计算机视觉综述:特征提取、深度学习与应用
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更新于2024-07-18
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计算机视觉(Computer Vision)是近年来信息技术领域的一个关键分支,本文旨在概述该领域自2018年以来的主要发展概况。文章首先介绍了基础的特征提取方法,这是计算机视觉中的核心步骤,用于从图像中提取关键信息,如边缘、角点和纹理等,这些特征对于后续的图像分析至关重要。
深度神经网络(Deep Neural Networks,DNNs)在计算机视觉中的崛起是重要的一环。DNNs,尤其是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs),因其强大的表征学习能力而闻名,它们能够自动学习并处理复杂的图像特征,从而在诸如图像分类、目标检测和识别等领域取得显著成果。
接下来,作者着重讨论了梯度直方图(Histograms of Gradients, HOG)在特征提取中的应用。HOG是一种统计方法,通过计算图像局部梯度强度的分布来捕捉物体的形状信息,这对于目标检测和图像检索这类任务非常有效。
在目标检测方面,文章介绍了基于滑动窗口技术的方法,这种技术特别适用于人脸和行人检测。滑动窗口允许系统逐个测试图像的不同区域,以寻找特定目标的存在。随后,文章探讨了图像处理技术的应用,包括图像分割,用于区分图像中的不同区域;以及形态学处理,用于对象的细化和噪声去除。
形状识别是计算机视觉中的另一个关键技术,它帮助理解图像中物体的结构和关系。此外,文章还涵盖了基本的跟踪方法,针对静止区域和移动物体的跟踪策略,这对于视频监控中的行为分析和自动驾驶系统的感知至关重要。
最后,作者对视频监控、车载视觉系统和遥感等领域进行了总结,展示了计算机视觉在现实生活中的广泛应用。本文使用Matlab进行方法探索,并提供了丰富的代码片段,同时部分附有Python代码,以便读者轻松实践。尽管没有特定的先验知识要求,但熟悉线性代数、信号处理和模式识别的基本原理将极大地促进读者对这些概念的理解和掌握。
这篇论文为读者提供了一个全面的计算机视觉教程,从基础知识到前沿技术,为想要进入或进一步研究这个领域的学习者和专业人士提供了一个实用的指南。
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