计算机愿景的大多数业务应用涉及识别图像内部的内容。由于视觉信息与信息如此密集，因此有很多工作要做。然而，而不是更换人类，而是计算机视觉能力最常见的人类。要另一种方式：计算机愿景项目通常是关于创建工作流程，其中人们在机器处理其余的时处理复杂或创意或唯一的人类任务。但是这里的最终目标是什么？实际上是什么？我们如何在高水平思考它们？虽然您可以通过行业或实际的注释工具本身来打破它们，但它可能更有趣地将它们分开。
您可以将绝大多数图像处理任务放入以下四个桶中：
- 用户创造力
- 社交联系
- 整体效率
- 安全
让我们从创造力开始。
创造力
我们常认为商业计算机愿景的目标与帮助人们做更多的事情或更快地做出更多东西。但在某些情况下，组织实际上对鼓励客户或引发他们的想象力更感兴趣。
例如，在实际水平，Shutterstock.帮助人们从其巨大的数据库中找到合适的图像，但他们还建议基于客户选择的照片中的内容的特定编辑。这是人们希望与与景观相比，人们想要做不同的事情的事实。因此，虽然我们可以说在图像搜索周围有一个用例，但要更好地关注搜索，因为知道图像的内容让它们更具体地与用户所做的事情更具体。
邻近用例利用用户行为来揭示意图并激发创造力。例如，发布很多厨房图片的人Pinterest.可能计划改造。实际上，Lowe一直探索如何采取一个人的整个引脚，将其与Lowe目录相匹配，以查找类似的物体，然后在视觉上将所有这些作品组装在一起。业务意图是出售全新的厨房，但它的成功与Lowe的梦想有关，并将这些梦想变为现实。
标题：计算机愿景让您识别用户可以在社交媒体上发布的商品，并在您的目录中找到类似的东西;在这里，Lowe有助于使用Microsoft Hololens组装厨房
留在Pinterest中，他们的“店铺装备”能力可以放在创意和社会桶中 - 人们想要看起来不错，所以他们点击一件衣服并找到各种各样的版本。
计算机在一系列轴上挑选相似性的计算机可以为各种建议供电。这就是说：可以识别什么使蓝色高潮成为蓝色高潮可以使用该信息推荐视觉上类似的产品。
相似性的翻转侧是不寻常的 - 例如，Edvard Munch的“尖叫”是完全不同于它之前的事情但随意接下来可能发生什么。在商业领域，这是挑选突出图像或新颖风格的能力。产品地图或视觉空间中的奇数位置通常存在异常的东西，可能会告诉您一些关于客户甚至开始识别趋势的新的和重要的东西，因为这些不寻常的物品变得更加流行或更少的时间。
联系
人类是社会动物，所以很多似乎是关于搜索/检索的项目都是关于我们如何与他人联系。
这是最明显的Facebook的面部识别，发现并建议在他们中有朋友和家人的照片。同时，苹果使用高级计算机模型来帮助搜索您的照片，例如狗。即使您没有在Facebook上的任何图像注释任何图像，也将有助于在专辑中找到您最喜欢的狗。
现在，自分享是在为什么人们正在寻找照片的核心，你想制作分享产品设计的突出和轻松一部分。随着时间的推移，您还可以学习用户单独和共同分享的照片的品质。也就是说，您可以在反馈循环中构建，使用户操作的一部分bob体育手机下载因此，您的系统随着时间的推移变得更聪明。
在这个静脉中，三角洲记录人们在应用程序中看到各种照片的人们看看各种照片，他们将此用于intuit用户喜欢的东西以及了解用户的远程主题，下降到搪瓷和结束的级别相关联注意和房屋销售。这是一个特别好的地方：个人用户行为在更长的时间内以更高的更高，更通用的水平丰富数据。
监控内部照片的内容也让公司在社交媒体中识别产品。虽然相对简单的文本分析可以告诉您人员如何提及您的产品，但Vision模型可以帮助您知道产品在Instagram或任何其他平台中出现的频率。了解一个人的服装和汽车的风格也可以帮助他们针对相关产品。您也可以匹配与地方的人 - 如果您正在访问一个新城市，那么那些看起来像你去的人在哪里？正如您可以想象的那样，很多电脑视觉应用程序需要仔细的道德反思，了解他们对隐私和社会隔离所做的事情。
标题：如果你是一个品牌，右下角的情绪远远左下角
最后，还有许多公司喜欢影响这是从照片和视频中识别情感。在一家零售店连锁店发生了多少微笑或皱眉？或者思考与客户服务代理商的视频聊天。虽然代理商出席客户的特殊需求，但计算机视觉应用程序可以看出互动，看看客户面临的挫折和救济程度。了解人们在商店或帮助呼叫中的感受如何帮助品牌与客户联系，并最终提供更好的产品和经验。
效率
计算机愿景最简单的商业应用程序来自帮助人们更高效;而不是修复问题，只需帮助人们知道在哪里看。例如，在内容审核中，您可以培训模型来查找令人反感的图像，而不必创建一堆人类内容审阅者，其中包含在网站上发布的更令人不安的事情。
效率也落后于计算机愿景的许多医疗/医疗保健应用。目标不是取代诊断人员，而是指导他们的努力。除了普通没有看不到数百个的放射学扫描，而不是看几百个，除了普通的情况下，仅显示模型发现的图像或算法不是非常自信的图像。
如果有水分配的规定，但你看到一堆翡翠绿色草坪在贝弗利山上的豪宅，你可以自信地有违规行为。一台机器通过占地面积的卫星照片而不是人类做那个 - 或者去挨家挨户的人更容易进入船只。但模特这样创造的模型全天候可用于区分卫星照片中的池塘和池。
有多种用于空中和卫星照片的用途，也许最宽阔的是涉及砍伐森林和城市化。麻省理工学院媒体实验室已致力于找到更安全，不那么安全的城市以及理解是什么让城市茁壮成长。同样，使用空中照片来检测伐木道路，这些道路是登录雨林的前兆，使执法更有效。
标题：也许这对干旱来说太绿了？
安全
在某些情况下，像处理干旱一样，监视是公众的好处。大多数人还考虑到安全检查站面部识别的情况。
但是在什么时候这会变得过于侵扰？例如，我们什么时候呢？只是走在街上？或者怎么样面部扫描获取卫生纸在公共洗手间？
这里有一个黑色镜子/少数群体报告方案，用于对没有做错任何事的人进行分类。虽然当相机看起来时，有工作要让人们私下 -面漆和服装这可能最终导致一些真棒的时尚陈述除了隐私 - 这是一个日益增长的问题，我们将在未来几年内听到越来越多的问题。
包起来
GPU的可用性，在规模上注释和评分图像的能力，以及模型的稳定改善都将使电脑视觉更加可行，而不是他们在现在到达的任何时间。虽然上面的列表并不完全详尽的，但通常，您可以将大量的计算机视觉项目突破到上面的桶中。
如果您错过了我们以前的博客文章有关范围和设计计算机视觉项目，请检查一下。我们将在下周四结束本系列，其中三个在我们的计算机视觉三部曲中。目前？谢谢阅读。
