计算机视觉是近年来发展迅速的一门技术，它通过用数字图像处理技术实现对物体的自动检测、跟踪、识别和测量，为很多领域带来了巨大的变革和进步。其中，视觉算法的选择和设计是实现成功的关键之一。
疑犯追踪是一部展现了未来人工智能技术发展的电视剧，其中的机器人Harold Finch独自开发了一套拥有人类智慧的计算机系统，能够预测未来犯罪的发生，帮助当地警局侦破案件。而这个系统中的计算机视觉算法，显然也是非常重要的一环。
下面，我们来分析一下，“疑犯追踪机器人”中采用的计算机视觉算法及其特点。
1、人脸识别算法
在很多剧集场景中，机器人会通过摄像头对人脸进行识别，追踪对应的人员信息。此时，需要采用一种能够从复杂场景中提取出人脸的算法。许多现有的人脸检测算法，都是先使用图像金字塔和尺度空间模型进行搜索，然后通过Haar特征或基于深度学习的方法进行人脸检测和识别。
2、目标检测算法
在电视剧中，机器人需要追踪某一个特定的目标并进行识别。这时，需要采用一种能够从图像中检测特定目标的算法。物体检测是计算机视觉中的一个重要课题，疑犯追踪机器人采用了目前比较常见的物体检测算法Faster R-CNN和Yolo。
其中，Faster R-CNN是一种基于深度学习的高效物体检测算法，它通过使用Region Proposal Network (RPN)来在图像中预先提出一些候选区域，再通过分类器进行分类和定位。而Yolo则是一种更加快速和准确的目标检测算法，它通过将图像划分成格子，然后在每个格子上预测出目标的类别和位置信息。
3、运动跟踪算法
在剧中有些场景，机器人需要对特定对象进行运动跟踪，如对行走的人眼位置、手的位置进行跟踪。此时，需要使用一种能够从图像序列中提取出运动目标的跟踪算法。
常用的运动目标跟踪算法包括卡尔曼滤波跟踪、Mean Shift跟踪和视觉跟踪等。在疑犯追踪机器人中，应该是采用了类似于Mean Shift的匹配跟踪算法，通过计算目标在当前帧的位置和上一帧的位置之间的差别，来获取目标的运动信息。
总之，计算机视觉算法的应用可以使得机器人能够成功地完成犯罪预测和追踪的任务。虽然疑犯追踪是一部电视剧，但它背后的技术和算法，却是计算机视觉领域学习的重要资源。
