计算机视觉：超越像素标注的环境理解技术

在IEEE冬季计算机视觉应用会议（WACV）上，某中心杰出科学家担任大会主席，并邀请三位专家进行主题演讲。以色列理工学院副教授分享为某电商机构开发计算机视觉与人工智能项目的经验；某虚拟形象公司CEO探讨创建拟真在线虚拟形象的技术挑战；多伦多大学教授兼某出行机构首席科学家解析自动驾驶汽车的科学技术。

环境理解与行为预测

计算机视觉已从简单的图像像素标注发展为场景解析技术，需理解静态和动态环境并通过视觉输入预测行为。活动理解成为计算机视觉子领域，重点分析人体行为模式。

理想测试场景

自动驾驶和无人商店被视为计算机视觉的理想测试场景，需要解决以下技术问题：

• 场景理解：检测标识、行人、车辆并进行行为推断
• 生成控制信号驱动车辆执行
• 处理长尾复杂案例：需通过数万小时驾驶数据训练模型
• 人车交互挑战：解决自动驾驶汽车与人类驾驶员间的非语言交互缺失问题

虚拟形象生成技术

创建拟真在线虚拟形象面临的技术难点包括：

• 多部位协同运动：需同步头部、手臂、肩膀等部位的运动
• 细微肌肉激活：面部数十块肌肉的微妙运动模拟
• 内部结构渲染：口腔内部的舌头和牙齿等不可见部位的生成
• 避免恐怖谷效应：通过精细建模消除任何细微的不自然感

技术发展现状

计算机视觉领域每周都有显著进展，在环境理解、行为预测和虚拟形象生成等方面持续取得突破，展现出该领域强大的发展潜力和技术多样性。

本文基于WACV 2021会议技术内容整理