視覺算法，計(jì)算機(jī)視覺算法有哪些

來源：整理時(shí)間：2024-03-02 05:35:37 編輯：好學(xué)習(xí) 手機(jī)版

本文目錄一覽

1，計(jì)算機(jī)視覺算法有哪些
2，機(jī)器視覺算法與應(yīng)用的介紹
3，計(jì)算機(jī)視覺常用哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法
4，機(jī)器視覺識(shí)別算法怎么才算好
5，視覺算法研究員有前途嗎
6，計(jì)算機(jī)視覺中目前有哪些經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法

1，計(jì)算機(jī)視覺算法有哪些

最經(jīng)典的就是KLT算法。具體有哪些你可以找綜述文獻(xiàn)看看，一目了然。

計(jì)算機(jī)視覺算法有哪些

2，機(jī)器視覺算法與應(yīng)用的介紹

《機(jī)器視覺算法與應(yīng)用》是2008年清華大學(xué)出版社出版的圖書，作者是（德）斯蒂格。該書對(duì)機(jī)器視覺處理系統(tǒng)和各種處理算法進(jìn)行了詳盡解述。

機(jī)器視覺算法與應(yīng)用的介紹

3，計(jì)算機(jī)視覺常用哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法

常用的聚類分類算法都有用到例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等時(shí)下最火的算法還是deep learning

最經(jīng)典的就是klt算法。具體有哪些你可以找綜述文獻(xiàn)看看，一目了然。

計(jì)算機(jī)視覺常用哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法

4，機(jī)器視覺識(shí)別算法怎么才算好

機(jī)器視覺識(shí)別的產(chǎn)生無非是以智能取締人工操作，在提高效率的同時(shí)節(jié)約成本開支，因此機(jī)器視覺的誕生其本質(zhì)就是以客戶需求為導(dǎo)向進(jìn)行定制運(yùn)用的，根據(jù)實(shí)際需求情況進(jìn)行軟硬件部份的選型，已達(dá)到可實(shí)現(xiàn)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(shí)別是一種算法，就是如何分類和識(shí)別。可以用到很多地方，文字、語音、圖像的智能識(shí)別。機(jī)器視覺是一種綜合應(yīng)用，要用到圖像處理、三維幾何變換之類的，有的需要模式識(shí)別。待遇的話，這兩個(gè)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(shí)別和理解復(fù)雜環(huán)境，為視覺主導(dǎo)的高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)在感知方面提供強(qiáng)有力的支撐。職位要求：有扎實(shí)的圖像分析和模式識(shí)別理論基礎(chǔ)，精通目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤、識(shí)別等常見的計(jì)算機(jī)視覺處理任務(wù)有扎實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，精通常見的幾何、統(tǒng)計(jì)學(xué)等，并熟悉這些技術(shù)在圖像識(shí)別領(lǐng)域中的應(yīng)用有較強(qiáng)的工程能力，至少精通一種算法開發(fā)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(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法，能夠分析和優(yōu)化計(jì)算邏輯，優(yōu)化提升性能有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，強(qiáng)烈的使命感和責(zé)任感，對(duì)工作充滿熱情有Caffe, Mxnet,Tensorflow等開源工具的使用經(jīng)驗(yàn)

沒有

6，計(jì)算機(jī)視覺中目前有哪些經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法

第一章介紹運(yùn)動(dòng)的分類、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中運(yùn)動(dòng)分析模型、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤技術(shù)研究現(xiàn)狀、計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中運(yùn)動(dòng)分析技術(shù)的難點(diǎn)等內(nèi)容；第二章介紹傳統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤算法，包括背景差分法、幀間差分法、光流場(chǎng)評(píng)估算法等；第三章介紹具有周期性運(yùn)動(dòng)特征的低速目標(biāo)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和跟蹤算法，并以CCD測(cè)量系統(tǒng)為例介紹該算法的應(yīng)用；第四章介紹高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別和跟蹤算法，并以激光通信十信標(biāo)光捕獲和跟蹤系統(tǒng)為例介紹該算法的應(yīng)用；第五章介紹具有復(fù)雜背景的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)過程中采用的光流場(chǎng)算法，包括正規(guī)化相關(guān)的特性及其改進(jìn)光流場(chǎng)評(píng)估算法，并介紹改進(jìn)光流場(chǎng)算法的具體應(yīng)用；第六章介紹互補(bǔ)投票法實(shí)現(xiàn)可信賴運(yùn)動(dòng)向量估計(jì)。

貌似有人把跟蹤(tracking)和計(jì)算機(jī)視覺中的目標(biāo)跟蹤搞混了。前者更偏向數(shù)學(xué)，是對(duì)狀態(tài)空間在時(shí)間上的變化進(jìn)行建模，并對(duì)下一時(shí)刻的狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)的算法。例如卡爾曼濾波，粒子濾波等。后者則偏向應(yīng)用，給定視頻中第一幀的某個(gè)物體的框，由算法給出后續(xù)幀中該物體的位置。最初是為了解決檢測(cè)算法速度較慢的問題，后來慢慢自成一系。因?yàn)樽兂闪藨?yīng)用問題，所以算法更加復(fù)雜，通常由好幾個(gè)模塊組成，其中也包括數(shù)學(xué)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(biāo)跟蹤實(shí)際上就變成了利用之前幾幀的物體狀態(tài)(旋轉(zhuǎn)角度，尺度)，對(duì)下一幀的物體檢測(cè)進(jìn)行約束(剪枝)的問題了。沒錯(cuò)，它又變回物體檢測(cè)算法了，但卻人為地把首幀得到目標(biāo)框的那步剝離出來。在各界都在努力建立end-to-end系統(tǒng)的時(shí)候，目標(biāo)跟蹤卻只去研究一個(gè)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(biāo)跟蹤的下一步應(yīng)該是成為目標(biāo)檢測(cè)的一步，充分利用物體特性，建成一個(gè)視頻中目標(biāo)檢測(cè)的大系統(tǒng)，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(biāo)跟蹤方向研究的，但導(dǎo)師在博士期間是做的這個(gè)方向，因此也跟著有所涉獵。先匿了，如果有說的不對(duì)的地方，還請(qǐng)指正。