)絡，結合實際問題我們可以決定卷積、最大池化的次數(shù)，卷積層增多有助于識別更加復雜的特征，調用最大池化函數(shù)有助于縮小數(shù)據(jù)大小。近年來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像分析領域得到了廣闊的應用。

隨著科技的高速發(fā)展，視覺智能領域的圖像分析過程也越來越充滿挑戰(zhàn)性，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)處理方式中出現(xiàn)的問題。

伴隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的不斷發(fā)展，人工智能的視覺智能在未來將更加高效、準確，不斷進步的圖像分析過程也將為人工智能的發(fā)展帶來巨大優(yōu)勢，因此，我們絕對有理由相信，未來的人工智能將不斷為人類帶來驚喜。