浅谈概率论、数理统计在计算机视觉中的应用

摘要：计算机视觉系统作为新兴的学科不断的崭露头角，利用数学的基础知识对数据的内容进行分析有着很好的使用价值。在本文中，详细的介绍了概率论和数理统计与计算机视觉相互融合的可能性，并以实际的案例对数理统计方式进行介绍，根据人脸识别、无人驾驶和计算机目标定位的研究，深入探究计算机视觉在使用中的不足和未来发展方向，为概率论、数理统计在计算机视觉中应用提供理论基础，同时不断的强化数据的分析能力，也为强化数据的使用效能打下良好的基础。

关键词：概率论;数理统计;计算机视觉;模块分析;人脸识别;无人驾驶

计算机发展过程中，因其独特的研究方式，在研究中不同的领域有不同的研究内容，近些年，对于计算机视觉的分析逐渐凸显，在计算机研究中有着重要的意义。利用不同图片和外来数据的分析，在不同场景中进行数据处理的方式，目前在工艺甚至军用行业中得到了广泛的利用，最为熟悉的就是人脸识别技术，在基于神经学和数据的基础知识中，衍生出不同的研究模式。在概率论等分析的方法下，使得计算机的研究方式更加多元，计算机视觉的研究也成为一门交叉学科，对工业技术的发展起到决定性的作用。下面就概率论、数理统计在计算机视觉中内容进行详细的介绍。

一、概率论、数理统计与计算机视觉关联性分析

计算机视觉分析与概率论、数理统计分析的原理首先都是围绕大批量看似没有规律实则有必然联系的数据中开展的，两者存在的内在联系就是在数据当中产生，内在联系也是根据数据之间的关系相互交织。可以很明确的说，数据是两者之间存在的实际价值，两者之间在研究的本质上就具有高度的一致性。同时，在研究的目的上也存在相同的范畴，计算机视觉分析与概率论、数理统计是将繁杂的数值进行系统的划分，所谓系统的划分是根据不同的使用领域进行有针对性的区别，在不同类别中进行需要的计算，这就带来了不同数据分析的组合形式。在采集和整理数据中，不断的发现数字之间存在的规律，找到事物发展的必然规律，也是为了掌握未来发展进行预测的有效手段。

数据的研究作为一门学科在科学中占有一席之地，利用数学解析的方式进行有效的研究，其中概括的来说就是通过数据的钥匙打开一个科学研究的大门，利用数据和科学相互连接，相互促进，把原本单一的数据进行整合，形成数据集合。目前，数据的分析方法主要集中在计算机视觉当中，也是一提到人脸识别就成为大家耳熟能详的技术，由于人们的关注，研究者的意向，以及计算机视觉分析的实用性，让计算机视觉分析在科学以及自然等学科当中占有很大的份额，利用数据分析得到的结论呈现井喷的情况，而且尤其是计算机当中，大量的数据（图片）需要细致的分析，实用的计算机视觉正好提供了这样的机会。在现有的学科分析中，以计算机视觉分析为主导的分析模式已经成为新兴学科模式，是在计算机学科建设和实验理论分析之上形成的新型研究方式。

研究计算机视觉分析的同时当然也不能忽略概率论、数理统计的研究方式，在没有计算机普及的年代，数理分析的模式还是占有主流地位，当时概率论、数理统计分析被称为数据分析的艺术，是将数据科学分类，得到最优化答案和解析的手段，也是众多学科的基础学科，在各个领域占有很重要的地位。在以往，由于技术手段的单一，科学学科使用的局限性，数据资源获取的方式单一，而且获得的数据在使用上还要进行筛选，有的数据内容涵盖不全面，数据不具有代表性，对于存在样本分析的基本条件就无法满足，数据的真实性也不高，当然也会出现数据的错误，数据的真实性也会存在一定的问题。这是在已有的数据资源下，使用概率论和数理统计进行分析，通过计算Z=K*（a1;a2;a3;a4....an），其中a是抽取的随机变量不同的标示代表不同次数的抽取次数，反应的是n个不同的随机变量，将可能出现的问题进行数值化的排除，将可能性具体细化为公式，可以有效的避免错误的发生，利用概率的情况，降低样本之间的误差。在随机性的分析模式中，以及现代数学统计的需求都给数理分析带来了极大地挑战，但是概率论、数理统计和计算机视觉分析在门类上还是一脉相承。

视觉模拟分析的基础是在计算机视觉分析与概率论、数理统计中建立起来，研究本质上是对数值的研究，通过在定量上下功夫，在科学研究中对数据的数量进行控制，在一定标准的范围能对对象进行量化比较，推断出其内在的规律。通常情况下，大量数据呈现的是一般规律，利用数量统计的方式对数量进行统计，在出现计算机视觉分析模式之后，对数据的定义不仅仅是在数量上，还在质的方式有所变化，而计算机视觉分析的方式也出现了新的改变，思路更加多元，方式也不再单一。

二、概率论、数理统计与计算机视觉应用分析

在计算机视觉分析中，数据的使用直观的以表格和图像的方式显示，在结构化的数据中利用模型之间的相互转换，形成整体的数据分析流程，在计算机视觉以外，概率论、数理统计的方法同样是将数值进行量化分析，在不规律的数据之间进行分类，所以在研究的角度上，计算机视觉和概率论、数理统计相同，由数量最终来确定性质，以求在繁杂的数据中得到较为直观的数据模型，模型不断的演变，形成优化的改进方案，再次带入数据后，对模型进行验证，从而得到最优的数据解析。

计算机视觉的系统当中，主要是在数据和图像中采集数据，并对图像进行处理，根据分析的结果形成处理分析输出，在不同的处理层中，数据的使用存在不同的方式，根据数据的描述方式，形成的内容也不相同。

计算机视觉是在多元的数据集合中产生，也是根据网络发展的情况不断的演变，运用云计算和物联网的媒介进行传播，在网络的平台中，对数据进行规律的整合，在特定的算法中，将数据形成数据流的形式，再以算法的形式展示出来，这些都是基于计算机的平台，因此，在计算机视觉分析中，研究的路径主要是计算机的研究方向。在数据层中，如图所示，在数据对象中根据像素的不同对图像进行网络处理，在媒介的操作下，将数据进行采集、传送、压缩、复制等方法，在对像素有要求的前提下，根据图片的图层进行降噪处理，高保真的调节下使用图像的变更，并在明显的构造处进行数据的描述。同时根据概率中富利埃变化曲线，对数据中的滤波进行处理，将波峰和波谷的噪点进行删除，保证图像的稳定性。其次在目标数据中根据整体性和局部性的变化方式，将图像的清晰度进行调整，扩大数据之间的区间，抑制不需要像素的影响，将图像的质量控制在一定的范围内。通常情况下，数据处理层级中，多层级特征辨识，在扩大特征的同时视觉图像的质量能够控制，利用数理分析的方式，将图片进行改良，强化了图片的可识别程度，达到数据收集分析的效果。在图像的主要部分，根据频率的不同，进行编制解码，并在无损的条件下，将数据资源在256k字节的模块中进行快速传输，并根据压缩要求，对数据进行存储。对于视觉理论的计算中由于算法的不同，会在数据中出现链条式的模式情况，不同的数据库形成的链条不同，而对概率分类汇总分析的数据链条形成风险防控体系。数据链管理是视觉智能交互质量的助推剂，只有在数据链中强化对交互质量的要求，就能直接促进计算机视觉管理的成效。在概率论与概率论、数理统计中，通过对视觉模式链条的数据管控分析，最为优化的计算出视觉产品的样式、规模和上下游数据链直接的配合数据比，在模擬保障方面加大对视觉质量的维护，利用像素处理的方式对数据进行完善调整，通过数据分析的方式降低系统化错误的概率。

首先在过程当中进行整体的把控。在数据收集中，尤其是在视觉生产的过程中，对成品进行随机抽样，在大的样本中进行小范围有代表性的抽样分析。利用数理分析和特征矩阵，对视觉产品的质量进行检测，这是完成视觉数据链的最初环节，对图像输出方式和数量进行数据的统计分析，数据的保证可以计算出最为合理的输出详述，避免在转换过程中出现产品运算错误的情况发生。同时还能将过程中出现的问题进行调整，纳入考核指标当中，及时对错误进行跟踪修正。在视觉模拟过程中，接受方对产品的可视化程度验收可以通过数据分析的方式进行控制，利用概率的方式对产品进行抽检，小范围的抽检可以代表批次产品的质量，直接反应产品整个过程的质量，而且抽检中使用的概率论和数理统计分析对于数据链条的完整也是有一定的幫助作用。

三、计算机视觉的应用场景分析

基于视觉的自主导航定位系统的机器人导航技术是智能机器人领域的一项关键技术，同时也是智能机器人的一个重要的研究热点。根据工作环境的不同，可以制定移动机器人导航定位系统的不同方法，比如采用双目立体视觉系统以及三角测量的原理来测量机器人在场景中移动的位置情况，因此在视觉导航和机器人定位等方面取得了很大的进步。而且在工业领域应用中，移动机器人导航技术也已得到了广泛的应用。立体视觉系统的视差功能可实现对目标的三维定位，因此可以采用简单的固定式的双目立体视觉系统。机器人导航技术有多种，如基于地图的机器人导航、基于光流的机器人导航、基于地貌的机器人导航等。基于预定义的地图导航，分为绝对定位和增量定位。首先，通过在摄像机采集图像中获取图像中的不同特征，对这些特征建立相关联关系。

基于地貌的机器人导航是室外环境导航大多数采用基于地貌的机器人导航，定位的形式在不同的数据中形式有着不同的表现类型，这类导航技术的核心问题为关于数字图像的模式识别，具体地说就是物体纹理、颜色的识别问题。利用数学分析的方式对相关人工无法完成的事情进行处理，但由于环境色以及光照的影响，在不同的环境下，物体具有相同本质色能呈现出来的完全不同的颜色。由于地貌导航很难预知先验知识，而只能实时处理视野中的对象，无法建立一幅关于周围环境的完整地图。无人驾驶系统应优先采用基于通信的移动闭塞系统， 在保证列车运行安全的前提下，能够缩短追踪间隔， 实现列车的精确定位和实时跟踪。同时信号系统应提供特有的“超低速运行模式”。有了定位，目的是为无人驾驶做准备。无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机，毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息，基于区域的方法，这类方法使用区域特征对邻近点进行聚类，聚类的依据是使用一些指定的标准（如欧几里得距离，表面法线等），这类方法通常是先在点云中选取若干种子点，然后使用指定的标准从这些种子点出发对邻近点进行聚类;无人车和机器人的定位方法众多，目前主流的方法一是使用GPS惯性导航系统融合的方法，二是基于Lidar点云扫描匹配的方法。

四、结束语

在计算机视觉的应用当中，作为组成像的动态场景，利用建立模型的方法对运动情况进行分析，动态的模式也根据概率的不同进行变化。基于数据的变化性，数据的捕捉显得尤为重要，并根据不同的计算模式进行数理分析，在以往的数据模拟中，根据成像技术的限制，像素遮挡的情况较为明显，无法在精度上满足计算的要求，在未来的研究中，提高数据的可采纳度是最为重要的研究方向。虽然计算机视觉技术在近些年才刚刚起步，但是运用的范围极广，有着很大的应用前景，尤其是在智能领域，对于人脸识别的使用已经运用在现实的生活当中，如何使用数据的使用效率，提高标准的同时也要降低研究中成本，将计算机视觉与概率论和数理统计充分的结合，形成智能化的分析体系，促进学科的更好更快发展。

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作者简介：郭玲盼（1992.01-），女，河北省冀州人，本科，主要研究方向：概率论与数理统计-大数据方向。