78、色彩与距离度量在对象识别中的应用

色彩与距离度量在对象识别中的应用

1. 色彩描述与模型转换

在图像处理领域，对色彩进行实际描述至关重要。例如，PANTONE色彩系统包含大量标准化颜色的目录。除了众多色彩空间外，对于同一色彩空间，文献中还存在多种替代转换方法。

为了在图像处理中有效利用色彩信息，理解每个色彩模型中色彩分量的确切含义十分关键。模型之间转换的重要性并非在于定义颜色转换的配方，而是在于形式化由定义每个色彩空间的特定概念所确定的关系。这些转换旨在说明色彩空间的特定属性，以了解其优缺点，而非规定如何操作色彩空间。

2. 对象识别与深度学习

2.1 概述

如今，我们面临着如何表征和识别对象的问题。近年来，深度学习革命对计算机视觉产生了深远影响。深度学习可被视为特征提取的新方法，它在机器学习技术中展现出强大的能力。可以说，深度学习将计算机视觉从低级到高级处理的各种技术汇聚在一起。

我们将从描述如何收集用于识别的测量数据开始，进而引入距离度量，以描述通过测量得到的不同特征之间的差异。

2.2 分类与学习的基础

机器学习和计算机视觉是不同的领域。计算机视觉从空间数据中提取或转换信息，而机器学习则从这些数据中获取知识。

例如，我们可以使用计算机视觉技术（如SIFT、霍夫变换或主动形状模型）来确定面部点的位置。基于不同面部的测量数据，机器学习可以学习如何区分和识别不同的面部。在深度学习中，特征提取和分类阶段被整合在一起。

以下是一些分类和学习中的重要术语：
- 训练 ：在机器学习中，通过示例进行学习的过程称为训练。