計算機視覺、機器視覺感知與SLAM比較

　　生物及人類的視覺原理是什么，至今在科技界也無確切的研究清楚，一個三維物體，人眼從不同的角度看過后，得到真實三維物體的一個“開覆蓋”，這個“開覆蓋”在人類大腦里就有了這個物體所唯一對應(yīng)的一個視覺感知，這個感知在大腦里的存儲是二維的還是多維的？存儲的信息是曲率還是輪廓線？這里的“唯一對應(yīng)”是共形映射還是普通雙射或是其他？等等類似這些問題，至今我們一概沒有頭緒，但這并不妨礙我們持續(xù)地去觀察及研究。

　　目前，基于深度學習的計算機視覺，發(fā)展了相關(guān)算法，在人臉識別、無人駕駛等方面有了一定的進展與實際應(yīng)用，SLAM技術(shù)對可移動的智能硬件，在定位與建圖層次也有了一定的支撐，那么有沒有更自然更普適的視覺模型與視覺算法。

　　以上分析中，提到了“開覆蓋”、“共形映射”，那么視覺的理論基礎(chǔ)會不會是微分幾何，視覺感知物體與環(huán)境，會不會是在分析曲率的一種概率分布，本文就以此為出發(fā)點，逐步剝開一種更具普適性的視覺感知模型——機器視覺感知。

　　如下圖所示，我們先給出當前技術(shù)：計算機視覺、機器視覺感知與SLAM的比較說明，