《图像识别基础》课件

图像识别基础欢迎来到图像识别基础课程！本课程旨在为学员系统地介绍图像识别领域的核心概念、算法和应用图像识别是人工智能领域的重要分支，通过计算机技术模拟人类视觉，实现对图像内容的理解和分析本课程将带领大家逐步探索图像识别的奥秘，从基础理论到前沿技术，为未来的学习和研究打下坚实的基础课程概述课程目标主要内容学习方法123掌握图像识别的基本概念、原理和数字图像基础、图像预处理、特征理论学习与实践相结合，课堂讲解方法熟悉常用的图像处理和特征提取、传统机器学习方法、深度学、案例分析、实验操作鼓励学员提取技术了解经典和前沿的图像习基础、目标检测、图像分割、人积极参与讨论，提出问题，共同进识别算法，包括深度学习方法能脸识别、图像检索、图像生成、图步提供丰富的学习资源，包括教够应用所学知识解决实际问题像识别的应用、未来展望材、论文、代码等布置作业和项目，检验学习效果第一章图像识别导论图像识别的定义图像识别的应用领域图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，从而识图像识别技术广泛应用于各个领域，包括安防监控、自动驾驶、别出图像中的各种目标、对象和场景的技术它涉及图像处理、医学诊断、工业检测、零售服务等例如，人脸识别用于身份验模式识别、机器学习等多个学科证，车辆识别用于交通管理什么是图像识别？定义应用领域图像识别是利用计算机对图像进广泛应用于安防、医疗、自动驾行处理、分析和理解，以识别图驶、零售等领域，例如人脸识别像中的对象、场景或特征的过程、医学影像分析等发展历史经历了从传统机器学习到深度学习的演变，识别精度和效率大幅提升图像识别的基本流程图像获取通过摄像头、扫描仪等设备获取图像预处理对图像进行降噪、增强等处理，提高图像质量特征提取提取图像中的关键特征，例如颜色、纹理、形状等分类识别/利用机器学习算法对提取的特征进行分类或识别图像识别的挑战光照变化姿态变化遮挡不同光照条件影响图像目标在图像中的角度和目标被其他物体部分或质量方向变化完全遮挡背景复杂性背景干扰目标识别第二章数字图像基础数字图像的定义数字图像的类型数字图像是由像素组成的二维数组，每个像素代表图像中的一个常见的数字图像类型包括灰度图像、彩色图像和二值图像灰度颜色或亮度值图像每个像素只有一个亮度值，彩色图像每个像素有多个颜色通道数字图像的表示像素分辨率图像的最小单位，包含颜色和亮图像的像素数量，影响图像的清度信息晰度色彩空间描述颜色的数学模型，如、等RGB HSV图像文件格式JPEG1有损压缩，适用于存储照片PNG2无损压缩，适用于存储图标和矢量图TIFF3无损压缩，适用于存储高质量图像RAW4原始图像数据，未经过处理图像压缩技术有损压缩无损压缩通过丢弃部分图像信息来减小文件大小，例如适用于对图不丢失任何图像信息，可以完全恢复原始图像，例如和JPEG PNGTIFF像质量要求不高的场景适用于对图像质量要求高的场景第三章图像预处理图像增强提高图像的视觉效果，突出图像中的有用信息噪声去除消除图像中的噪声，提高图像质量图像变换改变图像的尺寸、方向等，方便后续处理边缘检测提取图像中的边缘信息，为目标检测和分割提供基础图像增强直方图均衡化对比度调整1调整图像的直方图分布，增强图像的整调整图像的对比度，使图像更清晰2体视觉效果噪声去除均值滤波中值滤波用像素周围的平均值代替该像素用像素周围的中值代替该像素的的值，平滑图像，去除噪声值，对椒盐噪声有较好的去除效果高斯滤波用高斯函数对图像进行卷积，平滑图像，去除高斯噪声图像变换缩放1改变图像的尺寸，放大或缩小图像旋转2旋转图像，改变图像的方向平移3平移图像，改变图像的位置边缘检测算子Canny1一种多级边缘检测算法，效果较好算子Sobel2一种常用的边缘检测算子边缘检测是图像处理中的重要步骤，用于提取图像中的边缘信息边缘是图像中像素值变化剧烈的地方，通常对应于物体的边界常见的边缘检测算子包括算子和算子算子是一种多级边缘检测算法，效果较好，但计算复杂度较高Sobel CannyCanny第四章特征提取颜色特征描述图像的颜色信息，例如颜色直方图、颜色矩等纹理特征描述图像的纹理信息，例如统计方法、结构方法等形状特征描述图像的形状信息，例如轮廓描述、区域描述等特征SIFT尺度不变特征变换，对图像的尺度、旋转等变化具有鲁棒性特征HOG方向梯度直方图，描述图像的局部梯度信息颜色特征颜色直方图颜色矩统计图像中每种颜色的像素数量，反映图像的颜色分布对图像描述图像颜色的统计特性，例如均值、方差、偏度等能够简洁的旋转、平移等变化具有鲁棒性地表达图像的颜色信息纹理特征统计方法结构方法通过统计图像中像素值的分布来描述纹理特征，例如灰度共生矩通过分析图像中纹理基元的排列方式来描述纹理特征，例如阵（）纹理能量GLCM Laws形状特征轮廓描述区域描述描述图像中物体的轮廓形状，例如链码、傅里叶描述子等描述图像中物体的区域形状，例如面积、周长、圆形度等特征SIFT尺度不变特征变换一种对图像的尺度、旋转等变化具有鲁棒性的特征提取算法算法步骤SIFT尺度空间极值检测、关键点定位、方向赋值、特征描述特征HOG方向梯度直方图特征提取过程HOG一种描述图像局部梯度信息的特征提取算法通过统计图像中每梯度计算、方向梯度直方图统计、归一化、特征向量生成个像素的梯度方向和大小，生成直方图第五章传统机器学习方法决策树1支持向量机2最近邻3K本章将介绍几种传统的机器学习方法，这些方法在图像识别领域有着广泛的应用我们将学习最近邻（）算法、支持向量机（K KNN）以及决策树算法，了解它们的原理、优缺点和应用场景这些方法为理解更复杂的深度学习模型奠定了基础SVM最近邻（）算法K KNN原理优缺点根据距离最近的个邻居的类别简单易懂，但计算复杂度高，对K来预测未知样本的类别噪声敏感应用场景文本分类、图像识别等支持向量机（）SVM基本概念核函数多类分类寻找一个超平面，将不同类别的样本分将低维空间中的线性不可分问题映射到将多个二分类器组合起来，实现多类分开，并使间隔最大化高维空间，使其线性可分类决策树决策树构建剪枝策略随机森林递归地选择最优特征，将数据集划分成防止决策树过拟合，提高泛化能力通过集成多个决策树，提高分类精度和不同的子集鲁棒性第六章深度学习基础反向传播算法1神经网络基础2本章将介绍深度学习的基础知识，深度学习是近年来图像识别领域的热点我们将学习神经网络的基本结构和原理，以及反向传播算法这些知识为理解和应用更复杂的深度学习模型奠定了基础神经网络基础神经元模型激活函数前向传播模拟生物神经元的结构和功能，接收引入非线性因素，使神经网络能够学将输入信号从输入层传递到输出层，输入，进行加权求和和激活，产生输习复杂的模式，例如、计算输出结果ReLU Sigmoid出等反向传播算法损失函数梯度下降链式法则衡量模型预测结果与真实结果之间的差一种优化算法，通过不断调整模型参数用于计算复杂函数梯度的数学方法距，例如均方误差、交叉熵等，使损失函数最小化卷积神经网络（）CNN卷积层提取图像的局部特征，具有平移不变性池化层降低特征图的维度，减少计算量全连接层将特征图映射到类别标签，进行分类经典架构CNNLeNet1最早的卷积神经网络之一，用于手写数字识别AlexNet2在竞赛中获得冠军，推动了深度学习的发展ImageNetVGGNet3使用更小的卷积核，构建更深的网络，提高了分类精度第七章目标检测1SSD2YOLO3R-CNN本章将介绍目标检测技术，目标检测是指在图像中识别出多个目标，并给出它们的位置和类别我们将学习滑动窗口方法、系R-CNN列算法、系列算法以及算法这些算法在自动驾驶、安防监控等领域有着广泛的应用YOLO SSD滑动窗口方法原理多尺度检测在图像上滑动窗口，提取窗口内使用不同大小的窗口，检测不同的特征，并用分类器判断是否包尺度的目标含目标非极大值抑制去除重叠的检测结果，保留置信度最高的检测结果系列R-CNNR-CNN FastR-CNN FasterR-CNN首先提取候选区域，然后对每个候选区将特征提取和分类放在同一个网络中进使用（）RPN RegionProposal Network域进行特征提取和分类行，提高了检测速度生成候选区域，进一步提高了检测速度系列YOLOYOLOv1YOLOv2/v3YOLOv4/v5将目标检测问题转化为回归问题，直接引入，提高了检测精度采用更先进的网络结构和训练技巧，进Anchor Box预测目标的位置和类别一步提高了检测精度和速度（SSD SingleShot）Detector网络结构多尺度特征图使用多尺度特征图，同时检测不从不同层级的特征图中提取特征同尺度的目标，用于检测不同尺度的目标损失函数包括定位损失和分类损失第八章图像分割1Mask R-CNN2U-Net3FCN本章将介绍图像分割技术，图像分割是指将图像分成多个区域，每个区域对应于图像中的一个对象或部分我们将学习语义分割、（全卷积网络）、以及这些算法在医学图像分析、自动驾驶等领域有着广泛的应用FCN U-Net Mask R-CNN语义分割定义应用场景将图像中的每个像素分配给一个自动驾驶、医学图像分析等类别评估指标像素精度、平均交并比（）等mIOU（全卷积网络）FCN网络结构上采样跳跃连接将传统的卷积神经网络中的全连接层替将特征图放大到原始图像的尺寸将浅层特征图和深层特征图融合，提高换为卷积层，实现端到端的图像分割分割精度U-Net编码器解码器结构-编码器用于提取特征，解码器用于恢复图像尺寸特征融合将编码器和解码器中的特征图融合，提高分割精度医学图像分割应用在医学图像分割领域取得了很大的成功MaskR-CNN实例分割RoIAlign在目标检测的基础上，对每个目解决中的不对齐问题RoIPooling标进行像素级别的分割，提高分割精度多任务学习同时进行目标检测和语义分割，提高模型的效率第九章人脸识别人脸验证与识别1人脸特征提取2人脸对齐3人脸检测4本章将介绍人脸识别技术，人脸识别是指通过计算机自动识别图像或视频中的人脸我们将学习人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取以及人脸验证与识别这些技术在身份验证、安防监控等领域有着广泛的应用人脸检测算法Viola-Jones MTCNN一种基于特征的快速人脸检测算法一种基于深度学习的多任务级联卷积神经网络，能够同时进行人Haar脸检测和关键点定位人脸对齐关键点定位仿射变换检测人脸上的关键点，例如眼睛、鼻子、嘴巴等将人脸图像变换到标准姿态人脸特征提取特征LBP DeepFace一种描述图像局部纹理信息的特一种基于深度学习的人脸特征提征取算法FaceNet一种将人脸图像映射到高维空间的嵌入向量的算法人脸验证与识别相似度度量阈值设置开放集识别计算两个人脸特征之间的相似度，例如设置相似度阈值，判断两个人脸是否属识别数据库中不存在的人脸余弦相似度、欧氏距离等于同一个人第十章图像检索度量学习1哈希学习2基于内容的图像检索3本章将介绍图像检索技术，图像检索是指根据用户提供的图像或文本，在图像数据库中查找相似的图像我们将学习基于内容的图像检索（）、哈希学习以及度量学习这些技术在图像搜索、图像推荐等领域有着广泛的应用CBIR基于内容的图像检索（）CBIR系统框架特征表示相似度计算特征提取、索引构建、相似度计算、使用颜色、纹理、形状等特征来表示计算查询图像和数据库图像之间的相结果排序图像似度，例如欧氏距离、余弦相似度等哈希学习局部敏感哈希（）深度哈希LSH将相似的图像映射到相同的哈希桶中，从而实现快速检索使用深度学习模型学习图像的哈希码度量学习对比损失用于训练模型学习相似和不相似图像之间的距离三元组损失用于训练模型学习图像之间的相对距离对损失N一种更有效的度量学习损失函数第十一章图像生成变分自编码器1条件2GAN生成对抗网络3本章将介绍图像生成技术，图像生成是指通过计算机生成新的图像我们将学习生成对抗网络（）、条件以及变分自编码器GAN GAN（）这些技术在图像编辑、图像修复等领域有着广泛的应用VAE生成对抗网络（）GAN生成器判别器生成逼真的图像判断生成的图像是否真实训练过程生成器和判别器相互对抗，不断提高生成图像的质量条件GAN图像到图像转换文本到图像生成将一幅图像转换为另一幅图像，例如将草图转换为照片根据文本描述生成图像变分自编码器（）VAE编码器将图像压缩成低维向量解码器将低维向量恢复成图像重参数化技巧使模型可以进行端到端的训练第十二章图像识别的应用移动设备应用1安防监控2自动驾驶3医学图像分析4本章将介绍图像识别在各个领域的应用，图像识别技术已经渗透到我们生活的方方面面我们将学习图像识别在医学图像分析、自动驾驶、安防监控以及移动设备应用中的应用这些应用展示了图像识别技术的巨大潜力医学图像分析病变检测器官分割辅助诊断自动检测医学图像中的病变区域，例如自动分割医学图像中的器官，为手术规辅助医生进行诊断，提高诊断精度和效肿瘤、炎症等划和诊断提供支持率自动驾驶车道线检测交通标志识别自动检测道路上的车道线，为车自动识别道路上的交通标志，为辆提供行驶车辆提供交通信息guidance行人检测自动检测道路上的行人，避免交通事故安防监控异常行为检测自动检测监控视频中的异常行为，例如打架、盗窃等人群密度估计估计监控区域内的人群密度，为安全管理提供支持轨迹分析分析监控区域内人员的轨迹，为案件侦破提供线索移动设备应用人脸解锁滤镜文字识别AR使用人脸识别技术解锁手机使用图像识别技术实现各种滤镜效果使用图像识别技术识别图像中的文字AR未来展望小样本学习1在只有少量样本的情况下进行学习自监督学习2利用无标签数据进行学习可解释性AI3提高模型的透明度和可解释性总结与展望课程回顾技术趋势12回顾本课程的主要内容，包括展望图像识别技术的发展趋势图像识别的基本概念、原理和，包括小样本学习、自监督学方法，以及常用的图像处理和习以及可解释性等AI特征提取技术学习建议3为学员提供进一步学习的建议，包括阅读相关书籍、论文，参与开源项目等。