这个是电影超能陆战队中大白第一次见到男主角时候的画面。大白是一个私人健康顾问，按照现在的分类方式是属于服务性机器人。从应用的角度来说，属于智能医疗的范畴
今天我们要说的其实不是医疗，而是机器视觉，其看到小宏第一眼后，进入了视觉的扫描，对身体的基本生理机能就有了概况。
   机器视觉，在我们上文中属于技术应用层面，按照我们现有的逻辑，其真好处于风口之中。
   应用方面，除工业生产线、无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防，图像识别技术在游戏领域大有用途。
   因为工业生产线的机器视觉相对来说，属于工业自动化（工业4.0）范畴中的一个组成部分相对来说，其要求比较低下，比如一个瓶子的盖子是否盖好，都是比较简单的，本文不进行描述。

   旷视科技携手蚂蚁金服，为支付宝应用提供远程身份认证技术即“刷脸”。
   深圳市飞瑞斯科技的人证合一认证方案已经在国内部分机场得到应用。飞瑞斯科技提供了基于”摄像机+二代证读卡器”的人证合一自动验证系统，用于辅助其人工查验工作。在旅客进行正常的安检工作的同时，系统会自动将旅客证件照片与之核对，识别旅客身份，其准确率远高于人眼识别，即使旅客换了发型、化了浓妆也没关系。
   先进的物体识别技术碰上增强现实(AR )，将擦出巨大火花。用户戴着HoloLens眼镜观察四周，眼镜能够识别视野内的任何物体，并根据使用者与周围环境的互动来判断其意图。比如拿起一颗螺母，眼镜自动识别出螺母尺寸，然后在旁边的一堆散落的螺丝中标注出尺寸合适的;坐在沙发上拿起游戏手柄，系统就立刻命令游戏机和电视准备就绪等等。

   图像识别的发展大致为三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。
   文字识别:文字识别的研究从1950年开始，主要是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。现在已经很成熟，大多数可以是免费提供服务，作为流量的入口
   数字图像处理与识别:数字图像处理和识别的研究开始于1965年。这是一直以来图像识别领域的发展重点，目前应用已经比较广泛，主要包括图像类的生物特征识别:人脸识别、指纹识别、虹膜识别等。
   物体识别:物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。目前，物体识别技术仍在研发的早期阶段。面临着同类物体颜色、形状不一难以寻找规律等难题。未来，物体识别技术在增强现实中会扮演重要的角色，也是图像识别走向高级必须攻克的难题。

   图像识别属于人工智能行业的一个具体领域，它的产业链是和人工智能的结构层级对应的。上游是技术支撑层的硬件提供商，主要为图像识别提供高清摄像头、芯片以及传感器来进行数据之间的传送。中游是技术应用层的图像识别软件商在某一具体领域提供技术和应用的平台。下游是方案集成层的更广领域的人工智能解决方案提供商和维修保养等服务。

   从产业链上游分析，关键硬件是图像识别行业的重要组成部分。国内有部分企业涉足高性能图像传感器的生产，比如图漾科技和海康威视。
    》图漾科技:图漾科技的核心产品是深度摄像头。它在技术上采用双目+结构光的方案，它可以将现实的物理世界经过处理转化为3D信息和模型，在此基础上，又可以延伸出更多的应用， 比如环境感知，建模以及配合算法进行行为识别等。具体的应用场景包括VR/AR、工业检测、人机交互、体感娱乐、智能安防、机器人视觉等。
    》海康威视:作为监控硬件巨头，海康威视也推出了工业相机产品:工业立体相机和工业面阵相机。这两款相机作为机器视觉领域的核心产品，主要应用于智能产品和智能装备，给机器人、自动化设备装上视觉系统，使机器具备感知和自主判断思考的能力。工业立体相机除了能够提供色彩图像数据之外，还能够提供深度信息数据，利用深度数据可以对物体进行三维建模，实现物体的三维感知。工业面阵相机实时输出高清数字图像，满足复杂严苛的工业应用环境和质量标准要求，可与运动控制、智能处理系统等结合，助力现代化工厂高效生产、柔性制造。

   图像识别是通过摄像头等数据收集终端将图像、视频数据收集后，通过建立图像识别模型，结合深度学习算法，根据图像的特征进行识别、对比，最后得出识别结果。图像识别的基础是图像、视频数据的收集，因此，摄像头作为图像识别的基础设备，在图像和视频的收集上起到基础性硬件方面的作用。随着人工智能的发展，以深度摄像头(3D传感器)为基础的计算视觉领域已经成为整个高科技行业最热门的投资和创业热点之一。

   深度摄像头按技术分类可分为以下三类主流技术:(单目)结构光、双目视觉(双目可见光/双目RGB ),TOF飞行时间法。
   图像识别技术是人工智能核心技术最重要的基础之一。图像识别主要可以分为三类:
     生物特征识别、物体与场景识别和视频识别。

     生物特征识别：人脸识别、指纹识别、虹膜识别（中科虹霸）

     物体与场景识别：

视频识别：