随着计算机技术的不断进步和各行业智能化发展的需求,计算机视觉近年来已成为人工智能领域中重要的研究课题之一。计算机视觉具有广泛的实际应用,在工业、农业、医学、军事等领域有着不可或缺的地位。本文重点关注稀疏模型在计算机视觉中的应用,构建了基于稀疏模型的计算机视觉应用体验平台。在系统的设计和实现过程中,本文完成的主要工作包括:第一、介绍了计算机视觉的发展和现状,描述了稀疏模型在计算机视觉中的实际应用意义。研究了稀疏模型求解的两种经典方法:匹配追踪(MP)算法和正交匹配追踪(OMP)算法,分别从时间、重构误差和重建质量进行对比分析,确定了 OMP算法为本文稀疏模型的求解方法。第二、对系统进行了需求分析与总体设计,依据软件工程的模块划分原则将系统分为鲁棒人脸识别、图像去噪、图像分割、图像超分辨率重建和目标跟踪五个模块。深入研究了稀疏模型在每个模块中实现具体功能的算法原理,并对相关应用中所使用到的视觉算法进行了详细的设计。第三、使用HTML、CSS和JavaScript技术完成了系统界面的设计与开发,利用基于Django的Web框架搭建了系统的开发环境,通过Python编程语言完成了视觉算法的开发。最后,针对基于稀疏模型的计算机视觉应用体验平台设计了测试方案,对每个应用场景中功能的完整性和算法的准确性进行了测试。验证了本文的计算机视觉应用体验平台具有较快的算法响应速度,并且在复杂场景下能表现出较高的鲁棒性与准确性。研究结果可应用在计算机视觉云服务中,为用户提供免费的视觉AI算法接口。