一、图像识别算法有哪些 1、人脸识别类(Eigenface,Fisherface 算法特别多),人脸检测类(j-v算法,mtcnn); 2、车牌识别类,车型识别类(cnn); 3、字符识别(cnn)。 二、图像识别十大经典算法 1、深度优先搜索; 2、广度优先搜索; 3、A*搜索算法; 4、Dijkstra; 5、Bellman-Ford; 6、Floyd-Warshall; 7、Prim; 8...
🌟语义分割算法:将图像分为多个区域并赋予语义标签,常用的有FCN和DeepLab。🌟实例分割算法:结合目标检测和语义分割,如Mask R-CNN,能够区分同类物体的不同实例。🌟姿态估计算法:用于检测和估计人体关键点,常用于动作识别和运动分析。🌟图像生成算法:如GAN和VAE,能够生成逼真的图像,用于艺术创作和数据增强。🌟光...
CNN是图像识别中最常用的深度学习算法之一。通过卷积层、池化层和全连接层的组合,CNN能够自动学习和提取图像中的特征,非常适合处理图像数据。 🔄 **自编码器** 自编码器是一种无监督学习算法,用于学习数据的有效表示(编码)。它通常用于图像重构和降噪,通过学习图像的低维表示来进行特征提取。 🧠 **深度置信网络...
四、余弦感知哈希 为了提升更好的识别效果,可以使用余弦感知哈希算法。 优点:能够处理旋转图形。 缺点:只能够识别变形程度在25%以内的图片。 步骤: 1.缩小尺寸:将图像缩小到32*32,并转为灰度图。 2.计算DCT:对图像进行二维离散余弦变换。 3.缩小DCT:只保留矩阵左上角8*8区域,对这个区域求哈希均值,并生成01字...
边缘检测是一种用于检测图像边缘的算法，它可以将图像中的对象分离出来，并进行分类。常见的边缘检测算法包括Sobel算子、Canny算子等。这些算法根据图像中像素点的梯度值和方向，找到图像中的边缘，并将其标记出来。通过边缘检测技术，我们可以实现图像的轮廓提取、物体检测等任务。以上介绍的图像识别和处理算法仅是其中的...
Surf算法 SURF是speed up robust feature的缩写,可以视为加速版的Sift算法。 SURF的特点: 使用积分图像完成图像卷积(相关)操作; 使用Hessian矩阵检测特征值; 使用基于分布的描述符(局部信息)。 SURF算法的一般步骤为: 构建Hessian矩阵; 构建尺度空间; 精确定位特征点; ...
9、表面缺陷目标识别算法 传统方法:贝叶斯分类、K最近邻(KNN)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)、K-means等; 10、图像分类(识别) 图像分类(识别)属于模式识别的范畴,其主要内容是图像经过某些预处理(增强、复原、压缩)后,进行图像分割和特征提取,从而进行判决分类。
图像识别算法是AI视觉的重要组成部分,应用领域非常广泛,如建筑工地、化工工厂、加油站、港口、医院、餐饮后厨、社区、城市管理等场景下均有图像识别算法的身影。下面就为大家列举一些常见的算法。 睡岗检测 针对工作中的重要岗位,自动对监控区域内的人员进行睡岗监测,当发现人员睡岗时,自动告警通知,有效协助管理人员...
在人工智能图像识别技术中，常见的算法模型包括：卷积神经网络（CNN）：CNN是一种前馈神经网络，具有强大的图像识别能力。它通过卷积层和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层来进行分类。循环神经网络（RNN）：RNN是一种适用于序列数据的神经网络模型，可以用于处理图像的描述和标注任务。支持向量机（SVM）：SVM是一...