图像识别初学习

本文深入解析图像识别过程,从信息获取到预处理,再到特征抽取与选择,最后介绍分类器设计与决策,全面覆盖图像识别关键技术。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

图像识别的过程:

  • 信息的获取
  • 预处理:包括A\D,二值法,图像的平滑、变换、增强、恢复、滤波等,主要指图像处理
  • 特征抽取和选择:在模式识别中,需要进行特征的抽取的选择。例如,一幅64*64的图像可以得到4096个数据,这种在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征。
  • 分类器设计:分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则,使按此类判决规则分类时,错误率最低。
  • 分类决策:在特征空间中对被识别对象进行分类。
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