自然语言处理和计算机视觉的融合涉及三个相互关联过程：识别、重构和重组。

识别：此过程是为图像中的对象分配类别。主要处理2D图像面部识别，例如有助于自动机器人操作的移动对象识别。

重建：这个过程是指通过结合多个视点、感官深度数据，产生的3D 数字模型。

重组：这个过程是指将原始像素分割成代表预定配置设计的数据组。低级视觉任务包括边缘、轮廓检测，而高级视觉任务则用于语义分割。

自然语言处理及其与计算机视觉的关系

与计算机视觉程序相比，自然语言处理任务被认为在技术应用上更加多样化。自然语言处理中的复杂任务包括直接机器翻译、对话界面学习、数字信息提取等。

尽管如此，计算机视觉的发展速度却更快。原因除了人们对计算机视觉本身的极大兴趣外，也与 Meta和谷歌等大型科技公司源源不断的技术支持紧密相关。

自然语言处理与计算机视觉融合的未来

两种技术一旦实现集成融合，便可解决多个领域中存在的众多挑战，包括：

制造领域：在家居设计、名牌服装、珠宝制作等领域，智能客服系统可以直接理解顾客口头或书面要求，从而自动将这些指令转换为数字图像以增强可视化。

医学领域：使用比人类医学专家更详细的数字图像，计算机视觉系统将能识别更轻微的人类疾病。

社会救助：将手语转换为语音或书面文本，以帮助聋人和听障人士与周围环境互动，促进残疾人士更好地融入社会。

毫无疑问，到目前为止，人工智能对我们日常生活的影响是巨大的。自然语言处理和计算机视觉对生活的影响已远超人们想象，两种技术的不断发展融合将会为人类带来更大的便利。