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分類識別演算法

發布時間: 2023-07-13 07:42:51

1. 圖像識別演算法都有哪些

圖像識別,是指利用計算機對圖像進行處理、分析和理解,以識別各種不同模式的目標和對像的技術。一般工業使用中,採用工業相機拍攝圖片,然後再利用軟體根據圖片灰階差做進一步識別處理,圖像識別軟體國外代表的有康耐視等,國內代表的有圖智能等。另外在地理學中指將遙感圖像進行分類的技術。

2. OCR文字識別用的是什麼演算法

文字識別近兩年沒有太大進展,有兩種方法,一種是CNN+RNN+CTC,白翔老師團隊的CRNN寫的比較清楚,還有一種是CNN+RNN基於Attention的方法。
最近比較火的方向是文字檢測和識別放到一個網路里joint train,沈春華老師團隊2017 ICCV的Towards End-to-end Text Spotting with Convolutional Recurrent Neural Networks這篇文章已經在水平文字上把檢測識別end to end做的比較work,感覺這可能是未來一兩年的一個熱點。

3. 人臉識別最新的演算法有哪些csdn

  1. 圖像數據交換格式遵循ISO/IEC 19794-5標准演算法,演算法採集並識別400~500個人臉特徵,兼具近紅外和可見光兩種識別演算法

  2. 主流的人臉檢測採用Adaboost學習演算法,Adaboost演算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強的分類方法。

  3. 人臉特徵點的識別演算法(Feature-based recognition algorithms)

  4. 神經網路進行識別的演算法(Recognition algorithms using neural network)。

4. 人臉識別演算法的分類

人臉識別法主要集中在二維圖像方面,二維人臉識別主要利用分布在人臉上從低到高80個節點或標點,通過測量眼睛、顴骨、下巴等之間的間距來進行身份認證。人臉識別演算法主要有:
1.基於模板匹配的方法:模板分為二維模板和三維模板,核心思想:利用人的臉部特徵規律建立一個立體可調的模型框架,在定位出人的臉部位置後用模型框架定位和調整人的臉部特徵部位,解決人臉識別過程中的觀察角度、遮擋和表情變化等因素影響。
2.基於奇異值特徵方法:人臉圖像矩陣的奇異值特徵反映了圖像的本質屬性,可以利用它來進行分類識別。
3.子空間分析法:因其具有描述性強、計算代價小、易實現及可分性好等特點,被廣泛地應用於人臉特徵提取,成為了當前人臉識別的主流方法之一。
4.局部保持投影(Locality Preserving Projections,LPP)是一種新的子空間分析方法,它是非線性方法Laplacian Eigen map的線性近似,既解決了PCA等傳統線性方法難以保持原始數據非線性流形的缺點,又解決了非線性方法難以獲得新樣本點低維投影的缺點。
5.主成分分析(PCA)
PCA模式識別領域一種重要的方法,已被廣泛地應用於人臉識別演算法中,基於PCA人臉識別系統在應用中面臨著一個重要障礙:增量學習問題。增量PCA演算法由新增樣本重構最為重要 PCS,但該方法隨著樣本的增加, 需要不斷舍棄一些不重要PC,以維持子空間維數不變, 因而該方法精度稍差。
6.其他方法:彈性匹配方法、特徵臉法(基於KL變換)、人工神經網路法、支持向量機法、基於積分圖像特徵法(adaboost學習)、基於概率模型法。 二維人臉識別方法的最大不足是在面臨姿態、光照條件不同、表情變化以及臉部化妝等方面較為脆弱,識別的准確度受到很大限制,而這些都是人臉在自然狀態下會隨時表現出來的。三維人臉識別可以極大的提高識別精度,真正的三維人臉識別是利用深度圖像進行研究,自90年代初期開始,已經有了一定的進展。三維人臉識別方法有:
1.基於圖像特徵的方法:採取了從3D結構中分離出姿態的演算法。首先匹配人臉整體的尺寸輪廓和三維空間方向;然後,在保持姿態固定的情況下,去作臉部不同特徵點(這些特徵點是人工的鑒別出來)的局部匹配。
2.基於模型可變參數的方法:使用將通用人臉模型的3D變形和基於距離映射的矩陣迭代最小相結合,去恢復頭部姿態和3D人臉。隨著模型形變的關聯關系的改變不斷更新姿態參數,重復此過程直到最小化尺度達到要求。基於模型可變參數的方法與基於圖像特徵的方法的最大區別在於:後者在人臉姿態每變化一次後,需要重新搜索特徵點的坐標,而前者只需調整3D變形模型的參數。

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