61、计算机视觉领域关键概念与技术解析

计算机视觉领域关键概念与技术解析

1. 图像分类

图像分类在计算机视觉中占据重要地位，它可视为信息检索的一种形式。其评估指标丰富多样，涵盖 F - measures、F1 - measure、Fβ - measure 以及平均精度等。以下为部分评估指标的详细说明：
|评估指标|说明|
| ---- | ---- |
|F - measures|用于综合考量分类的准确性|
|F1 - measure|是精确率和召回率的调和平均数|
|Fβ - measure|对精确率和召回率的加权调和平均|
|平均精度|衡量分类性能的重要指标|

在图像分类任务里，存在诸多数据集，像 Caltech 101、Caltech 256、Imagenet 等。不过，数据集可能存在偏差，这会对分类效果产生影响。图像分类的特征丰富，包括编码、轮廓特征、GIST 特征、HOG 特征等。其应用场景广泛，例如明确图像的分类、材料分类以及场景分类等。

2. 分类器

分类器在图像分类和目标检测等任务中发挥着关键作用。常见的分类器有 Bayes 分类器、Boosting 分类器等。分类器的构建方法多样，可直接确定决策边界，也可借助显式概率模型。以下是部分分类器的详细信息：
|分类器|特点|
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|Bayes 分类器|基于贝叶斯定理，依据概率进行分类|
|Boosting 分类器|通过组合多个弱学习器，构建强学习器|

分类器的性能评估指标包括错误率、检测率、真正率等。为提升分类器的性能，可采用交叉验证、正则化等方法。

3. 聚类 <