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Spark_5鐵蟲 (小有名氣)
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[求助]
目標(biāo)識別與跟蹤的計(jì)算機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)都是如何實(shí)現(xiàn)的? 已有4人參與
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| 本人對基于視覺的目標(biāo)識別技術(shù)的基礎(chǔ)薄弱,基本都是靠自己一個(gè)人學(xué)習(xí),現(xiàn)在對目標(biāo)識別和跟蹤的理論進(jìn)行了初步的學(xué)習(xí),主要都是理論算法層面的,發(fā)現(xiàn)理解的不是很深入,希望可以通過具體的代碼實(shí)現(xiàn)、仿真實(shí)驗(yàn)等實(shí)際操作加深對理論知識的理解,我知道能做目標(biāo)識別和跟蹤的軟件有MATLAB、基于OpenCV的C++語言開發(fā)環(huán)境等,但不清楚具體都是如何實(shí)現(xiàn)的,所以想請問各位,想學(xué)習(xí)這些,是否有什么建議,或者有哪些可以閱讀的書籍、網(wǎng)站、文章資料等? |

木蟲 (職業(yè)作家)
兔斯基
| 沒有算法可以直接檢測或者跟蹤xx人,xx物,都是用特征提取算法提取出人/物的邊緣或者角點(diǎn)特征,把這些特征reshape成vector送到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中進(jìn)行學(xué)習(xí)?偟膩碚f,就是機(jī)器C,針對某種特定任務(wù)T,通過經(jīng)驗(yàn)(訓(xùn)練)E,表現(xiàn)為P.具體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有樸素貝葉斯,支持向量機(jī)(SVM),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),深度監(jiān)督網(wǎng)絡(luò)(DSN)等。對于監(jiān)督學(xué)習(xí)(Suoervised Learning)都是利用輸入的vector/matrix,通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到分類(classification/logistic regression)或者線性回歸(linear regression)。而無監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised Learning)則是聚類的過程(clustering)。相信樓主一定可以在目標(biāo)檢測,識別的論文中查找到相關(guān)的英文/中文關(guān)鍵詞,可以說理解了機(jī)器學(xué)習(xí)就理解了目標(biāo)檢測與識別,它是基于傳統(tǒng)圖像處理領(lǐng)域中時(shí)域/頻域處理之外的,更加高級的圖像處理過程,融合了模式識別的理論,形成了廣泛的圖形圖像處理領(lǐng)域—計(jì)算機(jī)視覺! |

木蟲 (正式寫手)
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看一些論壇吧,加一些計(jì)算機(jī)視覺的QQ群。 比較好的論壇有: http://www.sigvc.org/bbs/forum.php http://cvpapers.com/ |
新蟲 (小有名氣)

鐵蟲 (小有名氣)

新蟲 (小有名氣)

木蟲 (職業(yè)作家)
兔斯基
| 舉個(gè)例子,google公司開發(fā)的google net,用一組網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序在網(wǎng)上扒了4000000張貓的圖片,交給一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(算法)去學(xué)習(xí),經(jīng)過學(xué)習(xí)之后,其對于任何一張貓的圖像的識別率超過了95%,甚至在某些圖片中,貓被擋去身體的一部分,它的識別率仍然很高,是不是很智能。我覺得樓主應(yīng)該是沒有真正的理解“人工智能”或“機(jī)器學(xué)習(xí)”的概念,還請理解“自組織,自學(xué)習(xí),自適應(yīng)”這9個(gè)字的含義。 |

鐵蟲 (小有名氣)

銅蟲 (小有名氣)
鐵蟲 (初入文壇)
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