Verwenden der Mustererkennung für die Objekterkennung, Klassifikation and Segmentierung im maschinellen Sehen

我们的收集工作是在我们的工作中完成的Hauptmerkmale.给我们一个关于klassifierung的方法:überwachte和unüberwachte Klassifikation。

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Uberwachte Klassifikation

Die überwachte Klassifikation von Eingangsdaten in der Mustererkennungsmethode verwendet Algorithmen füruberwachtes Lernen,我们将在奥地利的学校里学习。Anschließend nimmt der Klassifizierer die Eingangsdaten and order as entprechende Objekt order entprechende Klassenkennzeichnung zu。

Beim Maschinellen Sehen werden die Techniken der überwachten Mustererkennung für die optische Zeichenerkennung (OCR), Objekterkennung and Objektklassifikation verwendet。

Gesichtserkennung(链接)和Stoppschilderkennung (rechts) unter Verwendung von mehrstufigen Klassifizierern。Weitere Informationen sieheBeispiel教程
支持向量机(SVM)和hog - merkmalsextrtratio万博1manbetxn。Weitere Informationen sieheDokumentation

Unuberwachte Klassifikation

模方法derunuberwachten Klassifikation聚类算法的研究。Zu den gängigen Methoden der unüberwachten Klassifikation gehören:

  • k - means -聚类
  • Gauss-Mischverteilungen
  • 隐马尔科夫Modelle

在Bildverarbeitung und im Maschinellen Sehen werden die Techniken der unüberwachten musstererkennung für die Objekterkennung and bildsegmenterung verwendet。

Erkennen von bewegten Objekten durch Klassifizierung der Bildpunkte in Vordergrund (weiße Bildpunkte) and Hintergrund (schwarze Bildpunkte) unter Verwendung von Gauss-Mischverteilungen。Weitere Informationen sieheBeispiel
FarbbasierteBildsegmentierung麻省理工学院k-Means-Clustering。

请您到我这里来计算机视觉的工具箱图像处理工具箱统计和机器学习工具箱麻省理工学院MATLABverwendet了。

Siehe欧什:ObjektdetektionObjekterkennungBilderkennungMerkmalsextraktionBildsegmentierung机器学习视频苏珥Mustererkennung