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  • 在我的理解里,要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助,而图像处理倚仗与模式识别的有效运用,而模式识别是人工智能领域的一个重要分支,人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系,发现计算机视觉的应用服务于机器...
    • 在我的理解里,要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助,而图像处理倚仗与模式识别的有效运用,而模式识别是人工智能领域的一个重要分支,人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系,发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可,相辅相成。

      计算机视觉(computer vision),用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号,纹理和颜色建模,几何处理和推理,以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。

      图像处理(image processing),用计算机对图像进行分析,以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组,该数组的元素称为像素,其值为一整数,称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩,增强和复原,匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。

      模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类,从处理问题的性质和解决问题的方法等角度,模式识别分为有监督的分类(Supervised Classification)和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类,所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象,也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别,称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。

      机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统,但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展,这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下,机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支,如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解,建立人类学习过程的计算模型或认识模型,发展各种学习理论和学习方法,研究通用的学习算法并进行理论上的分析,建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

      人类研究计算机的目的,是为了提高社会生产力水平,提高生活质量,把人从单调复杂甚至危险的工作中解救出来。今天的计算机在计算速度上已经远远超过了人,然而在很多方面,特别是在人类智能活动有关的方面例如在视觉功能、听觉功能、嗅觉功能、自然语言理解能力功能等等方面,还不如人。

      这种现状无法满足一些高级应用的要求。例如,我们希望计算机能够及早地发现路上的可疑情况并提醒汽车驾驶员以避免发生事故,我们更希望计算机能帮助我们进行自动驾驶,目前的技术还不足以满足诸如此类高级应用的要求,还需要更多的人工智能研究成果和系统实现的经验。

      什么是人工智能呢?人工智能,是由人类设计并在计算机环境下实现的模拟或再现某些人智能行为的技术。一般认为,人类智能活动可以分为两类:感知行为与思维活动。模拟感知行为的人工智能研究的一些例子包括语音识别、话者识别等与人类的听觉功能有关的“计算机听觉”,物体三维表现的形状知识、距离、速度感知等与人类视觉有关的“计算机视觉”,等等。模拟思维活动的人工智能研究的例子包括符号推理、模糊推理、定理证明等与人类思维有关的“计算机思维”,等等。

      从图像处理和模式识别发展起来的计算机视觉研究对象之一是如何利用二维投影图像恢复三维景物世界。计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论,它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。计算机视觉要达到的基本目的有以下几个:

      (1) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出观察点到目标物体的距离;

      (2) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的运动参数;

      (3) 根据一幅或多幅二维投影图像计算出目标物体的表面物理特性;

      (4) 根据多幅二维投影图像恢复出更大空间区域的投影图像。

      计算机视觉要达到的最终目的是实现利用计算机对于三维景物世界的理解,即实现人的视觉系统的某些功能。

      在计算机视觉领域里,医学图像分析、光学文字识别对模式识别的要求需要提到一定高度。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术;图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。在计算机视觉的大多数实际应用当中,计算机被预设为解决特定的任务,然而基于机器学习的方法正日渐普及,一旦机器学习的研究进一步发展,未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以成真。

      人工智能所研究的一个主要问题是:如何让系统具备“计划”和“决策能力”?从而使之完成特定的技术动作(例如:移动一个机器人通过某种特定环境)。这一问题便与计算机视觉问题息息相关。在这里,计算机视觉系统作为一个感知器,为决策提供信息。另外一些研究方向包括模式识别和机器学习(这也隶属于人工智能领域,但与计算机视觉有着重要联系),也由此,计算机视觉时常被看作人工智能与计算机科学的一个分支。

      机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演译。

      为了达到计算机视觉的目的,有两种技术途径可以考虑。第一种是仿生学方法,即从分析人类视觉的过程入手,利用大自然提供给我们的最好参考系——人类视觉系统,建立起视觉过程的计算模型,然后用计算机系统实现之。第二种是工程方法,即脱离人类视觉系统框框的约束,利用一切可行和实用的技术手段实现视觉功能。此方法的一般做法是,将人类视觉系统作为一个黑盒子对待,实现时只关心对于某种输入,视觉系统将给出何种输出。这两种方法理论上都是可以使用的,但面临的困难是,人类视觉系统对应某种输入的输出到底是什么,这是无法直接测得的。而且由于人的智能活动是一个多功能系统综合作用的结果,即使是得到了一个输入输出对,也很难肯定它是仅由当前的输入视觉刺激所产生的响应,而不是一个与历史状态综合作用的结果。

      不难理解,计算机视觉的研究具有双重意义。其一,是为了满足人工智能应用的需要,即用计算机实现人工的视觉系统的需要。这些成果可以安装在计算机和各种机器上,使计算机和机器人能够具有“看”的能力。其二,视觉计算模型的研究结果反过来对于我们进一步认识和研究人类视觉系统本身的机理,甚至人脑的机理,也同样具有相当大的参考意义。

    原文链接:http://shijuanfeng.blogbus.com/logs/216968430.html
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  • 图像处理算法工程师

    万次阅读 2017-09-11 15:09:04
    整理了一下网上各个公司图像处理算法工程师的招聘要求:  图像处理算法工程师 职位要求 编程技能: 1、 具有较强的编程能力和良好的编程习惯, 精通c/c++编程,并熟练使用VS 或matlab开发环境; 2、 在计算机...

    整理了一下网上一些公司对图像处理算法工程师的招聘要求:

                                                                图像处理算法工程师

     

    职位要求

    编程技能:

    1、 具有较强的编程能力和良好的编程习惯, 精通c/c++编程,并熟练使用VS 或matlab开发环境;

    2、 在计算机技术领域拥有扎实的技术功底,尤其在数据结构、算法和代码、软件设计方面功力深厚;

        对数据结构有一定的研究基础如链表、堆杖、树等,熟悉数据库编程;

    3、 出色的算法分析能力,对某一特定算法可以做广泛的综述,有实际算法实现经验;

    4、 熟悉面向对象编程思想,精于windows下的C/C++、VC++程序设计,熟悉MATLAB,对MFC有相对的了解和应用经验;

    专业技能:

    1、扎实的数学功底和分析技能,精通计算机视觉中的数学方法;

         高等数学(微积分)、线性代数(矩阵论)、随机过程、概率论、

         摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等;

    2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识;

         对图像特征、机器学习有深刻认识与理解;

    3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法;

         常见的图像处理算法,包括增强、分割、复原、形态学处理等; 

         熟悉常见的模式识别算法,特别是基于图像的模式识别算法,掌握特征提取、特征统计和分类器设计; 
    4、熟练使用OpenCV、Matlab、Halcon中的一种或一种以上工具库;

    5、熟悉机器视觉系统的硬体选型,包括CCD相机,镜头及光源;熟悉相机与镜头搭配;

     

    外语:

    1. 英文熟练,能够熟练阅读和理解专业英文资料,有英文文献检索和阅读能力;
    2. 良好的英语沟通能力

    综合能力:

    1.对工作认真负责,积极主动,勤奋踏实;

    2.做事严谨,注重细节,有耐心,能够在压力下独立工作;

    3.学习钻研能力强,有较强的理解能力和逻辑思维能力和良好的创新意识;

    4.良好的协调沟通能力和团队合作精神; 

    经验要求:

    1.两年以上C/C++ 程序设计经验;

    2.具有2年以上在Linux/Unix环境下用C/C++语言开发图像处理软件的经验。

    3.数字图像处理、模式识别的理论知识和实践经验;

      有基于OpenCV开发项目经验,机器视觉行业经验;

      具有图像处理算法设计和开发经验;

      参与过机器视觉系统分析和设计;

    4. 在Matlab 或其它数学软件上开发算法的经验;

     

    视觉算法经验:请提供实现的算法列表

        目标识别、图像配准、三维测量、标定和重建、手势识别; 

        表面缺陷检测;尺寸测量;特征识别;

        图像去噪、滤波、融合算法
        3A算法:如自动曝光、自动对焦、自动白平衡


    【工作内容】: 


    1.为解决实际问题而进行探索性研究和创新,设计与模式识别、图像/视频智能分析处理相关的算法。

      图形图像处理、计算机视觉相关算法的研发以及应用程序的编写;

      参与核心软件项目算法设计及算法实现;研究图像处理算法,开发和调试算法原型

      软件算法研发:算法的代码实现、优化以及移植及其测试;

      负责机器视觉系统图象处理、分析及识别算法的设计、实现及调试;

      参与图象算法视觉应用软件的设计与实现。参与图象处理技术研究与设计;

    2、对已有的计算机视觉算法进行实用化开发和优化研究;
       精益求精,将算法做到极致,使算法真正实用化;

      参与预研性的算法分析和论证,为产品开发提供基础研究及论证;


    岗位职责:

    1、 协助工程师进行算法的测试.;C++语言验证、测试算法;

    2、编写算法规格说明;
    3、相关专业文献的查阅; 
    4、将部分matlab程序转为C或C++语言程序。 

    1) 辅助图像处理工作
    2) 大规模图像搜集与分类 
    3) 与开发人员等进行沟通,跟踪产品的体验效果并改进;
    4)负责公司的机器视觉与传感器项目的技术支持(如项目可行性评估、现场DEMO、装机、培训等)

       和 维护工作;

     

    岗位职责:

    1、负责计算机视觉中的图像采集,处理面阵和线扫描相机的成像和控制 ;
    2、针对特定的计算机视觉问题,设计目标识别与快速定位与检测算法的实现,并进行优化;
    3、对彩色图像和灰度图像实现物体表面的污点划痕检测算法设计和实现;
    4、处理三维物体表面数据获取和实现三维测量算法的实现;
    5、处理点激光和线激光源的成像,散斑噪声滤波和轮廓检测;
    6、负责算法与软件GUI开发工程师接口;
    7、完成上级领导交办的其他的工作。




     

    图像算法工程师三重境界



    一、传统图像算法工程师: 
    主要涉及图形处理,包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等,主要在安防公司或者机器视觉领域,包括缺陷检测;

    二、现代图像算法工程师: 
    涉及模式识别,主要表现的经验为AdaboostSVM的研究与应用,特征选取与提取,包括智能驾驶的研究与应用、行人检测、人脸识别;

    三、人工智能时代图像算法工程师: 
    深度学习,主要在大型互联网公司或者研究所机构,具体体现在TensorFlow等开源库的研究与应用,包括机器人的研、基于深度学习的人脸识别;







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  • OCR身份证识别简单算法流程

    万次阅读 2017-05-26 13:25:45
    OCR身份证识别的调研。典型身份证识别算法流程简介。

    做OCR身份证识别的调研,正好整理一下从基础的图像处理角度的算法流程。

    OCR简介

    • 光学字符识别 Optical Character Recognition(OCR)
    • 其目标是对图像中的字符进行分析识别,将其转换为文本格式的字符序列。
    • 利用模式识别和数字图像处理技术,解决文字输入问题。

    按输入方式分类

    • 印刷体文字
    • 手写体文字(由扫描仪输入/由手写板输入)

    按识别字符集分类

    • 英文,中文,日文,韩文等
    • 中文,常用4000字,各种字体,相似字不易区分

    面向应用的OCR

    • 牌照,票据,文稿,名片,身份证,驾驶执照,汽车制造业。

    身份证识别

    识别身份证图片中的个人信息和数字编号
    

    一个典型的身份证识别算法流程图如下:

    一个典型的身份证识别算法流程

    图像预处理

    • 降噪
      滤波、光照处理
    • 增强(可选)
      灰度拉伸
    • 二值化
      由灰度图像变成二值图像
    • 倾斜校正
      Hough变换、投影法

    图像分割

    • 行分割

      身份证图像字符信息分布规则,每行有一定间隙;采用水平投影法进行图像分割
      行分割

    • 字符分割

      垂直投影
      字符分割

    字符识别

    • 模板匹配法

      对每个字符建立一个标准模板,进行图形匹配、笔画匹配、几何特征匹配。
      特点:实现简单,图像质量要求高,计算速度慢,相似字符识别率低

    • 人工神经网络字符识别算法

      artificial neural network,简称神经网络(neural network),是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。

    识别结果处理

    对各文字识别结果进行后处理纠错
    

    - 身份证号码验证

    ①1-2 省级行政区代码
    ②3-4 地级行政区划分代码
    ③5-6 县区行政区分代码
    ④7-14 出生年月日
    ⑤15-17 顺序码,同一地区同年同月同日出生人的编号,奇数是男性,偶数是女性
    ⑥18 校验码,如果是0-9则用0-9表示,如果是10则用X(罗马数字10)表示
    

    - 有效期验证

    5年,10年,20年,长期
    

    身份证识别软件

    • 云脉
    • 文通
    • Abbyy
    • ……

    识别效果和照片清晰度、 倾斜度、背景、光照、对比度等相关性较大。

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  • 主要涉及图形处理,包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等,主要在安防公司或者机器视觉领域,包括缺陷检测; 二、现代图像算法工程师: 涉及模式识别,主要表现的经验为Adaboost...

    图像算法工程师三重境界 :


    一、传统图像算法工程师: 
    主要涉及图形处理,包括形态学、图像质量、相机成像之3A算法、去雾处理、颜色空间转换、滤镜等,主要在安防公司或者机器视觉领域,包括缺陷检测;

    二、现代图像算法工程师
    涉及模式识别,主要表现的经验为Adaboost、SVM的研究与应用,特征选取与提取,包括智能驾驶的研究与应用、行人检测、人脸识别;

    三、人工智能时代图像算法工程师: 
    深度学习,主要在大型互联网公司或者研究所机构,具体体现在TensorFlow等开源库的研究与应用,包括机器人的研究、基于深度学习的人脸识别;

     首先!!!算法工程师包括:

    • 音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)

    • 图像处理算法工程师

    • 计算机视觉算法工程师

    • 通信基带算法工程师

    • 信号算法工程师

    • 射频/通信算法工程师

    • 自然语言算法工程师

    • 数据挖掘算法工程师

    • 搜索算法工程师

    • 控制算法工程师(云台算法工程师,飞控算法工程师,机器人控制算法)

    • 导航算法工程师

    • 其他【其他一切需要复杂算法的行业】

    图像处理算法工程师

    相关术语:
    (1) OCR:OCR (Optical Character Recognition,光学字符识别)是指电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程
    (2) Matlab:商业数学软件;
    (3) CUDA: (Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台(由ISA和GPU构成)。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题
    (4) OpenCL: OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或其他类型的处理器组成。
    (5) OpenCV:开源计算机视觉库;OpenGL:开源图形库;Caffe:是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。
    (6) CNN:(深度学习)卷积神经网络(Convolutional Neural Network)CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
    (7) 开源库:指的是计算机行业中对所有人开发的代码库,所有人均可以使用并改进代码算法。

    1必备技能总结

    职位要求

    编程技能:

    1、 具有较强的编程能力和良好的编程习惯, 精通c/c++编程,并熟练使用VS 或matlab开发环境;

    2、 在计算机技术领域拥有扎实的技术功底,尤其在数据结构、算法和代码、软件设计方面功力深厚;

        对数据结构有一定的研究基础如链表、堆杖、树等,熟悉数据库编程;

    3、 出色的算法分析能力,对某一特定算法可以做广泛的综述,有实际算法实现经验;

    4、 熟悉面向对象编程思想,精于windows下的C/C++、VC++程序设计,熟悉MATLAB,对MFC有相对的了解和应用经验;

     

    专业技能:

    1、扎实的数学功底和分析技能,精通计算机视觉中的数学方法;

         高等数学(微积分)、线性代数(矩阵论)、随机过程、概率论、

         摄影几何、模型估计、数理统计、张量代数、数据挖掘、数值分析等;

    2、具备模式识别、图像处理、机器视觉、信号处理和人工智能等基础知识;

         对图像特征、机器学习有深刻认识与理解;

    3、精通图像处理基本概念和常用算法包括图像预处理算法和高级处理算法;

         常见的图像处理算法,包括增强、分割、复原、形态学处理等; 

         熟悉常见的模式识别算法,特别是基于图像的模式识别算法,掌握特征提取、特征统计和分类器设计; 
    4、熟练使用OpenCV、Matlab、Halcon中的一种或一种以上工具库;
    5、熟悉机器视觉系统的硬体选型,包括CCD相机,镜头及光源;熟悉相机与镜头搭配;

     

    外语:

    1. 英文熟练,能够熟练阅读和理解专业英文资料,有英文文献检索和阅读能力;
    2. 良好的英语沟通能力

    综合能力:

    1.对工作认真负责,积极主动,勤奋踏实;

    2.做事严谨,注重细节,有耐心,能够在压力下独立工作;

    3.学习钻研能力强,有较强的理解能力和逻辑思维能力和良好的创新意识;

    4.良好的协调沟通能力和团队合作精神; 

     

    视觉算法经验:请提供实现的算法列表

        目标识别、图像配准、三维测量、标定和重建、手势识别; 

        表面缺陷检测;尺寸测量;特征识别;

        图像去噪、滤波、融合算法
        3A算法:如自动曝光、自动对焦、自动白平衡

     

    岗位职责:

    1、负责计算机视觉中的图像采集,处理面阵和线扫描相机的成像和控制 ;
    2、针对特定的计算机视觉问题,设计目标识别与快速定位与检测算法的实现,并进行优化;
    3、对彩色图像和灰度图像实现物体表面的污点划痕检测算法设计和实现;
    4、处理三维物体表面数据获取和实现三维测量算法的实现;
    5、处理点激光和线激光源的成像,散斑噪声滤波和轮廓检测;
    6、负责算法与软件GUI开发工程师接口;
    7、完成上级领导交办的其他的工作。

     

    2面试题大全

     

    1-图像基础知识:

    1.常用的图像空间。

    2.简述你熟悉的聚类算法并说明其优缺点。

    3.请描述以下任一概念:SIFT/SURF  LDA/PCA

    4.请说出使用过的分类器和实现原理。

    5. Random Forest的随机性表现在哪里。

    6. Graph-cut的基本原理和应用。

    7. GMM的基本原理和应用。

    8.用具体算法举例说明监督学习和非监督学习的区别。

     

    2-笔试

    大概有: 
    1.表示图像的特征有哪些? 
    纹理,频率,梯度这种 
    2.写出canny边缘提取算法的原理
    3.图像插值方法 
    4.自己设计一个OCR引擎 
    5.写出Kmeans程序,并在一个设计环境中怎样使用 
    6.中值滤波
    7.static的作用 
    8.写一个c++宏
    9.二分查找 

    整数翻转,如何处理越界问题

    C++多态,静态联编和动态联编,虚函数表

    模型融合如何做

    提升树的思想,随机森林和提升树的区别

    SVM推导,对偶性的作用,核函数有哪些,有什么区别

    python两个每行都是数字的文件合并,去重。

    shell编程,编辑文件。

    进程与线程的区别

    卷积神经网络介绍

    SVM的推导

    大文件求交集,如何解决哈希之后小文件还是放不进内存

    堆排序代码

    连续和最大问题,如何证明?

    bp算法介绍,梯度弥散问题。

    svm介绍,优缺点是什么,lr介绍,区别是什么

    lr与线性回归的区别

    如果要预测房价,用什么模型

    如果要预测房价,并且知道一个房间的房型信息,如何构建模型

    sigmoid 函数的应用有哪些,为什么?

    列举十种常用的神经网络模型

    语音识别模型有哪些

    如何识别一个人在喝酒,需要几个模型

    卷积神经网络中卷积如何实现,激活函数的意义,损失函数有哪些,初始化参数如何选择

    用过哪些深度学习框架,TensorFlow中的session是什么,session和interactivesession的区别

    如何实现卷积层权值共享

    如何保存模型,读取已有的模型

    用过哪些深度学习模型,区别是什么。

    了解哪些寻优算法

    softmax损失函数作用是

    c++ 的 const,static作用

    强制类型转换cast之间的区别

    svm推导,核函数的体现,常用的核函数有哪些

    alexnet介绍

    过拟合的原因,有哪些避免过拟合的trick

    1G的文本统计词频,输出频率最高的1000个词

    手写topk的代码,快排。代码还能如何优化,如果要上线的话还需要做哪些处理

    如果分类样本的标签只有一定的概率可信,如何处理

    如何设置负样本

    过拟合的原因,有哪些防止过拟合的方法

    模型评价如何做,其中存在哪些问题

    决策树算法有哪些,随机森林和GBDT的区别

    降维方法,PCA原理

    哈夫曼树在机器学习中的应用

    文本挖掘算法了解哪些

    人流量预测系统如何设计

    profession笔试:最优的进程调度算法,至少用多少个cpu

    英语自我介绍,口语渣猝不及防

    联想研究院 模式识别研究员 offer

    异常值的影响,如何消除

    所有了解的机器学习算法有哪些,框架性讲述

    梯度下降算法了解哪些,优劣势是什么

    二叉树中序遍历,递归和非递归

    linux操作指令了解哪些,文本处理指令有哪些

    一亿个数的文件,如何分成两个文件a,b,使得a文件的数都小于b,同时文件大小要差不多。

    均匀分布如何生成正态分布

    SVM原理,支撑向量越多越好还是越少越好

    二叉树深度遍历,时间复杂度和空间复杂度

    二维排序矩阵搜索

    项目中的长时间推广问题,如何考虑样本之间非独立的影响。

    编程题,矩阵中的最短路,有门有钥匙。动态规划加状态向量。

    贝叶斯公式,实际如何计算,如何解决精度问题。

    字符串转数字

    svm核函数有哪些,如何选取,手写表达式

    降维方法介绍

    c的虚函数,虚函数指针和虚函数表存在哪儿

    Linux 文件权限修改,参数介绍

    模型的比较如何做

    随机森林和提升树

    卷积神经网络原理

    如何避免网络的过拟合

    如何网络调优

    Python 的数据结构有哪些

    tuple 和set的区别,set的底层实现

    hash表的算法有哪些

    svm推导,一直到序列最小化求解。核函数如何体现,有哪些类型。

    构建分类器的整个流程是什么

    数据清洗方法,缺失值处理方法,降维方法

    pca原理推导

    决策树算法的介绍

    二维排序数组搜索

    如何构建欺诈交易识别的模型?

    不均衡的数据如何分类

    归并排序,二维排序数组搜索,中序遍历重构二叉树

    svm推导,为什么要用拉格朗日乘数法,对偶问题是什么

    KKT条件都有什么,如何求解svm的最优化问题

    数据不均衡如何解决,抽样得到的分类准确率如何转换为原准确率。

    逻辑回归原理,推导求解方法。

    为什么选用对数极大似然函数作为优化目标,用平方损失有什么问题。

    逻辑回归对特征有什么要求,是否需要做离散化,离散化的好处与坏处。

    …………

    ……


    原文:https://blog.csdn.net/litongwei7601/article/details/80132679 

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图像处理模式识别转算法