图像识别分类?
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。
1、生物识别
2、物体场景识别
3、视频识别
人脸识别和图像分类属于什么问题
信息采集问题。人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。人脸识别和图像分类都属于是信息采集类别的问题。图像分类,根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。
ai视觉是什么ai视觉技术
AI视觉指的是将人工智能(AI)技术应用于计算机视觉(Computer Vision, CV)领域,实现对图像和视频数据的分析和理解。AI视觉可以让计算机具备类似人类视觉的能力,通过识别、分类、分割、跟踪、检测等方法,对图像和视频数据进行处理和分析。AI视觉主要涉及以下技术和应用:1. 图像识别:通过训练深度学习模型...
CV领域初窥--图像分类(一)
图像分类是计算机视觉中最基础的任务,其中可以分为跨物种语义级别的图像分类,子类细粒度图像分类,以及实例级图像分类三大类别。 在不同物种的层次上识别不同类别的对象,例如猫狗分类,这样的分类任务的特征是,较大的类间方差,较小的类内方差,例如典型的cifar10是在交通工具以及动物内部进行区分,都是语义上完全可以区...
人脸识别算法的分类
2.基于奇异值特征方法:人脸图像矩阵的奇异值特征反映了图像的本质属性,可以利用它来进行分类识别。3.子空间分析法:因其具有描述性强、计算代价小、易实现及可分性好等特点,被广泛地应用于人脸特征提取,成为了当前人脸识别的主流方法之一。4.局部保持投影(Locality Preserving Projections,LPP)是一种新...
语音识别有哪些分类?
语音识别一般分为这四种:1、离线语语音识别识别芯片,指令是固定的,提供功能要求给供应商即可,例如NRK10这款型号;2.在线的语音识别芯片:像天猫精灵一样,有个词库云端;3.声纹识别:固定的人声,其他人不可以,这种功能目前比较少人做;4.非人声识别:只要指令对,所有人都可以控制,常用的就是...
传统图像识别识别效率与什么有关
主要包括以下几点:1、图像特征:不同类型的图像具有不同的特征,一些特征比较明显、突出的图像更容易被识别。2、分类算法:传统图像识别使用的分类算法通常是基于机器学习或人工神经网络等技术实现的。不同算法对图像的处理方式和识别效果也会有所不同。3、计算资源:传统图像识别需要大量的计算资源来进行...
目标检测和图像分类有何区别?
目标检测和图像分类的区别在于任务的不同和处理方式的不同。目标检测是指在图像中定位和识别出特定目标的任务,需要确定目标的位置和类别。而图像分类是指将图像分为不同的类别,只需要确定图像所属的类别。目标检测需要进行目标的定位和边界框的生成,同时还需要对目标进行分类。而图像分类只需要对整个图像...
生物识别有哪些种类?
现今已经出现了许多生物识别技术,如指纹识别、手掌几何学识别、虹膜识别、视网膜识别、面部识别、签名识别、声音识别等,但其中一部分技术含量高的生物识别手段还处于实验阶段。我们相信随着科学技术的飞速进步,将有越来越多的生物识别技术应用到实际生活中。 指纹识别 实现指纹识别有多种方法。其中有些是仿效传统的公安部门...
有什么好的图像识别教程,主要是讲原理的?
图像的组成:图像由什么组成的,这个问题不是通常意义上的概念,它不是指图片里面有什么我们可以看到的东西,而是图像的光学组成概念。即图像是由很多具备色彩种类、亮度等级等信息的基本像素点所组成的。图像的识别:计算机初始状态只能识别像素点上的基本信息,这个和生物的视觉是一样的,生物之所以可以分辨...
怎么通过一张照片找到类似图片?
这很简单啊,你可以以图搜图,找到类似的图片。这个百度就支持。闲话少说,我们来操作一遍你就懂了。操作手机k40 百度版本:13.35.0.11 1.打开百度,点击搜索。2.进入之后,点击照片,然后识万物搜索。3.进入之后点击,你想要找的图片(这里就以你问题中的图片为例),然后点击人物 4.你想找类似...
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