计算机视觉可以说是让机器拥有视觉能力的技术，或者说是使机器能对环境和其中的刺激进行可视化分析，让机器也能看到高耸的山峰，秀丽的山河，广阔的大海，朋友间温馨的笑容见识这多彩的世界。在政策引导、技术创新、资本追逐以及消费需求的驱动下，基于深度学习的计算机视觉应用不断落地成熟，并出现了三大热点应用方向。
一是人脸识别抢先落地，开启“刷脸”新时代。目前，人脸识别已大规模应用到教育、交通、医疗、安防等行业领域及楼宇门禁、交通过检、公共区域监控、服务身份认证、个人终端设备解锁等特定场景。从 2017 年春运，火车站开启了“刷脸”进站，通过摄像头采集旅客的人脸信息，与身份证人脸信息进行验证；2017 年 9 月苹果公司发布的 iPhone X 第一次将 3D 人脸识别引入公众视线，迅速引发了“移动终端+人脸解锁”的布局风潮。
二是视频结构化崭露头角，拥有广阔应用前景。视频结构化就是将视频这种非结构化的数据中的目标贴上相对应的标签，变为可通过某种条件进行搜索的结构化数据。视频结构化技术的目标是实现以机器自动处理为主的视频信息处理和分析。
从应用前景看，视频监控技术所面临的巨大市场潜力为视频结构化描述提供了广阔的应用前景，很多行业需要实现机器自动处理和分析视频信息，提取实时监控视频或监控录像中的视频信息，并存储于中心数据库中。用户通过结构化视频合成回放，可以快捷的预览视频覆盖时间内的可疑事件和事件发生时间。
三是姿态识别让机器“察言观色”，带来全新人机交互体验。在视觉人机交互方面，姿态识别实际上是人类形体语言交流的一种延伸。它的主要方式是通过对成像设备中获取的人体图像进行检测、识别和跟踪，并对人体行为进行理解和描述。
从用户体验的角度来说，融合姿态识别的人机交互能产品够大幅度提升人机交流的自然性，削弱人们对鼠标和键盘的依赖，降低操控的复杂程度。从市场需求的角度来说，姿态识别在计算机游戏、机器人控制和家用电器控制等方面具有广阔的应用前景，市场空间十分可观。（部分内容来源于网络如有侵权请联系删除）
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