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文本内容:
图像分析与识别本课程将深入解析图像分析与识别的理论和应用,在这个数字时代的背景下,让您了解它对于人类社会的巨大贡献图像分析基础数字化表示增强与滤波讲解图像数字化表示的原理、步骤和应用,让您掌介绍图像增强和平滑方法,让您掌握各种平滑和滤握图像的数字化处理方法波技术的优缺点,选用最优方案分割与边缘检测形态学操作涉及基于色彩、纹理和形状的图像分割方法,让您深度介绍二值图像的形态学操作,包括膨胀、侵蚀了解各种分割和边缘检测算法的优缺点以及开、闭等操作的原理和应用,为图像后续处理提供基础图像识别基础特征提取与描述1掌握特征提取方法,如颜色、角点、和等特征提取方法,学会如何SIFT HOG图像匹配与分类2选择和应用特征描述符涉及传统方法和深度学习方法的图像匹配和分类算法,您将会理解各种算法的目标检测与跟踪优缺点和应用场景3介绍经典目标检测算法,包括、RCNN和等算法,以及运动区域SPPNet YOLO跟踪方法,可用于移动机器人等领域深度学习在图像识别中的应用卷积神经网络循环神经网络广泛应用于图像分类、语义分割、目标检测等领适用于序列建模和时空动态分析,如文本分类、域,具有语义理解和泛化能力视频分析、语音识别等多个领域目标检测与分割图像风格转换与生成深入介绍基于深度学习的目标检测算法,如利用深度学习网络探索图像表达的特征空间,实、和等现图像风格的转换和生成Faster R-CNN MaskR-CNN YOLO图像识别的应用与研究进展自然场景文本人脸识别与年无人驾驶与智图像识别研究识别龄性别分类能交通的发展趋势介绍最新的自然场景介绍人脸识别的背景关注无人驾驶技术研深入剖析图像识别技文本识别技术和应用,和基本概念,以及最究的最新成果,如车术的发展趋势和面向如和百新的年龄和性别分类道线和交通标志识别,未来的研究方向,包Google OCR度技术,涉及技术,如、场景感知和决策等方括目标检测与分隔、OCR DeepID的深度学习和前和面自然语言处理、深度OCR FaceNet沿技术的应用等等统计和深度增强学习DeepFace等。