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麼，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後，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？這裡的「唯一對應」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，但這並不妨礙我們持續地去觀察及研究。

目前，基於深度學習的計算機視覺，發展了相關演算法，在人臉識別、無人駕駛等方面有了一定的進展與實際應用，SLAM技術對可移動的智能硬體，在定位與建圖層次也有了一定的支撐，那麼有沒有更自然更普適的視覺模型與視覺演算法。

以上分析中，提到了「開覆蓋」、「共形映射」，那麼視覺的理論基礎會不會是微分幾何，視覺感知物體與環境，會不會是在分析曲率的一種概率分佈，本文就以此為出發點，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：計算機視覺、機器視覺感知與SLAM的比較說明，

各種視覺方案的演算法分析