图像识别分类？

图像分类的分类方法~

基于色彩特征的索引技术色彩是物体表面的一种视觉特性,每种物体都有其特有的色彩特征,譬如人们说到绿色往往是和树木或草原相关,谈到蓝色往往是和大海或蓝天相关,同一类物体往拍几有着相似的色彩特征,因此我们可以根据色彩特征来区分物体.用色彩特特征进行图像分类一可以追溯到Swain和Ballard提出的色彩直方图的方法.由于色彩直方图具有简单且随图像的大小、旋转变化不敏感等特点,得到了研究人员的厂泛关注,目前几乎所有基于内容分类的图像数据库系统都把色彩分类方法作为分类的一个重要手段,并提出了许多改进方法,归纳起主要可以分为两类：全局色彩特征索引和局部色彩特征索引。基于纹理的图像分类技术纹理特征也是图像的重要特征之一,其本质是刻画象素的邻域灰度空间分布规律由于它在模式识别和计算机视觉等领域已经取得了丰富的研究成果,因此可以借用到图像分类中。在70年代早期,Haralick等人提出纹理特征的灰度共生矩阵表示法(eo一oeeurrenee matrix representation),这个方法提取的是纹理的灰度级空间相关性(gray level Spatial dependenee),它首先基于象素之间的距离和方向建立灰度共生矩阵,再由这个矩阵提取有意义的统计量作为纹理特征向量。基于一项人眼对纹理的视觉感知的心理研究,Tamuar等人提出可以模拟纹理视觉模型的6个纹理属性,分别是粒度,对比度,方向性,线型,均匀性和粗糙度。QBIC系统和MARS系统就采用的是这种纹理表示方法。在90年代初期,当小波变换的理论结构建一认起来之后,许多研究者开始研究如何用小波变换表示纹理特征。smiht和chang利用从小波子带中提取的统计量(平均值和方差)作为纹理特征。这个算法在112幅Brodatz纹理图像中达到了90%的准确率。为了利用中间带的特征,Chang和Kuo开发出一种树型结构的小波变化来进一步提高分类的准确性。还有一些研究者将小波变换和其他的变换结合起来以得到更好的性能,如Thygaarajna等人结合小波变换和共生矩阵,以兼顾基于统计的和基于变换的纹理分析算法的优点。基于形状的图像分类技术形状是图像的重要可视化内容之一在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述.目前的基于形状分类方法大多围绕着从形状的轮廓特征和形状的区域特征建立图像索引。关于对形状轮廓特征的描述主要有:直线段描述、样条拟合曲线、傅立叶描述子以及高斯参数曲线等等。实际上更常用的办法是采用区域特征和边界特征相结合来进行形状的相似分类.如Eakins等人提出了一组重画规则并对形状轮廓用线段和圆弧进行简化表达,然后定义形状的邻接族和形族两种分族函数对形状进行分类.邻接分族主要采用了形状的边界信息,而形状形族主要采用了形状区域信息.在形状进行匹配时,除了每个族中形状差异外,还比较每个族中质心和周长的差异,以及整个形状的位置特征矢量的差异,查询判别距离是这些差异的加权和。基于空间关系的图像分类技术在图像信息系统中,依据图像中对象及对象间的空间位置关系来区别图像库中的不同图像是一个非常重要的方法。因此,如何存贮图像对象及其中对象位置关系以方便图像的分类,是图像数据库系统设计的一个重要问题。而且利用图像中对象间的空间关系来区别图像,符合人们识别图像的习惯,所以许多研究人员从图像中对象空间位置关系出发,着手对基于对象空间位置关系的分类方法进行了研究。早在1976年,Tanimoto提出了用像元方法来表示图像中的实体,并提出了用像元来作为图像对象索引。随后被美国匹兹堡大学chang采纳并提出用二维符号串(2D一String)的表示方法来进行图像空间关系的分类,由于该方法简单,并且对于部分图像来说可以从ZD一String重构它们的符号图,因此被许多人采用和改进,该方法的缺点是仅用对象的质心表示空间位置;其次是对于一些图像来说我们不能根据其ZD一string完个重构其符号图;再则是上述的空间关系太简单,实际中的空间关系要复杂得多。,针对这些问题许多人提出了改进力一法。Jungert根据图像对象的最小包围盒分别在:x轴方向和y轴上的投影区间之间的交叠关系来表示对象之间的空间关系,随后Cllallg和Jungert等人又提出了广义ZD一string(ZDG一String)的方法,将图像对象进一步切分为更小的子对象来表示对象的空间关系,但是该方法不足之处是当图像对象数日比较多且空间关系比较复杂时,需要切分的子对象的数目很多,存储的开销太大,针对此Lee和Hsu等人提出了ZDC一string的方一法,它们采用Anell提出的13种时态间隔关系并应用到空间投影区问上来表达空间关系。在x轴方向和y轴方向的组合关系共有169种,他提出了5种基本关系转换法则,在此基础上又提出了新的对象切分方法。采用ZDC一string的方法比ZDG一string切分子对象的数目明显减少。为了在空间关系中保留两个对象的相对空间距离和对象的大小,Huang等人提出了ZDC书string的方法提高符号图的重构精度,并使得对包含对象相对大小、距离的符号图的推理成为可能。上述方法都涉及到将图像对象进行划分为子对象,且在用符号串重构对象时处理时间的开销都比较大,为解决这些方法的不足,Lee等人又提出了ZDB一String的方法,它不要求对象进一步划分,用对象的名称来表示对象的起点和终点边界。为了解决符号图的重构问题,Chin一ChenCllang等人提出了面向相对坐标解决符号图的重构问题,Chin一ChenChang等人提出了面向相对坐标符号串表示(RCOS串),它们用对象最小外接包围盒的左下角坐标和右上角坐标来表示对象之间的空间关系.对于对象之间的空间关系采用Allen提出的13种区间表示方法。实际上上述所有方法都不是和对象的方位无关,为此Huang等人又提出了RSString表示方法。虽然上述各种方法在对图像对象空间信息的分类起到过一定作用,由于它们都是采用对象的最小外接矩形来表示一个对象空间位置,这对于矩形对象来说是比较合适的,但是当两个对象是不规则形状,且它们在空间关系上是分离时,它们的外接矩形却存在着某种包含和交叠,结果出现对这些对象空间关系的错误表示。用上述空间关系进行图像分类都是定性的分类方一法,将图像的空间关系转换为图像相似性的定量度量是一个较为困难的事情。Nabil综合ZD一String方法和二维平面中对象之间的点集拓扑关系。提出了ZD一PIR分类方法,两个对象之间的相似与否就转换为两个图像的ZD一PIR图之间是否同构。ZD一PIR中只有图像对象之间的空间拓扑关系具有旋转不变性,在进行图像分类的时候没有考虑对象之间的相对距离。

图像方面尤其是识别方面的算法现在已经非常成熟了。
InterceptionV3. 这种太多了，自己训练也不过30行代码。 百度之类的大公司也有开放的接口。

图像识别分为：
1、生物识别
2、物体场景识别
3、视频识别

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邱县18299393026： 图像识别 - 搜狗百科？
邲都金复： 人脸识别法主要集中在二维图像方面,二维人脸识别主要利用分布在人脸上从低到高80个节点或标点,通过测量眼睛、颧骨、下巴等之间的间距来进行身份认证.人脸识别算法主要有: 1.基于模板匹配的方法:模板分为二维模板和三维模板,...

邱县18299393026： 如何进行 图像的分类 python - ？
邲都金复： 您好,图像的分类需要模式识别/机器学习的相关知识,若您需要对做图像分类/图像识别,建议学习卷积神经网络(CNN),Python的话推荐Google的深度学习框架tensorflow

邱县18299393026： 遥感图像的自动识别分类主要采用哪些方法? ？
邲都金复： 目前,遥感图像的自动识别分类主要采用决策理论(或统计)方法. 按照决策理论方法,需要从被识别的模式(即对象)中,提取一组反映模 式属性的量测值,称之为特征,并把模式特征定义在一个特征空间中,进 而利用决策的原理对特征空间进行划分.以区分具有不同特征的模式,达 到分类的目的.遥感图像模式的特征主要表现为光谱特征和纹理特征两 种.基于光谱特征的统计分类方法是遥感应用处理在实践中最常用的方 法;而基于纹理特片的统计分类方法则是作为光谱特征统计分类方法的一 个辅助手段来运用,目前还不能单纯依靠这种方法来解决遥感应用的实际 问题.另外一种方法称为句法(或结构)模式识别,这种方法在遥感中的 应用目前还在探索中.

邱县18299393026： 图像分类处理原理 - ？
邲都金复： 1. 图像分类处理的依据 图像分类处理的依据就是模式识别的过程,即通过对各类地物的遥感影像特征分析来选择特征参数,将特征空间划分为互不重叠的子空间并将图像内各个像元划分到各个子空间区,从而实现分类.这里特征参数是指能够...

邱县18299393026： 图像识别和图像检索的区别? - ？
邲都金复： 展开全部1. 广义的图像识别包括了图像检索,或者说图像检索是图像识别的一个应用.2. 总的来说,识别分为低级识别和高级识别,低级就是直方图,频谱等底层的特征识别;高级就涉及到语义分析了,对内容进行辨识.

邱县18299393026： 基于图像的目标识别都有哪几种方法 - ？
邲都金复： 采用工业相机拍摄图片,然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理,图像识别软件国外代表的有康耐视等,国内代表的有图智能等,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术.一般工业使用中图像识别

邱县18299393026： 身份证图像识别技巧? - ？
邲都金复： 身份证图像识别,一般是把我们所拍摄的图片传到服务器上去识别,这个对图片的质量还是有要求的,也有一些技巧性的东西.1、图像尽量清晰.2、光线不要太暗,拍张的时候尽量避免反光.3、图像尽量正规,不要有太大的倾斜.目前国内做的好的有文通科技等厂家,他们除了身份证图像识别外,还能扫描直接识别身份证.

邱县18299393026： 如何给图像分类 - ？
邲都金复： 1按照图像内容的划分.2按照图像的存储格式(文件的扩展名)的来划分.3按照图像的主题来划分.等