《图像处理中的模式识别技术》课件

图像处理中的模式识别技术图识别术应像处理与模式技融合用觉术础智能视分析系统的核心技基目录模式识别概述关基本概念与联图像预处理技术数据准备与增强特征提取与描述关键信息提取算法与应用案例践趋势实与前沿第一部分模式识别概述模式识别定义历史背景对数进释纪输入据行分类和解起源于20世50年代认过计习机器模拟人类知程从统方法到深度学模式识别的主要任务分类识别检测将对归预别对现图标象入定义类确定象身份或特性发像中特定目图像处理与模式识别的联系图像获取图像处理1获现觉转换图数2捕实世界视信息增强和像据图像理解特征提取43释过获关键识别解和决策程取信息模式识别基本流程数据采集获图数取原始像据预处理标降噪、增强和准化特征提取区提取分性特征分类判决执终识别行最决策图像处理的主要类型按色彩深度按时间维度图静态图•二值像•像图态图•灰度像•动像序列图•彩色像按处理目的•增强类处理•分析类处理经典应用案例展示人脸识别指纹识别车牌识别监认证访问场门禁系统、安防控身份、控制交通管理、停车第二部分图像预处理技术噪声去除图像增强图像恢复关键损图消除干扰信息突出特征修复受像图质对提高像量改善比度重构缺失部分常用预处理方法一滤波均值滤波1计算邻域平均值中值滤波2选取邻域中值高斯滤波3权加平均双边滤波4缘边保持去噪常用预处理方法二图像归一化灰度归一化大小归一化调图整像素灰度值统一像尺寸标围准化亮度范便于批量处理边缘检测技术图像分割常用技术阈值法区域生长法均值聚类法K区扩区基于灰度值划分域从种子点展域像素特征空间聚类数据增强与扩充几何变换转转旋、平移、翻光照调整对亮度、比度变化裁剪与缩放缩随机剪切、放变形噪声添加鲁增加模型棒性第三部分特征提取与描述特征定义特征的作用区图关键数维分不同像的属性降低据度识别识别用于分类的信息提高精度计杂减少算复度典型特征类型一几何特征面积周长区数计域像素量边界长度算形状方向性轴边界轮廓特性主方向特性典型特征类型二灰度特征均值灰度平均水平方差灰度分布离散程度熵灰度分布不确定性能量灰度分布集中度典型特征类型三纹理特征灰度共生矩阵局部二值模式滤波器GLCM LBPGabor计关编码结统两两像素系局部构模式多尺度多方向分析阶计转觉提取二统特征旋不变性好模拟人类视系统颜色特征提取颜色直方图颜全局色分布颜色矩2计统分布特性颜色相关图关空间相性主色调提取关键颜色表示频域特征傅里叶变换小波变换冈萨雷斯变换频纹分析全局率多分辨率分析理特征提取检测时频缘周期性模式局部化特性边增强能力特征选择与降维主成分分析PCA最大方差投影线性判别分析LDA别最大类分离t-SNE线维非性降可视化深度特征简介低层特征缘纹细节边、理中层特征状组部件形合高层特征语义概念表示端到端学习自动特征优化第四部分经典模式识别算法按学习方式按模型类型监习计•督学•基于统监习结•无督学•基于构监习络•半督学•基于神经网按决策方式•生成式模型别•判式模型近邻算法K KNN基本原理优势不足简单现计杂距离最近的K个样本投票易实算复度高数习论础储开销非参化学方法理基扎实存大对数异常值不敏感参K敏感朴素贝叶斯分类器条件概率模型基于贝叶斯定理特征独立假设简计杂化算复度适用场景过滤文本分类与垃圾邮件支持向量机SVM最大间隔分类器核函数思想寻隐维找最优分割超平面式高空间映射支持向量关键决定边界的样本决策树与随机森林决策树随机森林树规则树形判决集成多棵决策释过易于理解和解降低拟合风险人工神经网络激活函数反向传播算法线换多层感知机引入非性变感知机模型梯度下降优化隐层增加藏简单线性分类器卷积神经网络原理CNN局部感受野关利用空间局部相性权重共享数数减少参量池化操作维降和特征不变性多层堆叠层次化特征提取深度学习发展回顾卷积网络架构示例络层数网发布年份特点写数识别驱LeNet-519987手字先证AlexNet20128首次明深度CNN有效性简结积VGG201416-19洁构，小卷核残连ResNet201550-152差接解决梯度消失模型性能评价指标准确率正确分类的样本比例精确率预测为正的正确比例召回率识别正样本正确比例分数F1调精确率和召回率的和平均第五部分图像分类技术传统方法1习手工特征+机器学早期深度学习2AlexNet,VGG等模型高级架构3ResNet,DenseNet等最新进展4监习注意力机制、自督学目标检测与识别YOLO FasterR-CNN SSD单阶检测阶检测检测段两段多尺度时检测实性能良好高精度平衡速度与精度图像分割典型算法图像识别中的实例分割分支网络结构应用场景Mask R-CNN标检测级结码驾驶图目与像素分割合并行处理边界框与掩自动、医学像分析聚类分析在图像中的作用聚类层次聚类谱聚类K-Means组图层结图论维像素分与像分割构建特征次构利用理降聚类密度聚类现状发任意形聚类第六部分典型应用案例文字识别医学图像诊断自动驾驶感知OCR现档数辅现场实文字化助疾病早期发道路景理解人脸识别详细流程人脸检测图脸定位像中人位置人脸对齐标脸态准化人姿特征提取脸生成人特征向量特征比对计算相似度并决策智慧安防中的模式识别视频行为分析为检测异常行身份识别多生物特征融合轨迹跟踪标续监目持控智能报警预评警与风险估工业缺陷检测技术图像采集多角度成像图像增强对提高缺陷比度缺陷识别定位与分类质量评估严断缺陷重程度判无人驾驶应用实例车辆检测车道线识别识别驶径交通参与者确定行路行人检测交通标志识别规则避免碰撞风险理解道路远程遥感与卫星图像识别云地分割地物分类区层识别分云与地表不同地表覆盖类型续提高后分析准确性分析土地利用情况变化检测监测扩张城市评环估境变化第七部分前沿研究与趋势多模态融合迁移学习小样本学习识训练数整合多源信息跨域知迁移减少据需求识别鲁数赖应提高棒性降低据依快速适新任务轻量级模型与边缘计算网络压缩模型剪枝与量化知识蒸馏识大模型知迁移到小模型专用硬件加速缘优化边设备推理可解释性与安全性黑盒问题络难释神经网决策解对抗样本导错误微小扰动致分类决策可视化热图显关区力示注域隐私保护术匿名化处理技开源数据集与工具智能时代的挑战与机遇数据隐私算法公平性1战2个人信息保护挑消除模型偏见可持续发展人机协作43降低算力能耗增强而非替代人类总结与回顾基础理论1识别术础流程与技基核心算法2传习统方法与深度学前沿应用3领践各域实案例未来展望4趋势战发展与挑讨论与答疑现场提问联系方式推荐阅读代码资源欢讨论习资践项迎互动邮箱与研究平台深入学参考料示例与实目。