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多模態機器學習領域，為特定任務而制作的人工標注數據昂貴，且不同任務難以進行遷移而需要大量重新訓練，導致訓練多個任務的效率低下和資源浪費。預訓練模型通過以自監督為代表的方式進行大規模數據訓練，對數據集中不同模態的信息進行提取和融合，以學習其中蘊涵的通用知識表征，從而服務于廣泛的相關下游視覺語言多模態任務，這一方法逐漸成為人工智能各領域的主流方法。依靠互聯網所獲取的大規模圖文對與視頻數據，以及以自監督學習為代表的預訓練技術方法的進步，視覺語言多模態預訓練模型在很大程度上打破了不同視覺語言任務之間的壁壘，提升了多個任務訓練的效率并促進了具體任務的性能表現。為總結視覺語言多模態預訓練領域的進展，本文首先對常見的預訓練數據集和預訓練方法進行了匯總，然后對目前最新的以及近年來經典的方法進行系統概述，按輸入來源分為了圖像-文本預訓練模型和視頻-文本多模態模型兩大類，闡述了各方法之間的共性和差異，并將各模型在具體下游任務上的實驗情況進行了匯總。最后，本文總結了視覺語言預訓練面臨的挑戰和未來發展趨勢。

深度學習（deep learning, DL）方法在計算機視 覺（computer vision, CV）、自然語言處理（nature language processing, NLP）以及多模態機器學習（multimodal machine learning, MMML）的各個具體任務 上取得了令人矚目的進展，但不同任務之間需要使 用專有的數據進行訓練，大量的重新訓練使得時間 和經濟成本顯著增加。預訓練模型（pre-trained model, PTM）與微調（fine-tuning）相結合的范式旨在緩解 這一困難，預訓練模型首先在大規模通用數據集上 利用自監督為代表的方式進行預訓練，使得模型在 遷移至下游任務之前學習到通用的表征，然后在小 型專有數據集中進行微調得以獲取特定任務知識 （Yosinski 等，2014）。這一方法在很大程度上打破 了各具體任務之間的壁壘，在避免重新訓練所造成 的資源浪費的同時，對下游任務的性能起到促進作 用。Transformer（Vaswani 等，2017）是當前預訓練 模型最為廣泛使用的基礎結構，其因為在處理長距 離依賴關系方面的優勢，最初在機器翻譯方面取得 了成功，隨后廣泛用于 NLP 領域。GPT（Radford 等， 2018）采用 Transformer 作為模型預訓練的基礎結構 在大規模語料庫中進行預訓練，將學習到語言知識 的參數模型用于具體任務，實驗中 12 個下游的 NLP 任務性能取得了顯著的提升。BERT（Devlin 等，2019） 采用了雙向語言模型進行預訓練，在語料中隨機對 15%的單詞令牌（token）進行掩碼，要求模型可以 預測出原有單詞令牌，此外還進行了句子預測任務， 實驗中 11 個下游的 NLP 任務性能取得了提升。隨 后的若干工作（Dong 等，2019；Liu 等，2019a；Radford 等，2019；Shoeybi 等，2019；Zellers 等， 2019；Yang 等，2019；Brown 等，2020；Lewis 等， 2020；Raffel 等，2020；Zhang 等，2020b，2021b；Fedus 等，2021；Sun 等，2021；琚生根 等，2022；強繼朋 等，2022）證明預訓練的語言模型能夠普適 地對下游任務性能起到促進作用。受到 NLP 領域的 啟發，CV 方面的研究者也相繼開展基于Transformer 的視覺預訓練工作。ViT（Dosovitskiy 等，2021）將圖像的補丁塊（patch）作為序列輸入 Transformer 進 行預訓練，克服 Transformer 結構難以處理圖像輸入 這一困難。CLIP（Radford 等，2021）將自然語言作 為監督以提升圖像分類效果，使用對比學習 （contrastive learning, CL）方法促進圖像和文本的匹 配能力。MAE（He 等，2021a）將 NLP 中常用的自 監督方法用于 CV 預訓練，其通過訓練自編碼器， 預測經過隨即掩碼而缺失的圖像 patch，從而高效、 準確地進行圖像分類任務。

人類最具有抽象知識表達能力的信息為語言信息，而人類獲取的最豐富的信息為視覺信息，上述工作分別在這兩種模態上開展預訓練并取得的成功。視覺語言任務（vision-and-language task）（Pan 等， 2016a，b；Tapaswi 等，2016；Yu 等，2016a；Jang 等，2017；Maharaj 等，2017）是典型的多模態機器 學習任務，其中視覺和語言兩種模態的信息互相作 為指引，需讓不同模態的信息對齊和交互，進行視 覺語言預訓練（visual-language pre-training, VLP）工 作并提升模型在下游的視覺問題回答（visual question answering, VQA）（Johnson 等，2017）、視頻描 述（video captioning）（Zhou 等，2018a，b，2019；）、 文本-視頻檢索（image-text retrieval）（Wang 等，2016， 2019；Song 和 Soleymani，2019b）等任務上的效果。視覺語言任務存在著很大的挑戰。其中一個難點是， 使用何種易于大規模獲得并且含有大量通用知識的 多模態數據來源，以構建訓練數據集；另一個難點 是，怎樣通過有效的機制，將屬性相差巨大的不同 模態的信息進行統一訓練。對于以上問題，一方面，當前的主要方法通過 獲取來自互聯網的圖文對、包含語言描述的教學視 頻、附帶字幕的影視劇以及其他各類視頻等視覺語 言多模態數據，制作涵蓋廣泛常識信息的大規模預 訓練數據集；另一方面，設計能夠處理多種模態信 息的神經網絡模型，通過以自監督為代表的方式進 行大規模數據訓練，對數據集中不同模態的信息進 行提取和融合，以學習其中蘊涵的通用知識表征， 從而服務于廣泛的相關下游視覺語言多模態任務。

當前對預訓練模型的綜述工作主要集中在單模態（Qiu 等，2020；Kalyan 等，2021；Min 等，2021；陳德光 等，2021；韓毅 等，2022），部分工作梳理 視頻-文本多模態類型（Ruan 和 Jin，2021），但較為 全面的 VLP 綜述工作（Chen 等，2022）相對較少。本文梳理最新視覺語言多模態預訓練模型的相關研 究成果，首先對 VLP 模型常用的預訓練數據集和預 訓練方法進行了簡單介紹，然后在介紹基礎結構之 后對 VLP 模型按視覺輸入來源進一步分類, 介紹目 前具有代表性的圖像-文本預訓練模型和視頻-文本 預訓練模型，并根據模型結構不同分為了單流和雙 流類型，重點闡述各研究特點，對不同 VLP 預訓練 模型在主要下游任務上的性能表現也進行了匯總。最后對目前研究面臨的問題進行探討。

1 預訓練數據集與預訓練任務

在各類預訓練任務中，模型性能受預訓練數據 集質量的影響顯著。為了獲取通用的多模態知識， 視覺-語言預訓練任務主要使用帶有弱標簽的視覺語言對進行模型訓練。圖像-文本任務主要為圖像及 標題、內容描述、人物的動作描述等。類似地，視頻 -語言預訓練數據集包含大量的視頻-文本對，其標簽 來源包括視頻中的文字描述以及由自動語音識別 （automatic speech recognition, ASR）技術獲得的文 本信息等。部分模型為針對性提升某一模態的表征 提取能力，在多模態預訓練之外還進行單模態數據 集進行預訓練，使用如圖片數據集與純文本數據集。 預訓練中常用的公開數據集有，圖文數據集 SBU（Ordonez 等，2011），Flickr30k（Young 等， 2014），COCO Captions（Chen 等，2015），Visual Genome（VG）（Krishna 等，2017b），Conceptual Captions （CC, CC3M）（Sharma 等，2018）和 Conceptual 12M （CC12M）（Changpinyo 等，2021），VQA（Antol 等， 2015），VQA v2.0（Goyal 等，2019），Visual7W（Zhu 等，2016），GQA（Hudson 和 Manning，2019）。視 頻數據集 TVQA（Lei 等，2018），HowTo100M（Miech 等，2019），Kinetics（Kay 等，2017），Kinetics-600 （Carreira 等，2018），Kinetics-700（Carreira 等， 2019），YT-Temporal-180M（Zellers 等，2021），WebVid-2M（Bain 等，2021）。單模態圖片數據集 COCO （Lin 等，2014），OpenImages（Krasin 等，2017）， 文本數據集 BooksCorpus（Zhu 等，2015）以及 English Wikipedia。數據集信息匯總如表 1 所示，以下對代 表性的數據集做進一步介紹。

預訓練任務

2 預訓練模型

2.1 模型基礎 本文根據特征在進行視覺和語言模態融合處理 之前，是否進行處理，將 VLP 模型按結構分為單流 式（single-stream）和雙流式（cross-stream），其對比 如下圖 1 所示。

單流模型將視覺特征和語言特征直接輸入融合 模塊，進行模型訓練，其典型方式如圖 1（a）所示。雙流模型將視覺特征和語言特征分別進行處理，然 后進行模態間的融合，典型類型包括但不限于圖中三類，圖 1（b1）中，模型首先對兩路特征分別進行 處理，然后進行跨模態融合；如圖 1（b2）中，視覺 特征經過視覺處理模塊后，與文本特征一同送入多 模態融合模塊進行交互；圖 1（b3）中，兩路特征送 入各自處理模塊后進行交互式的參數訓練。

2.2 圖像-文本多模態預訓練模型

單流模型相對雙流模型結構較簡單，一般將圖 像與文本兩種模態信息置于等同重要位置，對圖像 和文本編碼后共同輸入跨模態融合模塊進行預訓練。 對于輸入圖像是否采用采用目標檢測算法，可對研 究進行更細致的分類。

由于圖像和文本信息在屬性上區別較大，將不 同模態輸入置于相同輸入地位可能對模態間匹配造 成不良影響。在這一假設下，部分模型根據多模態 輸入特點設計雙流預訓練模型，使用不同編碼器靈 活處理各自模態特征，并通過后期融合對不同模態 進行關聯。

2.3 視頻-文本多模態預訓練模型

Sun 等人（2019b）提出的 VideoBERT 模型是第 一個將 Transformer 結構拓展到視頻語言預訓練的 工作，模型結構如圖 9 所示。對 ASR 得到的文本輸 入采取常用的類 BERT 處理，對于視頻輸入，按每 秒 20 幀采樣速度從視頻剪切多個 1.5s 視頻片段， 應用預訓練過的 S3D 提取視頻特征，然后采用層級 k 聚類（hierachical k-means）標記視覺特征，以聚類 中心對視頻特征進行矢量量化（vector quantization, VQ）操作。文本與視頻的聯合特征被送入多模態 Transformer進行MLM，VTM和掩蔽視頻預測（video only mask completion, VOM）預訓練任務。VOM 以 聚類的視頻片段作為被掩蔽和預測的視覺單元。模 型目標是學習長時間高級視聽語義特征，如隨時間 推移而展開的事件與動作，采用網絡收集的廚藝教 學視頻作為預訓練數據，在預設下游任務上表現良 好，但由于視覺中心代表的視覺信息難以全面描述 視頻內容，使得模型的泛化性受到一定限制。

Miech 等人（2019）提出了視頻文本預訓練中被 廣泛使用的大規模敘述性視頻數據集 HowTo100M， baseline 方法將提取到的視頻和文本特征映射到相 同維度從而優化模態間的關聯性。Miech等人（2020） 進一步研究發現 HowTo100M 中由于人的講述與畫 面展示不同步，導致大約 50%的視頻剪輯片段與 ASR 描述文本沒有對齊（如圖 10 所示）。為解決這 一偏差問題引入了多實例學習（multiple instance learning, MIL），基于同一視頻中連續時間內畫面語 義相似的前提，在目標視頻片段的相鄰時間內截取 多個視頻-描述對作為對比學習的候選正例。然后采 用噪聲估計 NCE 來優化視頻文本聯合特征的學習， 提出了 MIL-NCE，在 8 個數據集 4 類下游任務中表 現良好。MIL-NCE 方法在后續使用 HowTo100M 數 據集的預訓練模型中廣泛使用。

Zhu 等（2020）提出了全局局部動作 VLP 模型 ActBERT，結構如圖 11 所示，對于視頻輸入采取兩 種編碼處理。首先是動作編碼，加入全局堆疊幀獲 取全局動作信息，動作信息來自每個視頻相應描述 中提取動詞所構建的字典，為簡化問題刪除了沒有 任何動詞的視頻片段。然后是視覺編碼，加入經 Faster-RCNN 對圖像提取的 RoI 特征獲取局部區域 信息。ActBERT 利用全局動作信息來促進文本與局 部目標區域間的交互，使一個視覺中心能同時描述 局部和全局視覺內容，提升視頻和文本的關聯性。 引入了掩蔽動作分類（mask action classification, MAC），即隨機掩蔽輸入的動作表示向量，使模型通 過其他信息如文本信息和物體信息來預測出動作標 簽。模型在 5 類下游任務上表現良好。

3. 下游任務性能對比

3.1 圖像-文本多模態預訓練模型

圖像-文本多模態下游任務繁多，代表性的任務 有分類任務如視覺問答（Johnson 等，2017；Hudson 和 Manning，2019)），自然語言視覺推理（natural language visual reasoning, NLVR）（Suhr 等，2017， 2018），視覺常識推理（Gao 等，2019）；指稱表達理解（referring expression comprehension, REC）（Yu 等， 2016b；Mao 等，2016），視覺蘊含（visual entailment， VE）（Xie 等，2018a，2019）等，檢索任務如圖文檢 索（image-text retrieval）（Karpathy 和 Li，2015； Plummer 等，2015；Lee 等，2018）；生成任務如圖 像描述（Vinyals 等，2015；Xu 等，2015；Anderson 等，2018），新對象圖像描述（novel object captioning, NoCaps ）（ Agrawal 等 ， 2019 ） 及 多 模 態 翻 譯 （multimodal translation）（Elliott 等，2016）。如下對 表 5 中 VLP 模型所進行對比的下游任務與相關數據 集進行進一步介紹。

3.2 視頻-文本多模態預訓練模型

關于視頻的視覺-語言交叉任務同樣覆蓋廣泛， 代表性的任務有視頻描述（Gan 等，2017；Krishna 等，2017a）；文本-視頻檢索（Gao 等，2017；Hendricks 等，2017；Mithun 等，2018；Lei 等，2020b）；視頻 問答（video question answering）（Yu 等，2018；Lei 等，2020a）；動作分割（action segmentation）（Tang 等，2019）；步驟定位（action step localization） （Zhukov 等，2019）；動作識別（Kuehne 等，2011； Soomro 等，2012）；視頻摘要（video summarization） （Plummer 等，2017）；視覺故事講述（visual storytelling）（Agrawal 等，2016 ；Huang 等，2016）。 如下對表 6 中 VLP 模型所進行對比的下游任務與相 關數據集進行進一步介紹

4 問題與挑戰

視覺語言多模態預訓練作為前沿研究，盡管在 下游視覺語言交叉任務上已經有了不錯表現，但在 未來工作中還需考慮以下幾個方向：

1）訓練數據域的差異 預訓練數據集與下游任務數據集之間存在數據 域的差異，部分工作表明（Zhou 等 2021），與預訓 練數據集的域相一致的下游任務數據集可以顯著提 升任務表現，而數據域的差異是造成模型在不同任 務之間遷移時性能下降的重要原因。HERO（Li 等 2020b）指出，不能通過增加微調過程的數據規模， 來縮小下游任務數據與預訓練數據的域差異所造成 的影響。MERLOT（Zellers 等，2021）使用較為多 樣的預訓練數據，增大了數據域的分布，在一定程 度上提升了模型的性能，但也增加了訓練消耗。因 此，如何提升預訓練數據集的質量和多樣性是今后 預訓練任務的重要課題。

2）知識驅動的預訓練模型

預訓練模型的本質是通過參數量極大的神經網 絡對大規模訓練數據進行擬合，以學習潛在的通用 知識，在此過程中擴大數據規模可以帶來預訓練性 能的提升，但會增加計算資源和能耗的消耗，因此 一味通過增加數據和訓練量換取性能的思路是難以 持續的。對于輸入的圖文、視頻等多模態信息，存在 著大量隱含的外部常識信息可以用于更快速的引導 模型對于事件內容的挖掘（Chen 等，2021），因此探 索如何通過知識驅動的方式建立具有廣泛知識來源 的模型架構，將知識圖譜等結構化知識注入模型， 探索輕量化的網絡結構，從而增加模型的訓練效率 和可解釋性，是預訓練模型的具有前景的方向。

3）預訓練模型的評價指標

現有的視覺語言預訓練模型大多在少數幾個下 游數據集上進行效果的實驗驗證，難以確切判斷在 其它數據集上的有效性，而真正通用的預訓練系統 應該在廣泛的下游任務、數據域和數據集上進行推 廣，這就需要建立較為通用的預訓練評價指標，來 有效評價預訓練效果，并指出模型是否易于在不同 任務和數據之間進行遷移。VALUE（Li 等，2021a） 作為一個視頻語言預訓練評價基準，覆蓋了視頻、 文本、音頻輸入，包含了視頻檢索、視覺問答、字幕 匹配任務的 11 個數據集，根據不同難度的任務的元 平均得分（meta-average score）度量預訓練模型的性 能。但這類工作目前正處于起步階段，相關的研究 也被研究者重點關注。

4）探索多樣的數據來源

視頻中的音頻包含了豐富的信息，當前視頻預 訓練中常使用 ASR 方法將音頻轉換為文本，在此 過程中部分原有信息損失掉了，因此探索包含音頻 的預訓練模型是一個可取的方向。目前的多模態預 訓練數據來源以英文圖文和視頻為主，進行多語言 學習的預訓練工作較少，將模型在不同語言間進行 遷移還需要繼續研究。此外，探索從結構化的多模 態數據中進行更細粒度的預訓練工作（Zellers 等， 2021），如從圖表中進行目標推理的訓練等。

5）預訓練模型的社會偏見和安全性

由于大規模數據集在來源上涉及范圍廣泛，難 以逐一排查具體信息，數據中難以避免地存在部分 社會偏見以及錯誤知識，而通過預訓練模型由于學 習到了這些不良內容，其生成的結果會進一步增加 這類內容所造成了影響，造成更大的社會問題 （Dixon 2008）。因此在獲取數據時如何對存在的 數據隱私，以及涉及國家、種族、性別公平性等問 題進行考量，通過算法對選取的預訓練數據內容進 行過濾，在社會安全、倫理等方面尤其重要。

5 結 語

視覺和語言在人類學習視覺實體與抽象概念的 過程中扮演著重要的角色，本文對視覺語言多模態 預訓練領域自 2019 年以來的模型與方法，基于視覺 來源從圖像-文本與視頻-文本兩大方向進行綜述， 并進一步基于模型結構分別介紹各具體模型的特點 與研究貢獻。此外，還介紹了常用視覺語言多模態 預訓練模型數據集、預訓練任務設定以及各模型在 主要下游任務上的表現。 最后對該領域的問題與挑 戰進行了總結并提出未來研究方向。希望通過本文 讓讀者了解當前工作的前沿,以啟發進而做出更有 價值的多模態預訓練工作。

摘要 近年來，涌現了很多高質量大規模的知識庫，基于知識庫的問答系統（Knowledge Base Question Answering，KBQA）隨著知識庫的發展而得到了快速發展.知識庫問答系統通過對自然語言問句進行理解和解析，進而利用知識庫中的事實來回答自然語言問題，使用戶在不了解知識庫數據結構的情況下快速、精準的得到有價值的知識或答案.本文對知識庫問答系統的研究方法進行了詳細介紹并對目前的研究進展進行了總結，包括基于模板的方法、基于語義解析的方法和基于深度學習的方法.通過對這些研究方法進行對比，指出了各方法中存在的問題和不足，進而對知識庫問答系統所面臨的問題和挑戰進行了總結.

//xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract5907.shtml

摘要： 圖像描述生成結合了計算機視覺和自然語言處理2個研究領域，不僅要求完備的圖像語義理解，還要求復雜的自然語言表達，是進一步研究符合人類感知的視覺智能的關鍵任務．對圖像描述生成的研究進展做了回顧．首先，歸納分析了當前基于深度學習的圖像描述生成方法涉及的5個關鍵技術，包括整體架構、學習策略、特征映射、語言模型和注意機制．然后，按照發展進程將現有的圖像描述生成方法分為4大類，即基于模板的方法、基于檢索的方法、基于編碼器-解碼器架構的方法和基于復合架構的方法，并闡述了各類方法的基本概念、代表性方法和研究現狀，重點討論了基于編碼器-解碼器架構的各種方法及其創新思路，如多模態空間、視覺空間、語義空間、注意機制、模型優化等．接著，從實驗的角度給出圖像描述生成的常用數據集和評估措施，并在2個基準數據集上比較了一些典型方法的性能．最后，以提升圖像描述的準確性、完整性、新穎性、多樣性為依據，展示了圖像描述生成的未來發展趨勢.

隨著互聯網與信息技術的發展，多媒體數據呈現 爆炸性增長的趨勢，從各種信息源（如網絡、新聞、 相機等）上可獲得的圖像數據越來越多．由于圖像數 據具有海量特性和非結構化特性，如何快速有效的組 織、存儲和檢索圖像，成為重要的研究課題，而完備 的圖像語義理解則是其中的關鍵問題[1]．盡管從信息 源上獲取的大多數圖像并沒有對應的語義描述，但人 類仍然能夠在很大程度上理解它們．也就是說，人類 很容易就能完成涉及復雜視覺識別以及場景理解的 各種任務、涉及自然語言交流的各種任務以及 2 種模 態之間的轉換任務．例如，只需快速瀏覽圖像就足以 讓人指出并描述關于視覺場景的大量細節，而這對于 機器來說目前仍然是難以完成的任務．為了實現圖像 數據的結構化和半結構化，從語義上更完備地理解圖 像數據，從而進一步研究更符合人類感知的視覺智 能，迫切需要機器能夠為給定圖像自動地生成自然語 言描述．

計算機視覺研究如何理解圖像和視頻，而自然語 言處理研究如何分析和生成文本．盡管這 2 個領域的 研究都采用類似的人工智能和機器學習方法，但在很 長一段時間里它們都是各自發展而很少交叉．近幾 年，結合視覺和語言的跨模態問題受到了廣泛關 注．事實上，許多日常生活中的任務都具有這種跨模 態的特性．例如，看報紙時解釋圖片的上下文信息， 聽報告時為理解講話而搭配圖表，網頁上提供大量結 合視覺信息和自然語言的數據（帶標簽的照片、新聞 里的圖片視頻、具有多模態性質的社交媒體）等．為 完成結合視覺和語言的任務并充分利用多模態數據， 計算機視覺和自然語言處理 2 個領域的聯系越來越 緊密． 在這個新的視覺和語言交叉的研究領域中，圖像 描述生成是個重要的任務，該任務包括獲取圖像信 息、分析其視覺內容、生成文本描述以說明圖像中的 顯著物體和行為等步驟[2-5]．圖 1 給出了幾個根據圖 像內容生成描述語句的實例．

許多自然場景圖像中都包含著豐富的文本,他們對于場景理解有著重要的作用。隨著移動互聯網技術的飛速發展,許多新的應用場景都需要利用這些文本信息,例如招牌識別和自動駕駛等。因此,自然場景文本的分析與處理也越來越成為計算機視覺領域的研究熱點之一,該任務主要包括文本檢測與識別。傳統的文本檢測和識別方法依賴于人工設計的特征和規則,且模型設計復雜、效率低、泛化性能差。近年來隨著深度學習的發展,自然場景文本檢測、自然場景文本識別以及端到端的自然場景文本檢測與識別都取得了突破性的進展,其性能和效率都得到了顯著提高。本文介紹了該領域相關的研究背景,對近幾年基于深度學習的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別的方法進行整理分類、歸納和總結,闡述了各類方法的基本思想和優缺點。并針對隸屬于不同類別下的方法,進一步論述和分析這些主要模型的算法流程、適用場景和他們的技術發展路線。此外還列舉說明了一些主流公開數據集,并對比了各個模型方法在代表性數據集上的性能情況。最后本文總結了目前不同場景數據下的自然場景文本檢測、識別以及端到端自然場景文本檢測與識別算法的局限性以及未來的挑戰和發展趨勢。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=2&file_no=2023&journal_id=jig

機器視覺是建立在計算機視覺理論工程化基礎上的一門學科，涉及到光學成像、視覺信息處理、人工智能以及機電一體化等相關技術。隨著我國制造業的轉型升級與相關研究的不斷深入，機器視覺技術憑借其精度高、實時性強、自動化與智能化程度高等優點，成為了提升機器人智能化的重要驅動力之一，并被廣泛應用于工業生產、農業以及軍事等各個領域。在廣泛查閱相關文獻之后，針對近十多年來機器視覺相關技術的發展與應用進行分析與總結，旨在為研究學者與工程應用人員提供參考。首先，總結了機器視覺技術的發展歷程、國內外的機器視覺發展現狀；其次，重點分析了機器視覺系統的核心組成部件、常用視覺處理算法以及當前主流的機器視覺工業軟件；然后，介紹了機器視覺技術在產品瑕疵檢測、智能視頻監控分析、自動駕駛與輔助駕駛與醫療影像診斷等四個典型領域的應用；最后分析了當前機器視覺技術所面臨的挑戰，并對其未來的發展趨勢進行了展望。希望為機器視覺技術的發展和應用推廣發揮積極作用。

目前諸多模式識別任務的識別精度獲得不斷提升，在一些任務上甚至超越了人的水平。單從識別精度的角度來看，模式識別似乎已經是一個被解決了的問題。然而，高精度的模式識別系統在實際應用中依舊會出現不穩定和不可靠的現象。因此，開放環境下的魯棒性成為制約模式識別技術發展的新瓶頸。實際上，在大部分模式識別模型和算法背后蘊含著三個基礎假設：封閉世界假設、獨立同分布假設、以及大數據假設。這三個假設直接或間接影響了模式識別系統的魯棒性，并且是造成機器智能和人類智能之間差異的主要原因。本文簡要論述如何通過打破三個基礎假設來提升模式識別系統的魯棒性。