廣州圖普網(wǎng)絡(luò)科技有限公司,是一家集臉識(shí)別系統(tǒng)x2ad399n、智慧門店功能為一體的綜合型現(xiàn)代化企業(yè),為廣大客戶奉獻(xiàn)專業(yè)、高品質(zhì)的智能識(shí)別專營機(jī)構(gòu)。
   圖片物體識(shí)別——圖像識(shí)別的研究現(xiàn)狀圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。文字識(shí)別的研究是從1950年開始的,一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào),從印刷文字識(shí)別到手寫文字識(shí)別,應(yīng)用非常廣泛。數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ),傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢(shì),這些都為圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。物體的識(shí)別主要指的是對(duì)三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識(shí),屬于高級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向,其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測(cè)機(jī)器人上?,F(xiàn)代圖像識(shí)別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差,一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或是目標(biāo)圖像有較大殘缺往往就得不出理想的結(jié)果。圖像識(shí)別問題的數(shù)學(xué)本質(zhì)屬于模式空間到類別空間的映射問題。目前,在圖像識(shí)別的發(fā)展中,主要有三種識(shí)別方法:統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、結(jié)構(gòu)模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。圖像分割是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),自20世紀(jì)70年代,其研究已經(jīng)有幾十年的歷史,一直都受到人們的高度重視,至今借助于各種理論提出了數(shù)以千計(jì)的分割算法,而且這方面的研究仍然在積極地進(jìn)行著?,F(xiàn)有的圖像分割的方法有許多種,有閾值分割方法,邊緣檢測(cè)方法,區(qū)域提取方法,結(jié)合特定理論工具的分割方法等。從圖像的類型來分有:灰度圖像分割、彩色圖像分割和紋理圖像分割等。早在1965年就有人提出了檢測(cè)邊緣算子,使得邊緣檢測(cè)產(chǎn)生了不少經(jīng)典算法。但在近二十年間,隨著基于直方圖和小波變換的圖像分割方法的研究計(jì)算技術(shù)、VLSI技術(shù)的迅速發(fā)展,有關(guān)圖像處理方面的研究取得了很大的進(jìn)展。圖像分割方法結(jié)合了一些特定理論、方法和工具,如基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割、基于小波變換的分割、基于遺傳算法的分割等。
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