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Spark_5鐵蟲 (小有名氣)
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[求助]
目標(biāo)識別與跟蹤的計算機(jī)仿真實驗都是如何實現(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現(xiàn)、仿真實驗等實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？ |
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【答案】應(yīng)助回帖
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
| 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（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—計算機(jī)視覺！ |
6樓2015-03-19 12:25:02
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【答案】應(yīng)助回帖
★ ★ ★ ★
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
Spark_5: 金幣+4, ★★★很有幫助 2015-03-23 22:02:20
感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
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看一些論壇吧，加一些計算機(jī)視覺的QQ群。 比較好的論壇有： http://www.sigvc.org/bbs/forum.php http://cvpapers.com/ |
2樓2015-03-17 09:20:33
yangxiao55
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3樓2015-03-17 09:27:21
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4樓2015-03-17 09:47:39
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5樓2015-03-18 09:43:10
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【答案】應(yīng)助回帖
| 舉個例子，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個字的含義。 |
7樓2015-03-19 12:31:08
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8樓2015-03-23 22:10:44
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9樓2015-03-24 10:14:41
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