得益于人工智能的快速发展，计算机视觉领域取得了许多成果。
例如，众所周知的面部识别技术已广泛应用于Face ID、面部支付、安全检查等方面。
另外，计算机视觉领域有哪些研究？今天我们就来盘点一下。
l 面部模糊技术 SFU互动艺术与技术学院（SIAT）的一个研究团队提出了一种新方法，可以替换需要匿名的新闻报道中的模糊面部。
团队利用人工智能技术改变角色的面部特征，并添加视觉效果，更清晰地表达角色的情绪。
团队使用了AI“绘画技巧”。
“我们的系统使用五个级别的人工智能处理来模拟智能画家，并使用艺术抽象来重画视频。
每一帧看起来都像一个真正的画家在绘画。
”据SFU负责人介绍。
他们的人工智能学习了一千多年的绘画技巧，可以系统地改变人物的面部特征，比如拉长脸、放大眼睛等，同时保持主体的内在性，即表达尽可能准确地表现人物的情绪。
该团队已经计划将这项技术付诸实践，在发布会上，多家正在探索多种新媒体技术的公司对该项目表示了极大的兴趣。
l PS照片识别技术 Adob??e在6月份的CVPR计算机视觉大会上展示了用机器代替人类进行数字图像取证的技术，利用神经网络通过真实的篡改图像训练来识别被篡改的图片。
Adobe高级研究科学家表示，他们已经开发出了世界上最强大的图像编辑软件，但今天他们正在利用AI来创建可以识别图像真伪的工具，以帮助人们在信息时代识别和监控数字媒体的真实性，让司法取证更加公正。
经过处理的照片也许能够欺骗人眼，但它们通常会留下经过 Photoshop 处理的图像的痕迹，例如边缘的高对比度、故意平滑的区域或不同的噪声模式。
Adobe 的算法可以感知这些细微的差异并检测图像中的异常情况。
除此之外，它还可以区分各种篡改技术。
“简单来说，它利用深度学习来学习和训练大量的 Photoshop 图片，从而衍生出深度学习神经网络模型，可以通过图像噪声和颜色的变化来识别图像是否经过修改。
Adobe 确实在他们在图像识别领域拥有“独特的优势”，可以使用数以万计的处理过的图像样本来训练神经网络 l 人工老化技术 据外媒报道，康奈尔大学的科学家利用先进的人工智能进行渲染。
更真实的人工老化。
未来，这种AI技术或许可以通过预测人们未来的面貌来帮助寻找失踪儿童或在逃嫌疑人，帮助警方解决真实的失踪案件。
该系统使用生成对抗网络（GAN）人工智能算法。
第一部分采用一张脸并生成同一个人在目标年龄的另一张脸。
第二部分将图像与该年龄段的人的真实图像以及原始图像进行比较并提供反馈，通过训练和反馈来提高第一部分的识别准确性。
与之前同样使用生成对抗网络（GAN）的人工老化系统不同，该系统改进了人脸老化技术，不仅注重年龄的正确性，还注重维护个人身份。
同时，在进行人脸回归时，作者还考虑了人脸的许多背景信息，包括额头、头发等。
研究人员使用来自两个数据库的多张图像来训练 AI 系统，这些图像包含警方存档的罪犯和名人的照片不同年龄的。
当人工智能预测一个人20年后的样子时，计算机程序会自动将预测照片的年龄范围设置在50岁到60岁之间，并根据不同类型的图像进行调整：例如，计算机将使罪犯的年龄缩短20岁。
后者的外貌设定为平均年龄 60 岁，而名人的外貌则更年轻，平均年龄为 52 岁。
研究人员在论文中表示，研究结果将于本月在计算机视觉与模式大会上公布在盐湖城举行的表彰大会。
以上三个研究方向作为计算机视觉领域人工智能的分支，未来都将应用到现实生活中，我们也可能很快就会见到。
人工智能会给我们带来哪些改变，让我们拭目以待。