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人工智能行业计算机视觉与语音识别方案
TOC\o1-2\h\u7818第一章:计算机视觉概述 2
40271.1计算机视觉基本概念 2
322331.2计算机视觉技术发展历程 2
60981.3计算机视觉应用领域 3
24490第二章:图像处理与特征提取 3
160222.1图像预处理 3
227592.2特征提取方法 4
54802.3特征选择与优化 4
27515第三章:目标检测与识别 5
319143.1目标检测算法 5
113473.2目标识别算法 5
233983.3目标跟踪与行为分析 6
7413第四章:图像分割与三维重建 6
43874.1图像分割方法 6
231644.1.1基于阈值的图像分割 6
234144.1.2基于边缘检测的图像分割 6
54824.1.3基于区域的图像分割 6
299724.1.4基于聚类的图像分割 7
84364.2三维重建技术 7
88114.2.1基于单视图的三维重建 7
76014.2.2基于多视图的三维重建 7
163984.2.3基于深度学习的三维重建 7
89244.3三维可视化与渲染 7
188074.3.1光线追踪 7
88364.3.2距离场渲染 7
171364.3.3基于图像的渲染 8
267214.3.4阴影与光照处理 8
1950第五章:人脸识别与生物特征识别 8
205195.1人脸检测与识别 8
176645.2生物特征提取与识别 8
305995.3识别系统功能评估 8
30570第六章:语音识别概述 9
44266.1语音识别基本概念 9
59476.2语音识别技术发展历程 9
271746.3语音识别应用领域 10
25825第七章:语音信号处理 10
300017.1语音信号预处理 10
291627.1.1语音信号采样与量化 10
95217.1.2预加重 11
142607.1.3分帧与加窗 11
166587.1.4噪声抑制 11
205987.2特征提取与建模 11
54387.2.1特征提取 11
198977.2.2建模 11
124797.3语音增强与去噪 12
162537.3.1噪声对消 12
51877.3.2噪声估计 12
229397.3.3频域增强 12
108847.3.4时域增强 12
20773第八章:声学模型与 12
237108.1声学模型 12
66098.1.1隐马尔可夫模型(HMM) 12
272198.1.2深度神经网络(DNN) 12
111858.1.3卷积神经网络(CNN) 13
116098.2 13
316928.2.1Ngram模型 13
266548.2.2神经网络 13
261948.3模型训练与优化 13
9398.3.1数据增强 13
326298.3.2正则化 13
321338.3.3迁移学习 13
103038.3.4模型融合 14
3522第九章:语音识别算法与应用 14
283749.1隐马尔可夫模型 14
37619.2深度学习算法 14
158799.3语音识别在实际应用中的挑战与解决方案 15
15039第十章:计算机视觉与语音识别集成应用 15
1589510.1视觉与语音信息融合 15
1497610.2多模态交互技术 16
643810.3集成应用案例与实践 16
第一章:计算机视觉概述
1.1计算机视觉基本概念
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,它致力于使计算机能够像人类一样识别和理解视觉信息。计算机视觉主要研究如何让计算机系统从图像或视频中提取信息,并进行处理、分析和解释,以实现物体识别、场景理解、运动检测等任务。计算机视觉涉及多个学科领域,包括计算机科学、电子工程、数学、心理学和神经科学等。
1.2计算机视觉技术发展历程
计算机视觉技术自20世纪60年代起开始发展,至今已经历了以下几个阶段:
(1)早期阶段(1960s1970s):计算机视觉研究主要集中在图像处理和模式识别,如边缘检测、图像分割和特征提取等。
(2)中期阶段(1980s1990s):计算机视觉技术开始向三维视觉、运动估计和形状建模等领域拓展
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