《图像识别的基础概念》课件.ppt

课程大纲图像识别概述定义、发展历史、重要性图像识别的应用领域图像分类、目标检测、目标分割等图像识别的挑战光照、视角、遮挡、噪声等图像数据预处理

图像识别概述图像识别是计算机视觉领域的核心任务之一，它旨在让计算机能够像人类一样“看懂”图像，理解图像中的内容，并进行相应的分析和处理。图像识别技术涉及图像的获取、处理、分析、理解和识别等多个环节，它涵盖了图像数据的预处理、特征提取、分类识别、目标检测、图像分割等多个关键步骤。

图像识别的应用领域医疗影像分析图像识别可用于分析医学影像，如X光片、CT扫描和MRI，帮助医生诊断疾病，进行手术规划，以及监测患者的治疗效果。自动驾驶图像识别是自动驾驶系统的核心技术之一，它可以识别道路、交通信号灯、行人、车辆等，为车辆的自动驾驶提供决策依据。安防监控图像识别可用于安防监控系统中进行人脸识别、行为分析、异常事件检测，提高安防系统的效率和可靠性。零售

图像识别的挑战光照变化不同的光照条件会影响图像的亮度、对比度和颜色，从而影响特征提取和识别结果。例如，在弱光条件下拍摄的图像可能导致图像细节丢失，从而影响识别精度。视角变化从不同的角度拍摄同一物体，会导致图像中物体的形状、大小和位置发生变化，从而影响识别精度。例如，正面拍摄的汽车与侧面拍摄的汽车在图像特征上差异很大。图像模糊图像模糊会造成图像细节丢失，降低特征提取的有效性，影响识别精度。例如，运动模糊或景深模糊会使图像变得难以辨认。噪声干扰图像噪声会干扰特征提取，降低识别精度。例如，传感器噪声、压缩噪声等都会影响图像的清晰度。

图像数据预处理图像增强增强图像对比度、亮度、锐度等，提升图像质量，使之更利于后续特征提取和分类。噪声去除使用滤波器或其他方法去除图像中的噪声，改善图像质量，提高图像识别精度。几何校正校正图像中的扭曲、倾斜或其他几何变形，使图像符合特定形状要求，例如矩形或正方形。图像分割将图像分解成不同的区域或对象，例如背景和前景，以便于进一步分析和处理。特征归一化将图像数据映射到统一的范围或分布，例如将像素值缩放到0-1之间，便于模型训练和比较。

特征提取基础特征点特征点是图像中具有独特特征的点，例如角点、边缘点和兴趣点。这些点在图像变换后依然能够被识别，是图像特征提取的重要基础。纹理纹理是图像中像素的空间排列模式，可以用来描述图像的表面结构。纹理特征提取方法可以用来识别图像中的不同材料、物体表面和场景类型。形状形状是图像中物体的轮廓或外形，可以通过轮廓提取、区域分割等方法获取。形状特征提取方法可以用来识别图像中的不同物体和场景类型。颜色颜色是图像中像素的颜色信息，可以用来描述图像的色彩和亮度。颜色特征提取方法可以用来识别图像中的不同物体、场景类型和情感信息。

常见特征提取算法颜色特征颜色特征描述了图像中颜色的分布，如平均颜色、颜色直方图、颜色矩等。它们可以用于识别物体、区分不同场景以及进行图像检索。纹理特征纹理特征描述了图像的局部区域的结构和排列，如灰度共生矩阵、局部二值模式(LBP)、Gabor滤波器等。它们可以用于区分不同材质、识别物体表面纹理以及进行图像分割。形状特征形状特征描述了物体的几何形状，如轮廓、面积、周长、矩等。它们可以用于识别物体、进行物体定位以及进行图像分割。空间特征空间特征描述了物体在图像中的位置和空间关系，如边界框、关键点、距离等。它们可以用于物体识别、物体定位以及进行图像理解。

图像分类基础定义图像分类是将图像分配到预定义类别中的任务。例如，识别图像中的物体是猫还是狗，或者识别图像中的场景是街道还是森林。流程图像分类通常包括以下步骤：图像数据预处理特征提取分类应用图像分类在许多领域都有广泛的应用，包括：目标识别场景识别人脸识别医学图像分析

监督学习分类算法监督学习监督学习是机器学习中的一种重要类型，它利用标记数据来训练模型，使模型能够对新的数据进行预测或分类。分类算法分类算法是监督学习中的一个重要分支，它将数据分成不同的类别，每个类别代表着不同的特征或属性。

KNN分类算法1基本原理KNN算法是一种基于实例的学习算法，它根据数据的相似性进行分类。该算法将新样本与训练集中已知类别样本进行比较，并选择与新样本距离最近的K个样本，根据这K个样本中各类别样本的数量来确定新样本的类别。2距离度量KNN算法使用距离度量来衡量样本之间的相似性。常用的距离度量包括欧氏距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离等。选择合适的距离度量对于算法的性能至关重要。3K值选择K值的选取会影响算法的分类效果。K值过小会导致模型过于敏感，易受噪声影响；K值过大会导致模型过于平滑，无法很好地识别局部特征。通常使用交叉验证来确定最佳的K值。

决策树分类算法原理决策树算法是一种基于树结构的分类算法。它通过递归地将数据集划分成子集，直到每个子集都属于同