研究生导师方向模式识别与图像处理,机器视觉,本科未接触这方面的学生怎...

从目前来看，深度学习是计算机视觉领域的主流方法。建议从基础、通用的深度学习算法开始学，卷积神经网络是目前最主流的图像识别方法，在其基础上衍生出了许多网络结构，但不是用来跑实验，只是方便用来验证下代码在cuda下有没问题。机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。

机器视觉是一种综合应用，要用到图像处理、三维几何变换之类的，有的需要模式识别。待遇的话，这两个方向都很前沿和高端。你搞得好的话，不愁钱。

模式识别与机器学习其实是一个概念，就是重点在模式提取上面，语音识别，机器视觉，人工智能都是研究方向，这方面，没有深厚的数学功底是入不了门的，各种算法层出不穷呀，编程实现那更是一种折磨呀有没有。

计算机应用专业的特色是“厚基础，重方向”。本专业学生可以学到很扎实的计算机应用基础知识，就业面广；同时，在此基础上又强化专业方向，学生们有重点地掌握一个专门化的技能，以便从事专业性较强的计算机岗位工作。

彭力的研究生教育涵盖了多个专业领域。在硕士生招生方面，他主要涉及两个专业：模式识别与智能系统 检测技术与自动化装置在研究方向上，彭力尤其关注物联网理论与应用，以及图像处理、机器视觉和计算机仿真技术的深入研究。

问题可以归结为三个方面：计算能力不足、认知理论未明以及精确识别与模糊特征之间的自相矛盾。人才的稀缺 目前真正意义上的从业人员缺少科班出身，缺少对图像处理的底层理论认知和理解。

图像处理和计算机视觉的区别是什么?

起源时间不同。图像处理起源于20世纪20年代，外文名叫Image Processing。计算机视觉起源于20世纪60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代才取得，外文名叫Computer Vision。研究对象及处理过程不同。图像处理主要研究二维图像，处理一个图像或一组图像之间的相互转换的过程。

重点不同 图像处理侧重在“处理”图像，如增强，还原，去噪，分割。计算机视觉重在使用计算机来模拟人的视觉。 作用不同 计算机视觉使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。图像处理用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组。

图像处理（Image Processing）和计算机视觉（Computer Vision）是两个相关但有所区别的领域。它们之间的主要区别在于目标和处理方法。图像处理（Image Processing）主要关注对数字图像进行操作和改进，以便于更好地显示、存储或传输。图像处理的目标是对图像本身进行优化和处理，而不是理解图像中的内容。

他们的区别在于，图像处理侧重在“处理”图像：如增强，还原，去噪，分割，等等；而计算机视觉在于使用计算机（也许是可移动式的）来模拟人的视觉，因此模拟才是计算机视觉领域的最终目标。要实现这个目标，至少有两件事要做，第一是图像处理，第二是图像理解。

计算机视觉，是最难的。涉及到人工智能和云算法等等东西。计算机图形学，是使用计算机做建模，电路设计等等，主要用于CAD之流 图形处理，往深了走可以涉及到基础人工智能算法（NV、AMD的人工智能都很强）浅了说就是AI PS 这些图形处理软件的使用。

图像处理分析就是机器人视觉的技术吗?

所以从某种意义上说，图像处理分析属于机器视觉的一部分，但是图像处理拎开来讲，又是一门更广的学科。所以实际上只能说机器视觉运用到了图像处理分析中的一部分技术。

机器视觉技术是指通过模拟人类视觉系统和认知过程，利用计算机对图像信息进行分析、理解和处理的技术。它可以从数字图像中提取出有用的信息，并进行识别、分类、定位等任务。机器视觉技术主要包括以下几个方面： 图像获取：通过使用数字相机、摄像机等设备来获取图像数据。

计算机视觉以图片识别为基础，通过图像分析输出结果，代表企业是谷歌。机器视觉多用于生产线的质量检测，广泛应用于3C电子行业，代表企业是康耐视。而机器人视觉，不仅接收视觉信息作为输入，更重要的是对其处理并提取有用信息，以供机器人使用，使之真正成为“机器人”，而非单纯的机器臂。