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动;阿玛卡的smartstream利用计算机视觉及AR功能，加了一条虚拟的路线，为他指明目的地的方同计算机视觉技术还可以基于现有的图，例如:※对照片和视频进行知可以实现优化抠图、化”算机视禹技术的文持下，能;※内容过滤，※根和※实现智能图像搜索，根※实现换脸术，把原视频中的|神只》中的peepfake视频是用一个目动编辑人无论是面是步态、体态、介绍的中《假四台已各做的，在后面月忆见指、说话上详细44声赣像分机，比如检查判断肺监汕社交媒体上是一段视频内容搭配相关广告;关键字或图险符换为B的脸。能编辑，比如美图去红秀秀等部CT中是否有亚否出现面部表情们色情L_软件工具，实时在街景上像或视频进行“锅上添在计眼、美化自拍等功性肿瘤;硼、暴力等内容;像线索碍找目标图像;等都惟妙疏视频的AI工具部、手/手肖。我们将计算机视觉的基础一一卷积神经网络〈CNN)基于标准神经网络的深度学习并非易事。像妹，

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提取特征，让深度学习模型从海量的图挑战。是一个不小上研究人员从人类大脑眼睛看外界事物时，大脑邮邮一张图像就有数千万个像中挖掘出其中的微妙线索并成功中获得灵感，拓宽了深度学习的边界。每当调用许多神经元，这些神经中的视觉皮层会出的信号加元只接受来自其所文配的刺激区域“也称“/以处皮层会按照层次结构存储信息，并对感受野输，然后进行更为复杂的场景理解。避受野”)和内的信号。感受野能够识别线条、颜色、角上度等简单特征，最外层的新皮质。大及然后将信和号传递给大脑郑积神经网络〈CNN)就是受人类视觉工作机制的启发而产生的。每个郑积神经网络中都有大量类似于人脑感受野的涯流露。这些滤波的过程中被反复使用。提取。深度学习的原图像实现模型的优化，在这个过和有滤波融都将目主学会应该提取哪一个特征。吉，会在图部分区域进行特有号的是它所检测像处每个滤波器都只针对图像的人，有员和是通过不断问模型“投时中，卷积神经网

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络的所每个滤波器的输出，都的特征《例如黑色线条)的置信度。与大脑皮层的功能网络架构类似，卷积神经网络的架构也有等级之分。每一郑积神经网条纹、耳未层沽波需得出的特和有入，用于提取更复杂的特生[置信度都将成为下一层滤小器的输FE。举个例子，如果把一张斑马的图片输入络，那么最初一层的滤波髓可能会针对图片的每个区域检测黑色线条和日色线条;高一层的滤波器可能会在更大的区域里检测、腿，再高一层的滤波圳可能会检训出更多的和条纹、两只耳东、四条腿，有些卷积神经网络的最高层滤波髓也许会去分辨图记中的动物到底是斑马，还是马或者老席。需要说明的是，我们刚才只易理解的这些特生是为了便于读者理解，才使用人类容来举例说明卷积神经网络可能提取的特征《如条纹、耳汞)，但在实际训练中，卷积神经网络将以最大化目标函数为前提，自主决策每一层滤波器会提取哪些解范畴的特征。但更可能是一些超出人类特行征，也许是条纹、耳条，

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