采用少数多视角平面图像识别三维物体技术_百度文库
两大类热门资源免费畅读
续费一年阅读会员，立省24元！
采用少数多视角平面图像识别三维物体技术
&&曲率尺度空间图像轮廓线的最大值可以用来表达物体边界并与2维平面图像对应。由存储数据库随机调用相应标准图像可以识别未知物体。采用有限少数图像并修复形变图像轮廓,尝试有条件地识别三维物体。
阅读已结束，下载文档到电脑
想免费下载更多文档？
定制HR最喜欢的简历
下载文档到电脑，方便使用
还剩2页未读，继续阅读
定制HR最喜欢的简历
你可能喜欢苹果透漏人工智能研究新方向：图像识别
> 苹果透漏人工智能研究新方向：图像识别
苹果透漏人工智能研究新方向：图像识别
　　据外媒报道，日前发布首份关于(AI)的学术论文，其中主要描述了在计算机视觉系统中提高图像识别的方法，这标志着终于透露了其研究的全新方向。本文引用地址：
　　其实对于图像识别技术，大家已经不陌生。由于涉及个人隐私问题，虽然在电视机和空调上，无法直接应用图像识别技术，但是在冰箱上的应用，却很早就受到长虹美菱、海尔，以及美的等家电巨头的认可和推动。但目前市场化商用的力度并不大。
　　发布的首份关于(AI)的学术论文，主要描述了在计算机视觉系统中提高图像识别的方法，在机器学习研究中，使用合成图像进行神经网络训练要比真实图像更有效。原因在于合成图像已经被标记和注释，更加省时省力。举例来说，眼部或手部的合成图像都有自动注释，而描述类似物品的真实图片算法并不熟悉，因此需要人类操作员进行描述。
　　当前人工智能软件在各个领域，正变得必不可少。它几乎被应用到所有的应用程序中。运用人工智能技术，无论是图像识别，还是语音识别，正变得越来越准确，这包括机器能准确识别语音、语义甚至静态的图片以及动态的视频。
　　如在智能家居领域，通过摄像头获取到图像，然后通过图像识别技术识别出图像的内容，从而做出不同的响应。举个例子，我们在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像，对图像进行识别。识别后如果发现是个人，并且长时间在门外并没有敲门进门等行为之后，就可以及时报警给户主。或者，在夜晚的时候发现有物体移动，对物体进行识别，如果是可疑的物体就主动报警。
　　当门口的摄像头识别到人之后，再进一步的对人像在进行面部识别。如果能和主人的面部匹配上，就为主人主动开门。还有现在家庭里的智能机器人，通过图像识别技术对物体进行识别，并且实现对人的跟随。搭配上人工智能系统，它能分辨出你是它的哪个主人，并且能你进行一些简单的互动。比如检测到是家里的老人，它可能会为你测一测血压;如果是小孩子，它可能给你讲个故事。
　　事实上图像识别元不仅如此，图像识别可分为生物识别、物体与场景识别和视频识别。据估算，到2020年生物识别技术市场规模将达到250亿美元，5年内年均增速约14%。其中，人脸识别增速最快，将从2015年的9亿美元增长到2020年的24亿美元。
　　在物体与场景识别中，机器视觉是一个重要的部分。预计2018年，全球机器视觉系统及部件市场规模达到50亿美元。视频识别主要用于安防产业，我国未来5年总体年增长率仍将保持在20%左右，到2020年有望达到万亿元。
　　随着各领域对于身份识别和验证的精确度要求的提高，基于图像识别技术的人脸识别和视频识别技术在金融、安防、医疗、无人驾驶等领域迎来了发展机会。
　　而随着图像识别技术的发展，高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法也在为推动图像识别向更深处发展提供源源不断的动力。AI底层架构从CPU+GPU到FPGA，再到人工智能专用芯片，运行表现不断刷新。
　　深度摄像头的开发也加强了前端获取深度信息的能力，为后端数据处理带来了极大的便利。另外随着以深度信念网络(DBN)和卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习算法在图像识别中的广泛应用，图像识别的准确率得到了很大的提升。
　　ImageNet比赛图像识别中对象分类项目准确率从2010年的72%提升到了今年的97%，可谓实现飞跃发展。图像识别获得了快速发展，应用产品层出不穷，成为人工智能应用的急先锋。刷脸支付、机场自助通关、增强现实、无人驾驶等都是图像识别技术快速普及的一个缩影。
分享给小伙伴们：
我来说两句……
最新技术贴
微信公众号二
微信公众号一图像识别创业,现阶段的图像识别技术可以运用到哪些行业呢？ - 知乎442被浏览44470分享邀请回答103 条评论分享收藏感谢收起5272人阅读
1.2计算机信息提取
利用计算机进行遥感信息的自动提取则必须使用数字图像，由于地物在同一波段、同一地物在不同波段都具有不同的波谱特征，通过对某种地物在各波段的波谱曲线进行分析，根据其特点进行相应的增强处理后，可以在遥感影像上识别并提取同类目标物。早期的自动分类和图像分割主要是基于光谱特征，后来发展为结合光谱特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征等综合因素的计算机信息提取。
1.2.1自动分类
常用的信息提取方法是遥感影像计算机自动分类。首先，对遥感影像室内预判读，然后进行野外调查，旨在建立各种类型的地物与影像特征之间的对应关系并对室内预判结果进行验证。工作转入室内后，选择训练样本并对其进行统计分析，用适当的分类器对遥感数据分类，对分类结果进行后处理，最后进行精度评价。遥感影像的分类一般是基于地物光谱特征、地物形状特征、空间关系特征等方面特征，目前大多数研究还是基于地物光谱特征。
在计算机分类之前，往往要做些预处理，如校正、增强、滤波等，以突出目标物特征或消除同一类型目标的不同部位因照射条件不同、地形变化、扫描观测角的不同而造成的亮度差异等。
利用遥感图像进行分类，就是对单个像元或比较匀质的像元组给出对应其特征的名称，其原理是利用图像识别技术实现对遥感图像的自动分类。计算机用以识别和分类的主要标志是物体的光谱特性，图像上的其它信息如大小、形状、纹理等标志尚未充分利用。
计算机图像分类方法，常见的有两种，即监督分类和非监督分类。监督分类，首先要从欲分类的图像区域中选定一些训练样区，在这样训练区中地物的类别是已知的，用它建立分类标准，然后计算机将按同样的标准对整个图像进行识别和分类。它是一种由已知样本，外推未知区域类别的方法；非监督分类是一种无先验（已知）类别标准的分类方法。对于待研究的对象和区域，没有已知类别或训练样本作标准，而是利用图像数据本身能在特征测量空间中聚集成群的特点，先形成各个数据集，然后再核对这些数据集所代表的物体类别。
与监督分类相比，非监督分类具有下列优点：不需要对被研究的地区有事先的了解，对分类的结果与精度要求相同的条件下，在时间和成本上较为节省，但实际上，非监督分类不如监督分类的精度高，所以监督分类使用的更为广泛。
1.2.2纹理特征分析
细小地物在影像上有规律地重复出现，它反映了色调变化的频率，纹理形式很多，包括点、斑、格、垅、栅。在这些形式的基础上根据粗细、疏密、宽窄、长短、直斜和隐显等条件还可再细分为更多的类型。每种类型的地物在影像上都有本身的纹理图案，因此，可以从影像的这一特征识别地物。纹理反映的是亮度（灰度）的空间变化情况，有三个主要标志：某种局部的序列性在比该序列更大的区域内不断重复；序列由基本部分非随机排列组成；各部分大致都是均匀的统一体，在纹理区域内的任何地方都有大致相同的结构尺寸。这个序列的基本部分通常称为纹理基元。因此可以认为纹理是由基元按某种确定性的规律或统计性的规律排列组成的，前者称为确定性纹理（如人工纹理），后者呈随机性纹理（或自然纹理）。对纹理的描述可通过纹理的粗细度、平滑性、颗粒性、随机性、方向性、直线性、周期性、重复性等这些定性或定量的概念特征来表征。
相应的众多纹理特征提取算法也可归纳为两大类，即结构法和统计法。结构法把纹理视为由基本纹理元按特定的排列规则构成的周期性重复模式，因此常采用基于传统的Fourier频谱分析方法以确定纹理元及其排列规律。此外结构元统计法和文法纹理分析也是常用的提取方法。结构法在提取自然景观中不规则纹理时就遇到困难，这些纹理很难通过纹理元的重复出现来表示，而且纹理元的抽取和排列规则的表达本身就是一个极其困难的问题。在遥感影像中纹理绝大部分属随机性，服从统计分布，一般采用统计法纹理分析。目前用得比较多的方法包括：共生矩阵法、分形维方法、马尔可夫随机场方法等。共生矩阵是一比较传统的纹理描述方法，它可从多个侧面描述影像纹理特征。
1.2.3图像分割
图像分割就是指把图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，此处特性可以是像素的灰度、颜色、纹理等预先定义的目标可以对应单个区域，也可以对应多个区域。
图像分割是由图像处理到图像分析的关键步骤，在图像工程中占据重要的位置。一方面，它是目标表达的基础，对特征测量有重要的影响；另一方面，因为图像分割及其基于分割的目标表达、特征抽取和参数测量的将原始图像转化为更抽象更紧凑的形式，使得更高层的图像分析和理解成为可能。
图像分割是图像理解的基础，而在理论上图像分割又依赖图像理解，彼此是紧密关联的。图像分割在一般意义下是十分困难的问题，目前的图像分割一般作为图像的前期处理阶段，是针对分割对象的技术，是与问题相关的，如最常用到的利用阈值化处理进行的图像分割。
图像分割有三种不同的途径，其一是将各象素划归到相应物体或区域的象素聚类方法即区域法，其二是通过直接确定区域间的边界来实现分割的边界方法，其三是首先检测边缘象素再将边缘象素连接起来构成边界形成分割。
1）阈值与图像分割
阈值是在分割时作为区分物体与背景象素的门限，大于或等于阈值的象素属于物体，而其它属于背景。这种方法对于在物体与背景之间存在明显差别（对比）的景物分割十分有效。实际上，在任何实际应用的图像处理系统中，都要用到阈值化技术。为了有效地分割物体与背景，人们发展了各种各样的阈值处理技术，包括全局阈值、自适应阈值、最佳阈值等等。
2）梯度与图像分割
当物体与背景有明显对比度时，物体的边界处于图像梯度最高的点上，通过跟踪图像中具有最高梯度的点的方式获得物体的边界，可以实现图像分割。这种方法容易受到噪声的影响而偏离物体边界，通常需要在跟踪前对梯度图像进行平滑等处理，再采用边界搜索跟踪算法来实现。
3）边界提取与轮廓跟踪
为了获得图像的边缘人们提出了多种边缘检测方法，如Sobel,&Canny&edge,&LoG。在边缘图像的基础上，需要通过平滑、形态学等处理去除噪声点、毛刺、空洞等不需要的部分，再通过细化、边缘连接和跟踪等方法获得物体的轮廓边界。
4）Hough变换
对于图像中某些符合参数模型的主导特征，如直线、圆、椭圆等，可以通过对其参数进行聚类的方法，抽取相应的特征。
5）区域增长
区域增长方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域（如小邻域或甚至于每个象素）开始，将相邻的具有同样性质的象素或其它区域归并到目前的区域中从而逐步增长区域，直至没有可以归并的点或其它小区域为止。区域内象素的相似性度量可以包括平均灰度值、纹理、颜色等信息。
区域增长方法是一种比较普遍的方法，在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图像，如自然景物。但是，区域增长方法是一种迭代的方法，空间和时间开销都比较大。
1.2.4面向对象的遥感信息提取
基于像素级别的信息提取以单个像素为单位,过于着眼于局部而忽略了附近整片图斑的几何结构情况，从而严重制约了信息提取的精度，而面向对象的遥感信息提取，综合考虑了光谱统计特征、形状、大小、纹理、相邻关系等一系列因素，因而具有更高精度的分类结果。面向对象的遥感影像分析技术进行影像的分类和信息提取的方法如下：
首先对图像数据进行影像分割，从二维化了的图像信息阵列中恢复出图像所反映的景观场景中的目标地物的空间形状及组合方式。影像的最小单元不再是单个的像素，而是一个个对象，后续的影像分析和处理也都基于对象进行。
然后采用决策支持的模糊分类算法，并不简单地将每个对象简单地分到某一类，而是给出每个对象隶属于某一类的概率，便于用户根据实际情况进行调整，同时，也可以按照最大概率产生确定分类结果。在建立专家决策支持系统时，建立不同尺度的分类层次，在每一层次上分别定义对象的光谱特征、形状特征、纹理特征和相邻关系特征。其中，光谱特征包括均值、方差、灰度比值；形状特征包括面积、长度、宽度、边界长度、长宽比、形状因子、密度、主方向、对称性，位置，对于线状地物包括线长、线宽、线长宽比、曲率、曲率与长度之比等，对于面状地物包括面积、周长、紧凑度、多边形边数、各边长度的方差、各边的平均长度、最长边的长度；纹理特征包括对象方差、面积、密度、对称性、主方向的均值和方差等。通过定义多种特征并指定不同权重，建立分类标准，然后对影像分类。分类时先在大尺度上分出&父类&，再根据实际需要对感兴趣的地物在小尺度上定义特征，分出&子类&。
一种图像边缘检测的新算法
摘要：&构造了一种含有方向信息的八方向边缘提取算子，&采用边缘跟踪的方法来抑制噪声，&并提出了一种自适应确定边缘提取门限值的方法.
1　算法模板的构造
　　经典的边缘提取模板算子，&如Reborts算子、&Sobal算子等，&都是有水平和垂直两个方向的模板，&其模板方向仅表示灰阶变化的梯度方向，&而不是图像的实际边缘方向.&本算法
图象算法大全：
一个边缘识别算法代码
&&相关文章推荐
* 以上用户言论只代表其个人观点，不代表CSDN网站的观点或立场
访问：5464次
排名：千里之外
(window.slotbydup = window.slotbydup || []).push({
id: '4740881',
container: s,
size: '200,200',
display: 'inlay-fix'图像识别创业,现阶段的图像识别技术可以运用到哪些行业呢？ - 知乎442被浏览44470分享邀请回答423 条评论分享收藏感谢收起1添加评论分享收藏感谢收起查看更多回答}