人工智能基础及应用（微课版） 课件 第8章 神经网络在计算机视觉中的应用.pptx

哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation第八章第8章深度神经网络在图像处理中的应用近年来，随着计算机运算性能不断提高，深度学习算法在图像识别、图像处理及语音识别等多个方面取得了巨大成功。本章就深度学习在图像处理领域的实际应用进行介绍。

哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation第八章深度神经网络在图像处理中的应用8.1计算机视觉基础8.2基于YOLO的交通标志的检测与识别8.3基于卷积神经网络的车牌定位与识别

哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation8.1计算机视觉基础计算机视觉基础8.1.1计算机视觉概述8.1.2图像与图像特征8.1.3神经网络与计算机视觉

哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation8.1.1计算机视觉概述计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是建立能够从图像或者视频中“感知”信息的人工系统。计算机视觉已经在交通（车牌识别、道路违章抓拍）、安防（人脸闸机、小区监控）、金融（刷脸支付、柜台的自动票据识别）、医疗（医疗影像诊断）、工业生产（产品缺陷自动检测）等多个领域应用。

哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation8.1.1计算机视觉概述

哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation8.1.1计算机视觉概述计算机视觉的发展历程要从生物视觉讲起。经过几亿年的演化，目前人类的视觉系统已经具备非常高的复杂度和强大的功能，人脑中神经元数目达到了1000亿个，这些神经元通过网络互相连接，这样庞大的视觉神经网络使得我们可以很轻松的观察周围的世界，如图8-2所示。

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哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation8.1.1计算机视觉概述对人类来说，识别猫和狗是件非常容易的事。但对计算机来说，即使是一个精通编程的高手，也很难轻松写出具有通用性的程序研究者尝试着从不同的角度去解决这个问题，由此也发展出一系列的子任务，如图8-3所示。

哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation8.1.1计算机视觉概述图8-3计算机视觉子任务示意图

哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation8.1.1计算机视觉概述以图像分类任务为例，介绍计算机视觉技术的发展历程。如图8-4所示。图8-4早期的图像分类任务

哈尔滨理工大学HarbinUniversityofScienceandTechnology电子信息工程系DepartmentofElectronicInformation8.1.1计算机视觉概述YannLeCun是最早将卷积神经网络应用到图像识别领域的，其主要逻辑是使用卷积神经网络提取图像特征，并对图像所属类别进行预测，通过训练数据不断调整网络参数，最终形成一套能自动提取图像特征并对这些特征进行分类的网络，如图8-5所示。图8-5早期的卷积神经网络处理图像任务示意图

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