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高层视觉/ high level vision // high level vision /

视觉在认知科学层面的一种分类，它包含视觉中的记忆、分类、推理和感知部分，并与边缘检测、纹理分析等低层视觉共同形成了高低视觉层级。

运动分析/ motion analysis /motion analysis
高层视觉
从时序上的图像序列获取相关场景或目标的运动变化信息的过程。
场景理解/ scene understanding /scene understanding
高层视觉
场景理解的主要目标是准确判断视觉影像中的场景类别并综合分析该场景中所包含的物体与布局信息，它在自动驾驶、虚拟现实、机器人导航等相关领域中发挥重要作用。具体而言，场景理解主要包含场景分类、场景解析两大任务。
动作识别/ action recognition /action recognition
高层视觉
利用传感器技术，对智能体的运动数据进行采集、特征提取与分类，从而形成对智能体的动作类别的判断与检测。在无特殊说明的情况下，动作识别一般指利用视觉传感器，对视觉场景中的人体所呈现出动作的识别。
物体确认/ object confirmation /object confirmation
高层视觉
典型的计算机视觉任务。人类在进行物体确认时，常常依赖于物体的特征，例如外形、轮廓、尺寸、颜色、气味等，实现物体类型与属性的确认。又称物体识别、目标识别。
显著区域检测/ salient region detection /salient region detection
物体检测
在遵循人类视觉显著性规律的基础上，综合利用图像的颜色、强度、局部特征等特性，计算出图像中各个区域的显著程度。
物体检测/ object detection /object detection
物体检测
物体检测的主要目标是准确定位、识别给定图片中的物体。该技术在人脸识别与检测、行人与车辆检测等视觉任务中有着重要作用。
物体跟踪/ object tracking /object tracking
物体跟踪
对视频（图像序列）中的感兴趣物体进行提取、识别和跟踪，获得运动物体的状态参数，如位置、速度和轨迹等，是智能视频分析与理解的一个关键技术。
粒子滤波/ particle filter /particle filter
物体跟踪
粒子滤波基于贝叶斯公式，其通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布。
卡尔曼滤波/ Kalman filter /Kalman filter
物体跟踪
一种以状态变量的线性最小方差递推估算的方法。
模型对齐/ model alignment /model alignment
物体识别

高层视觉/ high level vision // high level vision /

运动分析/ motion analysis /motion analysis

场景理解/ scene understanding /scene understanding

动作识别/ action recognition /action recognition

物体确认/ object confirmation /object confirmation

显著区域检测/ salient region detection /salient region detection

物体检测/ object detection /object detection

物体跟踪/ object tracking /object tracking

粒子滤波/ particle filter /particle filter

卡尔曼滤波/ Kalman filter /Kalman filter

模型对齐/ model alignment /model alignment