图像处理中的识别方法

图像识别是识别和检测数字图像或视频中的对象或特征的过程。这一概念在许多应用程序中都得到了应用,比如工厂自动化系统、收费站监控系统和安全监视系统。典型的图像识别算法有:

机器学习深度学习方法是一种有效的图像识别方法。

使用机器学习的图像识别

图像识别的机器学习方法包括从图像中识别和提取关键特征,并将它们作为输入到机器学习模型中。

一个例子是使用HOG特征和An对数字进行分类支持向量机分类器

利用方向梯度直方图(HOG)特征提取图像(上)和支持向量机(下)进行数字分类。看到例子获取详细信息和源代码。

使用深度学习的图像识别

图像识别的深度学习方法可能涉及到A的使用卷积神经网络从样本图像中自动学习相关特征,并在新图像中自动识别这些特征。

在这个MATLAB技术讲座中探索深入学习的基础。您将了解为什么深度学习变得如此流行,您将通过3个概念:什么是深度学习,它在现实世界中如何使用,以及如何开始。
在这篇MATLAB技术演讲中,学习深度学习和机器学习之间的区别。遍历几个示例,并了解如何决定使用哪个方法。

一种有效的图像识别方法包括使用技术计算环境进行数据分析、可视化和算法开发。

有关更多信息,请参见计算机视觉工具箱™,统计和机器学习工具箱™,深度学习工具箱™

参见:影像重建,图像变换,图像增强,图像分割,图像处理和计算机视觉,MATLAB和OpenCV,人脸识别,对象检测,对象识别,特征提取,立体视觉,光流,RANSAC,模式识别,深度学习