物体识别
三件事情你需要知道的
目标识别与目标检测
物体检测和物体识别是用于识别对象类似的技术，但他们在他们的执行而变化。对象检测是在图像中寻找物体实例的过程。在深度学习的情况下，目标检测是目标识别的子集，目标不仅被识别出来，而且被定位在图像中。这允许在同一图像中识别和定位多个对象。
图2.物体识别（左）和物体检测（右）。
目标识别技术
利用深度学习进行目标识别
深学习技术已经成为做目标识别的常用方法。深度学习模型比如卷积神经网络，或者美国有线电视新闻网那用来自动学习物体的固有特征，以便识别该物体。例如，CNN可以通过分析数以千计的训练图像和学习使猫和狗不同的特征来识别猫和狗之间的区别。
使用深度学习进行物体识别有两种方法:
- 培训从无到有模型要从头开始训练一个深度网络，您需要收集一个非常大的标记数据集，并设计一个网络架构，该架构将学习特征并构建模型。结果可能令人印象深刻，但这种方法需要大量的训练数据，您需要在CNN中设置层次和权重。
- 使用预训练的深度学习模式：最深刻的学习应用使用转移学习方法，涉及微调预训练模型的过程。在开始与现有的网络，诸如AlexNet或GoogLeNet，并在含有先前未知的类新的数据馈送。这种方法耗时少，可提供更快的结果，因为该模型已经在成千上万个图像的培训。
深度学习提供了很高的准确性，但需要大量的数据才能做出准确的预测。
图4:深度学习应用显示餐厅食物的对象识别。
物体识别使用机器学习
机器学习技术在物体识别方面也很受欢迎，它提供的方法与深度学习不同。机器学习技术的常见例子有:
- 基于SVM的HOG特征提取机器学习模型
- Bag-of-words模型的功能，如SURF和MSER
- 这Viola-Jones算法，它可以用来识别各种物体，包括人脸和上半身
机器学习工作流程
要使用标准的机器学习方法进行目标识别，你的图像（或视频）的集合开始，并选择每个图像中的相关特征。例如，特征提取算法可能会提取可用于在数据类进行区分边或角的特征。
这些特征被添加到机器学习模型中，该模型将这些特征划分为不同的类别，然后在分析和分类新对象时使用这些信息。
你可以使用各种机器学习算法和特征提取方法，它们提供了许多组合来创建精确的目标识别模型。
图5：机器学习工作流程为对象的认可。
使用机器学习进行目标识别提供了选择特征和分类器的最佳组合进行学习的灵活性。它可以用最少的数据得到精确的结果。
机器学习与深学习的物体识别
确定目标识别的最佳方法取决于您的应用程序和您试图解决的问题。在许多情况下，机器学习可能是一种有效的技术，特别是当你知道图像的哪些特征或特征是用来区分物体类别的最佳特征时。
在选择机器学习和深度学习时，要记住的主要考虑因素是你是否有强大的GPU和大量标记好的训练图像。如果有一个问题的答案是否定的，那么机器学习方法可能是最好的选择。深度学习技术在处理更多图像时效果更好，GPU有助于减少训练模型所需的时间。
图6：深度学习和机器学习之间做出选择的关键因素。
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其他物体识别方法
对物体识别等更基本的方法可以根据不同的应用是足够的。
- 模板匹配-使用小图像或模板在大图像中寻找匹配区域
- 图像分割和斑点分析-使用简单的对象属性，如大小、颜色或形状
通常，如果一个对象可以通过像图像分割这样的简单方法来识别，那么最好先使用更简单的方法。这可以提供一个健壮的解决方案，不需要数百或数千个训练图像，也不需要过于复杂的解决方案。
深度学习和机器学习
只需几行MATLAB®代码，你可以建立机器学习和深入学习模型物体识别，而不必成为专家。
使用MATLAB进行目标识别使您能够成功地在更短的时间，因为它可以让你：
- 使用您的领域专业知识和学习数据科学与MATLAB:
您可以使用MATLAB学习和机器学习和深入学习领域获得的专业知识。MATLAB使学习有关这些领域的务实和访问。此外，MATLAB允许领域专家创建的对象识别模型 - 到数据科学家谁可能不知道你的行业或应用程序而不是移交任务。
- 使用应用来标签数据和建立模型：
MATLAB让你用最少的代码构建机器学习和深度学习模型。
与分类学习者应用，您可以快速构建机器学习模型和比较不同的机器学习算法，而无需编写代码。
使用图片标志应用程序，您可以交互视频中的标签图像，并自动地实况标签中的对象进行训练和测试深刻的学习模式。这种互动性和自动化的方法能带来更好的结果在更短的时间。
- 将对象识别集成到单个工作流中:
MATLAB可以在一个统一的工作流程多个域。有了MATLAB，你可以做你的思维和编程在一个环境中。它提供了深度学习和机器学习，并且还工具和功能的范围内结构域的饲料到这些算法，如机器人，计算机视觉，以及数据分析。
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