在数据挖掘的广阔领域中，计算机视觉作为其重要分支，正逐步揭开机器“视觉”的神秘面纱，一个值得探讨的问题是：在复杂多变的现实场景中，如何提高计算机视觉系统的鲁棒性和准确性？
当前，尽管深度学习技术为计算机视觉带来了显著进展，但在处理光照变化、遮挡、视角差异等挑战时，仍存在局限性，为了解决这一问题，研究者们正探索多种策略：一是引入更强大的模型架构，如Transformer和生成对抗网络（GANs），以增强对复杂场景的理解能力；二是利用无监督学习和自监督学习技术，从大量未标记数据中学习通用特征，提高模型的泛化能力；三是结合传统计算机视觉方法和深度学习技术，如利用SIFT等特征描述子与卷积神经网络（CNN）相结合，以弥补各自在特定任务上的不足。
边缘计算和云计算的融合也为计算机视觉提供了新的机遇，通过在设备端进行初步处理，再上传至云端进行深度分析，可以既保证实时性又提升准确性，随着技术的不断进步，计算机视觉将在医疗诊断、自动驾驶、安全监控等领域发挥更加重要的作用，为人类社会带来前所未有的变革。
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计算机视觉技术，让机器通过图像识别与处理‘看见’世界奥秘。
计算机视觉技术，让机器通过图像识别'看见世界’，开启智能感知新篇章。
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