从人脸识别到物体识别,从安全监控到智能驾驶,图像识别技术在各个领域都有广泛的应用。本文将介绍图像识别技术的现状、发展趋势以及具体应用案例。 图像识别技术主要涉及到的算法有深度学习的卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)、特征提取等。其中,卷积神经网络在图像识别领域取得了显著的成果,它能够自动学习图像的特征,...
图像识别的技术现状和发展趋势区域生长和分裂合并前者是从单象素出发逐渐合并以形成所需的分割结果后者是从整个图象出发逐渐分裂或合并以形成所需要的分割结果与阈值方法不同这类方法不但考虑了象素的相似性还考虑了空间上的邻接性因此可以有效地消除孤立噪声的干扰具有很强的鲁棒性3基于边缘的分割是利用不同区域中象素...
图像识别的技术现状和发展趋势一概述随着信息技术的飞速发展,图像识别技术作为人工智能领域的重要分支,正逐渐展现出其巨大的潜力和广泛的应用前景。图像识别,即对图像中的目标对象进行自动检测和识别,是计算机视觉领域的重要研究方向。近年来,得益于深度
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基于机器视觉技术的人脸在线识别系统设计 本设计研究人脸检测与识别技术,在基于机器视觉技术上,构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成:计算机图像预处理、数据收集和预处理、 人脸图像定位检测、人脸识别模型训练、人脸识别。经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别。
该文描述了图像识别技术的国内外研究现状,介绍了图像识别过程的相关基本工作,并探讨了图像识别的关键步骤,包括图象分割、图像特征提取和分类和图像的匹配,分析和比较了各种算法的优缺点,并讨论了其中的关键技术及计算机图像识别新技术。 关键词: 图像识别;图象分割;特征提取;匹配 DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2010...
2D机器视觉是一种利用计算机视觉技术来模拟人类视觉功能,对二维图像进行识别、定位、测量和检测的技术。它主要关注物体在图像平面上的信息,无法获取物体的深度和立体形状。2D机器视觉的系统组成与人体的组成具有一定的相似性。 随着工业自动化、智能制造等领域的快速发展,2D机器视觉作为机器视觉领域的重要组成部分,其市场规...
电脑知识与技术张家怡.图像识别的技术现状和发展趋势.电脑知识与技术:学术交流.2010.6045-6046张家怡. 图像识别的技术现状和发展趋势[J]. 电脑知识与技术. 2010(21)张家怡.图像识别的技术现状和发展趋势[J].电脑知识与技术,2010,(21).张家怡.图像识别的技术现状和发展趋势[J]. 电脑知识与技术.2010(21)张家怡.图像...
该文描述了图像识别技术的国内外研究现状,介绍了图像识别过程的相关基本工作,并探讨了图像识别的关键步骤,包括图象分割、图像特征提取和分类和图像的匹配,分析和比较了各种算法的优缺点,并讨论了其中的关键技术及计算机图像识别新技术。张家怡电脑知识与技术:学术交流图像识别的技术现状和发展趋势[J]. 张家怡.电脑知识与...