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    • 1.圖像識(shí)別的基本原理
    • 2.圖像識(shí)別的發(fā)展階段
    • 3.總結(jié)
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圖像識(shí)別的基本原理 圖像識(shí)別發(fā)展的三個(gè)階段

2022/06/15
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圖像識(shí)別是指通過(guò)計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)圖片進(jìn)行分析、處理,從中提取有用信息和特征的方法。它已經(jīng)成為了人工智能領(lǐng)域當(dāng)中比較重要的研究方向之一,并且得到了廣泛的應(yīng)用。

1.圖像識(shí)別的基本原理

圖像識(shí)別的基本原理包括:圖像預(yù)處理、特征提取、模式匹配等步驟。

圖像預(yù)處理是將圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖或者二值圖,以消除光照、噪聲等因素的影響;特征提取則是從處理后的圖像中提取出具有代表性的特征,可使用像素值、邊緣、紋理、形狀等多種方式;最后,利用模式匹配來(lái)比對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的樣本數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)圖像分類與識(shí)別。

2.圖像識(shí)別的發(fā)展階段

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和圖像處理算法的不斷發(fā)展,圖像識(shí)別也經(jīng)歷了三個(gè)階段:

第一階段是基于手工特征的圖像識(shí)別,這種方法需要人工設(shè)定特征合理的范圍和權(quán)重,如SIFT、SURF算法;第二階段是深度學(xué)習(xí)時(shí)代的來(lái)臨,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型來(lái)自動(dòng)提取特征,并行收集人類視覺數(shù)據(jù)信息,其代表性算法包括AlexNet、ResNet等;第三階段則包括增強(qiáng)學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)等技術(shù)應(yīng)用于圖像識(shí)別并解決其實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中存在的問(wèn)題。

3.總結(jié)

隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識(shí)別在各領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用,如自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控、醫(yī)療影像分析等。未來(lái),我們可期望更多新的理論和算法在圖像識(shí)別方面的研究以及各類實(shí)用化的產(chǎn)品的問(wèn)世。

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