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  • 《数字图像处理模式识别》就是为高等院校的本科生、研究生编写的教材。它包含了图像处理的主要技术:如图像的变换、增强、复原、编码、分析识别等,阐述了它们的主要基础理论知识和实现的途径,提供了习题及实验...
  • 根据亚马逊官方的说法,Amazon Go是技术创新的...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...

    根据亚马逊官方的说法, Amazon Go是技术创新的成果,无人便利店内应用了计算机视觉、深度学习算法,无线射频识别、图像分析和感测融合等多种技术,原理类似于无人驾驶。

    那么下边就介绍一下计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习之间的关系。

    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

     


    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

     


    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。

     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。

     

    模式识别

     


    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

     


    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。

     

    人工智能

     


    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。

     

    END

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  • 论文系统地讨论了森林火灾产生的原因、传统火灾探测技术存在的缺陷,并将其新型火灾探测技术进行了对比,在此基础上分析了图像型火灾探测技术的特点及其适合于森林火灾监测工作的原因。
  • 很好的图像处理模式识别的电子书。本书是高等院校本科生、研究生图像处理技术的教材。内容包括图像的变换、增强、复原、编码、分析识别等等,还增加了最近出现的子波变换、遗传算法、随机场模拟、神经网络的应用...
  • 图形与图像处理是计算机最早应用的领域之一,从简单的图形显示到复杂的图像分析、模式识别,使得图形与图像处理技术不断走向成熟,也涌现出了大量的软件。例如,ACDSee、PhotoShop、CorelDraw等,这些软件提供了一般...
  • 人工智能:计算机视觉、图像处理模式识别、机器学习之间的关系 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...

    人工智能:计算机视觉、图像处理、模式识别、机器学习之间的关系

    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。

    人工智能领域:机器学习 深度学习 图像算法 图像处理 语音识别 图像识别 算法研究

    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。

     

    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。

     

     

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  • 本书系统地介绍了图像处理与识别的基本原理、典型...本书可作为计算机应用、自动化、图像处理与模式识别、机电一体化专业的高年级本科生或研究生的参考书,也可供从事图像处理与识别的研究人员和工程技术人员阅读参考。
  • 模式识别 清华 第二版 数据挖掘概念与技术 中文版 数据挖掘概念与技术 英文版 模式分类 中文版 模式分类 英文版 模式分析的核方法 特征提取和图像处理 特征提取基础和应用 模式识别 中文版 模式识别 英文版
  • 浅谈图像识别技术原理价值

    千次阅读 多人点赞 2020-04-01 09:33:08
    它是指图像的对象识别技术,用于识别不同模式的目标和对象。本文从图像识别的技术原理、识别过程以及应用范围方面讲述对图片识别技术的整体认知。 目录 图像识别技术原理 图像识别技术流程 图像识别技术的...

    图像用范识别技术是人工智能的重要领域。它是指图像的对象识别技术,用于识别不同模式的目标和对象。本文从图像识别的技术原理、识别过程以及应围方面讲述对图片识别技术的整体认知。

    目录

    前言

    1.图像识别技术原理

    2.图像识别技术流程

    3.图像识别技术的应用范围


    前言

    图像识别的发展经历了三个阶段:

    • 字符识别
    • 数字图像处理和识别
    • 对象识别

    顾名思义,图像识别就是对图像进行各种处理,分析,并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼,而且还指使用计算机技术进行识别。

     

    1.图像识别技术原理

    原则上,计算机图像识别技术与人类自身对图像识别之间没有本质区别。我们自身进行图像识别依赖于图像自身特征的分类,然后通过每个类别的特征来识别图像。当我们看到图片时,我们的大脑会很快感觉到它是。你看过这张或类似的图片吗?

    在此过程中,我们的大脑根据已在记忆中(图片模型库)分类的类别来识别记忆,检查是否存在与图像具有相同或相似特征的记忆,然后识别我们是否看到了图像。

    图像识别技术可以基于图像的主要特征。每个图像都有其自己的特征,例如字母A具有一个尖点,P具有一个圆形,Y的中心具有一个锐角。对图像识别中眼睛运动的研究表明,视线始终集中在图像的主要特征上,即图像轮廓的曲率最大或轮廓方向突然改变的地方,这些地方信息量最大。眼睛的扫描路线总是从一个特征依次转换到另一个特征。因此,在图像识别过程中,感知机制必须排除输入的冗余信息并提取关键信息。同时,必须有一种负责将信息整合到大脑中的机制,

    模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指分析和处理代表事物或现象的不同形式的信息以获得事物,现象的描述,识别和分类的过程。

    图像识别技术基于图像的主要特征。每个图像都有自己的特征。对图像识别中的眼睛运动的研究表明,视线始终集中在图像的主要特征上,即图像轮廓的曲率最大或轮廓方向突然改变的地方。这些地方信息量最大。眼睛的扫描路线总是从一个特征依次转换到另一个特征。比如你见到美女,总是先看到那几个固定部位~

    因此,在图像识别过程中,感知机制必须排除输入的冗余信息并提取关键信息。同时,必须有一种负责将信息整合到大脑中的机制,该机制可以将分阶段获得的信息组织成完整的感知图像。

     

    2.图像识别技术流程

     

    由于计算机图像识别技术和人体图像识别原理相同,因此它们的过程也非常相似。图像识别技术的过程分为以下几个步骤:

    • 信息获取
    • 预处理
    • 特征提取与选择
    • 分类器设计
    • 分类决策

    信息获取是指通过传感器将光或声音信息转换为电信息。即获取学习对象的基本信息,并将其转换为机器可以通过某种方式识别的信息。

    预处理主要为了增强图像的重要特征,为后续识别工作奠定基础,一般包括以下处理方式

    • 彩色图像处理-处理颜色
    • 图像增强-图像质量得到改善,隐藏细节得以提取
    • 图像恢复-清除图像上的模糊和其他垃圾
    • 表示和描述-过程数据可视化
    • 图像采集-图像被捕获并转换
    • 图像压缩和解压缩-必要时更改图像的大小和分辨率
    • 形态处理-描述图像对象的结构
    • 图像识别-识别图像对象的特定特征

    另外,还有使用AI进行图像处理的方法

    当前,只有两种:模拟和数字。模拟方法用于处理图像的硬拷贝(如打印输出)。数字设备的任务是使用计算机算法来处理数字图像。

    图像恢复被认为是图像处理的重要阶段。以下是一些相关技术:

    • 像素化-将打印的图片转换为数字化的图片
    • 线性滤波-处理输入信号并产生受线性约束的输出信号
    • 边缘检测-查找图像对象的有意义边缘
    • 各向异性扩散-在不去除图像关键部分的情况下降低图像噪声
    • 主成分分析-提取图像特征

     

    特征提取和选择是指在模式识别中需要特征提取和选择。简单理解就是我们研究的图像是多种多样的。如果要使用某种方法来区分它们,则必须通过它们自己的特征来识别它们。提取这些特征的过程就是特征提取。


    在特征提取中获得的特征可能不适用于此识别。这时,我们需要提取有用的特征,即特征选择。特征提取与选择是图像识别过程中的关键技术之一,因此了解这一步骤是图像识别的重点。

     

    分类器

    • 分类器将所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计
    • 对一个测试图像进行分类需要和所有训练图像作比较,算法计算资源耗费高。

     

    比如线性分类器,就是定义一个评分函数,这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分,得分高低代表图像属于该类别的可能性高低。有几点需要注意:

    • 一个单独的矩阵乘法W*Xi就高效地并行评估10个不同的分类器(每个分类器针对一个分类),其中每个类的分类器就是W的一个行向量。
    • 输入数据(Xi,Yi)是不可变的,但Wb是可控改变的,我们的目标就是通过设置这些参数,使得计算出来的分类分值情况和训练集中图像数据的真实类别标签相符。
    • 该方法的一个优势是训练数据是用来学习到参数W和b的,一旦训练完成,训练数据就可以丢弃,留下学习到的参数即可。这是因为一个测试图像可以简单地输入函数,并基于计算出的分类分值来进行分类。
    • 最后,注意只需要做一个矩阵乘法和一个矩阵加法就能对一个测试数据分类,这比k-NN中将测试图像和所有训练数据做比较的方法快多了。


     

     


    3.图像识别技术的应用范围

    图像识别包括生物识别,物体和场景识别以及视频识别。生物特征识别包括指纹,手掌,眼睛(视网膜和虹膜),面部等。对象和场景识别包括签名,语音,步行步态,键盘笔触等。

    图像识别是一个综合性问题,涉及图像匹配,图像分类,图像检索,人脸检测,行人检测等技术。在互联网搜索引擎,自动驾驶,医学分析,人脸识别,遥感分析等领域具有广泛的应用价值。

    展开全文
  • 随着计算机技术的迅猛发展,图像技术与计算机技术不断融合,产生了一系列图像处理软件如 MATLAB 等,这些软件的广泛应用为图像技术的发展提供了强大的支持。MATLAB已成为国际公认的最优秀的科技应用软件之一,具有...
  • 图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助...
  • Visual C 数字图像模式识别技术及工程实践全书光盘源码,VC 图像处理技术方面的电子书源码,源代码包括脱机和联机字符识别、车牌识别技术、印章识别、转折棋游戏源码、人脸检测定位、图像纹理分析及方法实例、搜索...
  • 数字图像与模式识别.

    2009-05-26 13:41:17
    一本关于数字图像处理技术的电子档,需用超星阅读
  • 作者:冯伟兴 贺波 王臣业 本书主要内容分为12章,包括绪论、VisualC++数字图像...系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法,并将图像模式识别的基础理论VisualC++软件实践方法相结合。
  • 作者:冯伟兴 贺波 王臣业 本书主要内容分为12章,包括绪论、VisualC++数字图像...系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法,并将图像模式识别的基础理论VisualC++软件实践方法相结合。
  • Visual c++数字图像处理基础、图像特征、统计模式识别模式识别决策方法及实现,以及人脸检测特征点定位、汽车牌照识别、脑部医学影像诊断、印刷体汉字识别、手写体数字识别、运动图像分析
  • 模式识别图像处理工程师的要求

    千次阅读 2017-11-13 16:28:02
    既然学了模式识别这个专业,研究生期间主要方向是机器学习,计算机视觉,图像处理。所以很想了解现在这个领域的就业方向及相关要求。 今天在“增强视觉 | 计算机视觉 增强现实”上看到一则招聘智能图像/视频处理...

     既然学了模式识别这个专业,研究生期间主要方向是机器学习,计算机视觉,图像处理。所以很想了解现在这个领域的就业方向及相关要求。

    今天在“增强视觉 | 计算机视觉 增强现实”上看到一则招聘智能图像/视频处理工程师的广告,岗位要求如下:

    1. 动手能力强,熟练掌握C/C++/Matlab语言,有较强的算法分析和实现能力,并具备良好的代码与文档风格;
    2. 了解人脸识别、目标检测、跟踪和识别、图像处理等技术,具备一年以上实际工作经验;
    3. 参与项目需求分析、负责设计完成需求规格、软件架构、测试策略,撰写相关的技术文档;
    4. 搭建研发环境,完成系统中相关软件模块的编码、调试、单元测试、功能验证,保证项目进度和产品质量;
    5. 协助完成项目的系统集成测试、版本交付等工作,对项目实施和维护提供支持;

         于是搜了一些关于图像、视频处理方面的就业要求,做一下总结,以便让自己明确研究生期间的学习任务,即便做不成科学家,也得有点

    技术吧。

        1.编程语言:熟悉C++/C/OpenCV/Matlab开发语言,主要是有较强的C++/C图像处理编程能力,绝大多数岗位都要求熟悉OpenCV,Matlab在理论验证阶段比较方便,但是在操作硬件和效率上远不及C++/C,所以一般公司对此没要求。以后还要仔细学习C++/C,还是先从C++ primer开始,之后再看些effective系列的。另外,还要求具备良好的代码与文档风格,以后写代码还是要讲求规范了。

      

         2.知识储备:机会总是青睐有准备的人。图像处理应用很广,因此不同岗位要求侧重不同,最基本都必须掌握图形处理的开发与研究,熟悉图像处理的各种算法,特别是图像去燥、图像增强、复原、质量改善、检测、色彩科学、图像分割、图像识别处理、图像跟踪、图像的获取及视频处理,具体应用包括人脸识别、医学影像处理、多点识别、文字检测与是识别。特别的,结合不同应用,还需要自然语言处理知识。另外,要有优秀的数学功底(特别是线性代数、优化理论、统计知识)。

         3.英语水平:优秀的英文写作技能,英语口语流利。主要是能读懂英文技术文档,在研究院还需要写论文,公司更需要写技术文档,所以平时得多积累专业词汇。至于英语口语,还是从听力开始吧,中科院自动化所的图像处理、机器学习的课都很经典,大多数是留学归来的年轻教师,可以开拓思路,顺便积累专业词汇。这个寒假要把图像处理的课听完,再多做些试验。个人还比较喜欢“The Big Bang Theory”,悠闲加娱乐。

       4.社交能力:硬件条件之后就是软件条件。大多数公司如是说:“良好的表达能力、团队合作精神和创新能力”。我觉得就是社交能力,HR看你合不合群。有个同学去参加面试,参加面试的还有研究生和来自理工科背景更雄厚的本科生,在群面、无领导小组讨论和辩论阶段,很多背景很强的学生却因太过张扬和表现自己被pass(这是同学分析的原因)。看来沉着、稳重还是必要的,谁也不想招个老板进来。而所谓的创新能力,另一个同学的面试经历给了我很大启发。他现在已经实习两个月了,回顾自己面试,他觉得正像面试官说的:“你还没入门呢”。而之所以拒掉N个研究生,选择同学这个应届毕业生,主要是他对这个方向很有热情,本科期间在毫无指导的情况下,主动接触了很多零零碎碎的东西,帮助同学和老师解决了一个又一个稀奇古怪的问题。据他说,这些东西在之后的工作中没一样能用到的,但是没有这些基础又是绝对干不了活的。之后的工作也是,没有人盯着他干活,老板给个指标,就放手做去吧,老板只要个结果。公司里每个人基本都要独挡一面,有时候还得独挡几面,所以非关键难题请教前辈,其他细节问题别人也不清楚,清楚也没时间指导。同学主动去学,去解决问题的能力是最让老板放心的。从他的话中体现出来的热情才是他“创新能力”的原动力。

          额……要学的真多,鸭梨倍增,貌似都是本科没学过的,学过的,不常用,也忘差不多了。曾经的那些模数电,控制神马的似乎是不太用的上了,我就是在不断印证那句话:生命在于折腾。

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  • 综述了模式识别图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题,并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机仿生模式识别做了分析和总结,最后讨论了模式...
  • 本书主要内容分为12章,包括绪论、VisualC++数字图像处理基础、图像特征、统计模式...系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法,并将图像模式识别的基础理论VisualC++软件实践方法相结合。
  • 本书主要内容分为12章,包括绪论、VisualC++数字图像处理基础、图像特征、统计模式...系统地介绍了数字图像模式识别技术的基本概念和理论、基本方法和算法,并将图像模式识别的基础理论VisualC++软件实践方法相结合。

空空如也

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图像处理与模式识别技术