淺談概率論、數理統計在計算機視覺中的應用

摘要：計算機視覺系統作為新興的學科不斷的嶄露頭角，利用數學的基礎知識對數據的內容進行分析有著很好的使用價值。在本文中，詳細的介紹了概率論和數理統計與計算機視覺相互融合的可能性，并以實際的案例對數理統計方式進行介紹，根據人臉識別、無人駕駛和計算機目標定位的研究，深入探究計算機視覺在使用中的不足和未來發展方向，為概率論、數理統計在計算機視覺中應用提供理論基礎，同時不斷的強化數據的分析能力，也為強化數據的使用效能打下良好的基礎。

關鍵詞：概率論;數理統計;計算機視覺;模塊分析;人臉識別;無人駕駛

計算機發展過程中，因其獨特的研究方式，在研究中不同的領域有不同的研究內容，近些年，對于計算機視覺的分析逐漸凸顯，在計算機研究中有著重要的意義。利用不同圖片和外來數據的分析，在不同場景中進行數據處理的方式，目前在工藝甚至軍用行業中得到了廣泛的利用，最為熟悉的就是人臉識別技術，在基于神經學和數據的基礎知識中，衍生出不同的研究模式。在概率論等分析的方法下，使得計算機的研究方式更加多元，計算機視覺的研究也成為一門交叉學科，對工業技術的發展起到決定性的作用。下面就概率論、數理統計在計算機視覺中內容進行詳細的介紹。

一、概率論、數理統計與計算機視覺關聯性分析

計算機視覺分析與概率論、數理統計分析的原理首先都是圍繞大批量看似沒有規律實則有必然聯系的數據中開展的，兩者存在的內在聯系就是在數據當中產生，內在聯系也是根據數據之間的關系相互交織?？梢院苊鞔_的說，數據是兩者之間存在的實際價值，兩者之間在研究的本質上就具有高度的一致性。同時，在研究的目的上也存在相同的范疇，計算機視覺分析與概率論、數理統計是將繁雜的數值進行系統的劃分，所謂系統的劃分是根據不同的使用領域進行有針對性的區別，在不同類別中進行需要的計算，這就帶來了不同數據分析的組合形式。在采集和整理數據中，不斷的發現數字之間存在的規律，找到事物發展的必然規律，也是為了掌握未來發展進行預測的有效手段。

數據的研究作為一門學科在科學中占有一席之地，利用數學解析的方式進行有效的研究，其中概括的來說就是通過數據的鑰匙打開一個科學研究的大門，利用數據和科學相互連接，相互促進，把原本單一的數據進行整合，形成數據集合。目前，數據的分析方法主要集中在計算機視覺當中，也是一提到人臉識別就成為大家耳熟能詳的技術，由于人們的關注，研究者的意向，以及計算機視覺分析的實用性，讓計算機視覺分析在科學以及自然等學科當中占有很大的份額，利用數據分析得到的結論呈現井噴的情況，而且尤其是計算機當中，大量的數據（圖片）需要細致的分析，實用的計算機視覺正好提供了這樣的機會。在現有的學科分析中，以計算機視覺分析為主導的分析模式已經成為新興學科模式，是在計算機學科建設和實驗理論分析之上形成的新型研究方式。

研究計算機視覺分析的同時當然也不能忽略概率論、數理統計的研究方式，在沒有計算機普及的年代，數理分析的模式還是占有主流地位，當時概率論、數理統計分析被稱為數據分析的藝術，是將數據科學分類，得到最優化答案和解析的手段，也是眾多學科的基礎學科，在各個領域占有很重要的地位。在以往，由于技術手段的單一，科學學科使用的局限性，數據資源獲取的方式單一，而且獲得的數據在使用上還要進行篩選，有的數據內容涵蓋不全面，數據不具有代表性，對于存在樣本分析的基本條件就無法滿足，數據的真實性也不高，當然也會出現數據的錯誤，數據的真實性也會存在一定的問題。這是在已有的數據資源下，使用概率論和數理統計進行分析，通過計算Z=K*（a1;a2;a3;a4....an），其中a是抽取的隨機變量不同的標示代表不同次數的抽取次數，反應的是n個不同的隨機變量，將可能出現的問題進行數值化的排除，將可能性具體細化為公式，可以有效的避免錯誤的發生，利用概率的情況，降低樣本之間的誤差。在隨機性的分析模式中，以及現代數學統計的需求都給數理分析帶來了極大地挑戰，但是概率論、數理統計和計算機視覺分析在門類上還是一脈相承。

視覺模擬分析的基礎是在計算機視覺分析與概率論、數理統計中建立起來，研究本質上是對數值的研究，通過在定量上下功夫，在科學研究中對數據的數量進行控制，在一定標準的范圍能對對象進行量化比較，推斷出其內在的規律。通常情況下，大量數據呈現的是一般規律，利用數量統計的方式對數量進行統計，在出現計算機視覺分析模式之后，對數據的定義不僅僅是在數量上，還在質的方式有所變化，而計算機視覺分析的方式也出現了新的改變，思路更加多元，方式也不再單一。

二、概率論、數理統計與計算機視覺應用分析

在計算機視覺分析中，數據的使用直觀的以表格和圖像的方式顯示，在結構化的數據中利用模型之間的相互轉換，形成整體的數據分析流程，在計算機視覺以外，概率論、數理統計的方法同樣是將數值進行量化分析，在不規律的數據之間進行分類，所以在研究的角度上，計算機視覺和概率論、數理統計相同，由數量最終來確定性質，以求在繁雜的數據中得到較為直觀的數據模型，模型不斷的演變，形成優化的改進方案，再次帶入數據后，對模型進行驗證，從而得到最優的數據解析。

計算機視覺的系統當中，主要是在數據和圖像中采集數據，并對圖像進行處理，根據分析的結果形成處理分析輸出，在不同的處理層中，數據的使用存在不同的方式，根據數據的描述方式，形成的內容也不相同。

計算機視覺是在多元的數據集合中產生，也是根據網絡發展的情況不斷的演變，運用云計算和物聯網的媒介進行傳播，在網絡的平臺中，對數據進行規律的整合，在特定的算法中，將數據形成數據流的形式，再以算法的形式展示出來，這些都是基于計算機的平臺，因此，在計算機視覺分析中，研究的路徑主要是計算機的研究方向。在數據層中，如圖所示，在數據對象中根據像素的不同對圖像進行網絡處理，在媒介的操作下，將數據進行采集、傳送、壓縮、復制等方法，在對像素有要求的前提下，根據圖片的圖層進行降噪處理，高保真的調節下使用圖像的變更，并在明顯的構造處進行數據的描述。同時根據概率中富利埃變化曲線，對數據中的濾波進行處理，將波峰和波谷的噪點進行刪除，保證圖像的穩定性。其次在目標數據中根據整體性和局部性的變化方式，將圖像的清晰度進行調整，擴大數據之間的區間，抑制不需要像素的影響，將圖像的質量控制在一定的范圍內。通常情況下，數據處理層級中，多層級特征辨識，在擴大特征的同時視覺圖像的質量能夠控制，利用數理分析的方式，將圖片進行改良，強化了圖片的可識別程度，達到數據收集分析的效果。在圖像的主要部分，根據頻率的不同，進行編制解碼，并在無損的條件下，將數據資源在256k字節的模塊中進行快速傳輸，并根據壓縮要求，對數據進行存儲。對于視覺理論的計算中由于算法的不同，會在數據中出現鏈條式的模式情況，不同的數據庫形成的鏈條不同，而對概率分類匯總分析的數據鏈條形成風險防控體系。數據鏈管理是視覺智能交互質量的助推劑，只有在數據鏈中強化對交互質量的要求，就能直接促進計算機視覺管理的成效。在概率論與概率論、數理統計中，通過對視覺模式鏈條的數據管控分析，最為優化的計算出視覺產品的樣式、規模和上下游數據鏈直接的配合數據比，在模擬保障方面加大對視覺質量的維護，利用像素處理的方式對數據進行完善調整，通過數據分析的方式降低系統化錯誤的概率。

首先在過程當中進行整體的把控。在數據收集中，尤其是在視覺生產的過程中，對成品進行隨機抽樣，在大的樣本中進行小范圍有代表性的抽樣分析。利用數理分析和特征矩陣，對視覺產品的質量進行檢測，這是完成視覺數據鏈的最初環節，對圖像輸出方式和數量進行數據的統計分析，數據的保證可以計算出最為合理的輸出詳述，避免在轉換過程中出現產品運算錯誤的情況發生。同時還能將過程中出現的問題進行調整，納入考核指標當中，及時對錯誤進行跟蹤修正。在視覺模擬過程中，接受方對產品的可視化程度驗收可以通過數據分析的方式進行控制，利用概率的方式對產品進行抽檢，小范圍的抽檢可以代表批次產品的質量，直接反應產品整個過程的質量，而且抽檢中使用的概率論和數理統計分析對于數據鏈條的完整也是有一定的幫助作用。

三、計算機視覺的應用場景分析

基于視覺的自主導航定位系統的機器人導航技術是智能機器人領域的一項關鍵技術，同時也是智能機器人的一個重要的研究熱點。根據工作環境的不同，可以制定移動機器人導航定位系統的不同方法，比如采用雙目立體視覺系統以及三角測量的原理來測量機器人在場景中移動的位置情況，因此在視覺導航和機器人定位等方面取得了很大的進步。而且在工業領域應用中，移動機器人導航技術也已得到了廣泛的應用。立體視覺系統的視差功能可實現對目標的三維定位，因此可以采用簡單的固定式的雙目立體視覺系統。機器人導航技術有多種，如基于地圖的機器人導航、基于光流的機器人導航、基于地貌的機器人導航等?；陬A定義的地圖導航，分為絕對定位和增量定位。首先，通過在攝像機采集圖像中獲取圖像中的不同特征，對這些特征建立相關聯關系。

基于地貌的機器人導航是室外環境導航大多數采用基于地貌的機器人導航，定位的形式在不同的數據中形式有著不同的表現類型，這類導航技術的核心問題為關于數字圖像的模式識別，具體地說就是物體紋理、顏色的識別問題。利用數學分析的方式對相關人工無法完成的事情進行處理，但由于環境色以及光照的影響，在不同的環境下，物體具有相同本質色能呈現出來的完全不同的顏色。由于地貌導航很難預知先驗知識，而只能實時處理視野中的對象，無法建立一幅關于周圍環境的完整地圖。無人駕駛系統應優先采用基于通信的移動閉塞系統， 在保證列車運行安全的前提下，能夠縮短追蹤間隔， 實現列車的精確定位和實時跟蹤。同時信號系統應提供特有的“超低速運行模式”。有了定位，目的是為無人駕駛做準備。無人駕駛系統的環境感知部分通常需要獲取周圍環境的大量信息，具體來說包括：障礙物的位置，速度以及可能的行為，可行駛的區域，交通規則等等。無人車通常是通過融合激光雷達（Lidar），相機，毫米波雷達（Millimeter Wave Radar）等多種傳感器的數據來獲取這些信息，基于區域的方法，這類方法使用區域特征對鄰近點進行聚類，聚類的依據是使用一些指定的標準（如歐幾里得距離，表面法線等），這類方法通常是先在點云中選取若干種子點，然后使用指定的標準從這些種子點出發對鄰近點進行聚類;無人車和機器人的定位方法眾多，目前主流的方法一是使用GPS慣性導航系統融合的方法，二是基于Lidar點云掃描匹配的方法。

四、結束語

在計算機視覺的應用當中，作為組成像的動態場景，利用建立模型的方法對運動情況進行分析，動態的模式也根據概率的不同進行變化?；跀祿淖兓?，數據的捕捉顯得尤為重要，并根據不同的計算模式進行數理分析，在以往的數據模擬中，根據成像技術的限制，像素遮擋的情況較為明顯，無法在精度上滿足計算的要求，在未來的研究中，提高數據的可采納度是最為重要的研究方向。雖然計算機視覺技術在近些年才剛剛起步，但是運用的范圍極廣，有著很大的應用前景，尤其是在智能領域，對于人臉識別的使用已經運用在現實的生活當中，如何使用數據的使用效率，提高標準的同時也要降低研究中成本，將計算機視覺與概率論和數理統計充分的結合，形成智能化的分析體系，促進學科的更好更快發展。

參考文獻

[1]FAUGE AS O，LONG Q.The geometry of multiple images[M]. Cambridge，MA，USA： M IT Press，2001： 50-70.

[2]HArTLEY r，ZISSE MAN A.Multiple view geometry in computer vision second edition[M].Cambridge，UK： Cambridge University Press，2003：40-110.

[3]馮斌.計算機視覺信息處理方法與水果分級檢測技術研究[D].中國農業大學，2002

[4]岳曉峰.計算機視覺技術及其在工業中應用的研究[D].吉林大學，2006

[5]趙曉霞.計算機視覺技術在農業中的應用[J].科技情報開發與經濟，2004（4）：124-126

[6]馬玉真，陶立英，王新華.計算機視覺技術的應用[J].試驗技術與試驗機，2006（1）：60-65.

作者簡介：郭玲盼（1992.01-），女，河北省冀州人，本科，主要研究方向：概率論與數理統計-大數據方向。