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当计算机睁开眼睛
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伊珊
计算机视觉是一门研究计算机如何去“看”的技术，是通过算法对图像进行识别，从而使计算机像人类一样甚至超越人类去观察和理解世界，它是人工智能领域的一个重要的组成部分。这几年随着相关硬件、算法及大数据的不断发展，整个人工智能领域出现了井喷式发展，各大巨头纷纷收购视觉创业公司，各种新产品层出不穷。
生活中，每个人都问过别人“这件衣服是从哪买的？”“这双鞋是什么牌子的？”这一问题很快会被AI技术解决，只需要拿出手机对着物品拍照，就会得到商品的各种信息，并且能一键买买买。这就是美国著名图片社交网站Pinterest（拼趣）即将推出的应用图片识别购买业务。
Pinterest总裁TimKendall表示，“Pinterest可以即刻在存储750多亿张图片的巨大网络空间内进行搜索，从而为用户找到与所拍摄照片相似的配对图片，以及查找到哪些地方能够买到他们所需的商品。”
目前，Pinterest的估值已经达到了110亿美元，该公司的专注点正在向营收增长和创收方面转变。相比Facebook、Twiter等社交网站，Pinterest已经率先找到了一条清晰的创收道路。
从兴趣到产品
亚里士多德曾经说过，古往今来人们开始探索，都应起源于对自然万物的惊异。科技的进步也是如此，就像微软研发主管和项目负责人MitchGoldberg所说：“我们想通过该应用向人们展示识别技术的无限魅力。”
今年2月，微软旗下的Garage实验室发布了一款名为“Fetch！”的应用，它可通过机器学习系统识别照片中宠物狗的品种并用文字对该品种进行简单的介绍。
随着计算机视觉领域开始利用深层神经网络这种模仿人类大脑生物过程的系统来从事机器学习，识别的精确度实现了巨大飞跃。也就是说通过机器学习技术，Fetch！识别的准确度会越来越高，随着大量图片的涌入，Fetch！可以自我修复错误，从而更加精确地识别每一只狗的样貌、形态、动作。除了测试狗类品种以外，你还可以把朋友的照片上传至平台，看看他们能够对应出哪种宠物。
微软的这款产品基于目前最为热门的一种图像识别技术——“深度神经网络”，同样基于这种技术，微软还有另一款有趣的产品：How-Old.net。去年5月，有超过5.75亿图片被提交到How-Old.net，超过8500万来自世界各地的使用者访问了这个网站，只为寻找一个简单问题的答案——颜龄机器人认为我看起来像几岁？如果是合照，并且颜龄机器人识别出的自己比周围人年龄小，则更能引发用户的兴趣，这种“损人利己”的识别应用着实在社交媒体上火了一把。
另一让计算机视觉研究技术人员特别感兴趣的领域是生物识别，当下最为火爆的莫过于人脸识别技术了。早期的人脸识别技术多为安防领域，如海关识别走私犯、商店识别小偷等。近年来，深度学习的研究与应用使得人脸识别和人工智能的核心技术得到了极大的提升，摄像头等图像硬件的发展为人脸识别提供了很好的图像基础，如今人脸识别技术应用更加广泛，比如公司可以使用刷脸打卡来杜绝代人打卡签到现象。
其实早在2012年，谷歌就开发出了安卓系统的“刷脸解锁”技术，但因安全问题未解决，该技术一直未能得到普及。
而今年3月，电商巨头亚马逊提交了一项针购物付费的专利技术，即消费者在亚马逊网站购物时可以通过自拍或者视频来进行付费，无须再输入账号密码。在消费时系统会提示用户表现出特定的行为、情绪或手势来证明消费者就是本人，而不是拿着照片的冒名顶替者。
亚马逊表示，这项技术能使消费者更加安全地进行网上购物，因为很多用户为了省事会把所有账户都用同一个密码，或者把密码记在手机里，一旦遭遇“撞库”或者手机被盗，后果不堪设想，而刷脸技术则没有这个风险。
除了识别人脸，在识别其他生物方面也有了突破性进展，比如识别寄生虫。疟疾，是一种由疟原虫造成的全球性急性寄生虫传染病，据统计，2015年有大约有2.14亿人受疟疾的影响。
一直以来，医疗工作者是通过肉眼观察采样玻片来确定采样对象是否被疟原虫感染，这不但是对医疗工作者经验的考验，而且工作效率也十分低下，而贫困地区一直都缺乏有经验的医疗工作者。
今年2月，根据MITTechnologyReview报道，IntellectualVenturesLaboratory（智能事业实验室）开发出了能够检测和评估疟疾感染的便携式显微镜。这种显微镜采用的是一个名为“Autoscope”的系统，通过计算机视觉和深度神经网络技术，采用深度学习算法来鉴别疟原虫。这款便携式显微镜今年在泰国实地测试，成功鉴别出了170块玻片中的疟原虫如果这项技术得到普及之后，只要诊所有一台Autoscope显微镜和一些载玻片，就可解决疟疾