21、计算机视觉与其他领域数据处理技术

计算机视觉与其他领域数据处理技术

在当今的数据处理领域，计算机视觉、视频处理、地理信息系统（GIS）以及偏好数据处理等方面都有着独特的技术和方法。下面将为大家详细介绍这些领域的相关内容。

计算机视觉中的特征提取方法

• SIFT与HOG ：SIFT和HOG都属于梯度直方图家族。SIFT计算梯度直方图并生成局部描述符，而HOG则是全局描述符。由于SIFT有专利，HOG作为替代方案更受欢迎。在场景平坦且需要在平行于观察平面的平移上实现不变性时，SIFT能近似实现最优表示，并且它使用不同分辨率的图像金字塔，具有一定的尺度独立性。
• 深度网络作为特征提取器 ：当训练数据不足时，重用预训练模型会很有帮助。例如，有人使用COCO预训练模型在航空图像中检测汽车，该模型能有效识别汽车。

视频处理

随着智能手机的普及，视频数据量急剧增加。虽然视频的机器学习处理与计算机视觉有相似之处，但由于视频帧数量庞大，需要大量计算资源。不过，视频相邻帧之间变化较小，可通过重用特征计算来提高效率。

视频处理案例：屏幕录制视频

• 数据 ：使用一个五分钟的屏幕录制视频，该视频使用特定工具突出显示鼠标光标位置。但屏幕录制软件允许缩放，这要求识别器能处理缩放问题。
• 关键帧检测
  • 原理 ：场景变化时，屏幕会有突变，此时需重新计算所有特征。关键帧检测可通过计算图