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本文目錄一覽

1，計算機視覺算法有哪些
2，機器視覺算法與應用的介紹
3，計算機視覺常用哪些機器學習算法
4，機器視覺識別算法怎么才算好
5，視覺算法研究員有前途嗎
6，計算機視覺中目前有哪些經典的目標跟蹤算法

1，計算機視覺算法有哪些

最經典的就是KLT算法。具體有哪些你可以找綜述文獻看看，一目了然。

計算機視覺算法有哪些

2，機器視覺算法與應用的介紹

《機器視覺算法與應用》是2008年清華大學出版社出版的圖書，作者是（德）斯蒂格。該書對機器視覺處理系統和各種處理算法進行了詳盡解述。

機器視覺算法與應用的介紹

3，計算機視覺常用哪些機器學習算法

常用的聚類分類算法都有用到例如神經網絡、支持向量機等時下最火的算法還是deep learning

最經典的就是klt算法。具體有哪些你可以找綜述文獻看看，一目了然。

計算機視覺常用哪些機器學習算法

4，機器視覺識別算法怎么才算好

機器視覺識別的產生無非是以智能取締人工操作，在提高效率的同時節約成本開支，因此機器視覺的誕生其本質就是以客戶需求為導向進行定制運用的，根據實際需求情況進行軟硬件部份的選型，已達到可實現智能化操作的效果，因此適合客戶并能滿足客戶需求的便是好的。

模式識別是一種算法，就是如何分類和識別。可以用到很多地方，文字、語音、圖像的智能識別。機器視覺是一種綜合應用，要用到圖像處理、三維幾何變換之類的，有的需要模式識別。待遇的話，這兩個方向都很前沿和高端。你搞得好的話，不愁錢。但是很難哦

5，視覺算法研究員有前途嗎

用視覺識別和理解復雜環境，為視覺主導的高級輔助駕駛系統在感知方面提供強有力的支撐。職位要求：有扎實的圖像分析和模式識別理論基礎，精通目標檢測、跟蹤、識別等常見的計算機視覺處理任務有扎實的數學基礎，精通常見的幾何、統計學等，并熟悉這些技術在圖像識別領域中的應用有較強的工程能力，至少精通一種算法開發語言，了解c/c++，熟悉opencv,Dlib等常用圖像視覺開源庫熟練掌握常見數據結構和算法，能夠分析和優化計算邏輯，優化提升性能有較強的學習能力，強烈的使命感和責任感，對工作充滿熱情有Caffe, Mxnet,Tensorflow等開源工具的使用經驗

沒有

6，計算機視覺中目前有哪些經典的目標跟蹤算法

第一章介紹運動的分類、計算機視覺領域中運動分析模型、計算機視覺領域運動檢測和目標跟蹤技術研究現狀、計算機視覺領域中運動分析技術的難點等內容；第二章介紹傳統的運動檢測和目標跟蹤算法，包括背景差分法、幀間差分法、光流場評估算法等；第三章介紹具有周期性運動特征的低速目標運動檢測和跟蹤算法，并以CCD測量系統為例介紹該算法的應用；第四章介紹高速運動目標識別和跟蹤算法，并以激光通信十信標光捕獲和跟蹤系統為例介紹該算法的應用；第五章介紹具有復雜背景的目標運動檢測過程中采用的光流場算法，包括正規化相關的特性及其改進光流場評估算法，并介紹改進光流場算法的具體應用；第六章介紹互補投票法實現可信賴運動向量估計。

貌似有人把跟蹤(tracking)和計算機視覺中的目標跟蹤搞混了。前者更偏向數學，是對狀態空間在時間上的變化進行建模，并對下一時刻的狀態進行預測的算法。例如卡爾曼濾波，粒子濾波等。后者則偏向應用，給定視頻中第一幀的某個物體的框，由算法給出后續幀中該物體的位置。最初是為了解決檢測算法速度較慢的問題，后來慢慢自成一系。因為變成了應用問題，所以算法更加復雜，通常由好幾個模塊組成，其中也包括數學上的tracking算法，還有提取特征，在線分類器等步驟。在自成一系之后，目標跟蹤實際上就變成了利用之前幾幀的物體狀態(旋轉角度，尺度)，對下一幀的物體檢測進行約束(剪枝)的問題了。沒錯，它又變回物體檢測算法了，但卻人為地把首幀得到目標框的那步剝離出來。在各界都在努力建立end-to-end系統的時候，目標跟蹤卻只去研究一個子問題，選擇性無視"第一幀的框是怎么來的"的問題。我想，目標跟蹤的下一步應該是成為目標檢測的一步，充分利用物體特性，建成一個視頻中目標檢測的大系統，而不是自成體系，只在自己的小圈子里做研究。答主并非是做目標跟蹤方向研究的，但導師在博士期間是做的這個方向，因此也跟著有所涉獵。先匿了，如果有說的不對的地方，還請指正。