使用模式识别的对象检测,分类,和计算机视觉分割

模式识别是基于输入数据分类成对象或类的过程主要特征。有两种分类方法在模式识别:监督和无监督的分类。

模式识别在计算机视觉,雷达处理,语音识别和文本分类的应用。

监督分类

输入数据中的图案识别方法使用监督分类监督学习是创建基于不同对象类的训练数据的分类算法。分类器然后接受输入数据并分配适当的对象或类的标签。

在计算机视觉,监督模式识别技术被用于光学字符识别(OCR),面部检测,人脸识别,对象检测和对象分类。

人脸检测(左)和使用级联分类停车标志检测(右)。看到教程了解详情。

检测支持向量机(SVM)和HOG特征提取的人。金宝app看到文件了解详情。

监督分类

非监督分类方法通过使用分段找到隐藏结构的未标记数据或聚类技术。常见的非监督分类的方法包括:

  • K-手段集群
  • 高斯混合模型
  • 隐马尔可夫模型

在图像处理和计算机视觉,非监督模式识别技术被用于物体检测和图像分割。

通过使用高斯混合模型在图像像素分类为前景(白色像素)和背景(黑色像素)检测移动物体。看到了解详情。

色基图像分割使用k均值聚类。

也可以看看:深度学习目标检测物体识别图像识别人脸识别特征提取图像分割机器学习模式识别视频点云深度学习

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在这个过程中,你会确定如何使用无监督学习技术来发现在大型数据集的功能和监督学习技术来构建预测模型。