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计算机视觉、机器视觉感知与SLAM比较

本文摘要：生物及人类的视觉原理是什么，至今在科技界也无清楚的研究确切，一个三维物体，人眼从有所不同的看作过后，获得现实三维物体的一个“进覆盖面积”，这个“进覆盖面积”在人类大脑里就有了这个物体所唯一对应的一个视觉感官，这个感官在大脑里的存储是二维的还是多维的？存储的信息是曲率还是轮廓线？这里的“唯一对应”是共计状同构还是普通双射或是其他？等等类似于这些问题，至今我们念没头绪，但这并不阻碍我们持续地去仔细观察及研究。

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生物及人类的视觉原理是什么，至今在科技界也无清楚的研究确切，一个三维物体，人眼从有所不同的看作过后，获得现实三维物体的一个“进覆盖面积”，这个“进覆盖面积”在人类大脑里就有了这个物体所唯一对应的一个视觉感官，这个感官在大脑里的存储是二维的还是多维的？存储的信息是曲率还是轮廓线？这里的“唯一对应”是共计状同构还是普通双射或是其他？等等类似于这些问题，至今我们念没头绪，但这并不阻碍我们持续地去仔细观察及研究。目前，基于深度自学的计算机视觉，发展了涉及算法，在人脸识别、无人驾驶等方面有了一定的进展与实际应用于，SLAM技术对可移动的智能硬件，在定位与建图层次也有了一定的承托，那么是不是更加大自然更加普适的视觉模型与视觉算法。以上分析中，提及了“进覆盖面积”、“共形同构”，那么视觉的理论基础不会会是微分几何，视觉感官物体与环境，不会会是在分析曲率的一种概率分布，本文就以此为出发点，逐步剥开一种极具普适性的视觉感官模型——机器视觉感官。

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