个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。
目标的检测大体框架：
目标检测分为以下几个步骤：
1、训练分类器所需训练样本的创建：
训练样本包括正样本和负样本；其中正例样本是指待检目
参考的一些文章以及论文我都会给大家分享出来 —— 链接就贴在原文，论文我上传到资源中去，大家可以免费下载学习，如果当天资源区找不到论文，那就等等，可能正在审核，审核完后就可以下载了。大家一起学习，一起进步！加油！！目录一 准备工作1 基本思路2 准备工作二 图像中的人脸识别三 视频中的人脸识别1 视频文件中的人脸识别2 摄像头下的人脸识别四 结束语一 准备工作1 基本思路分类器完成的，而这种分类器
本文是对论文《A Survey on 3D Skeleton-Based Action Recognition Using Learning Method》学习时所做的记录和总结。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.05907.pdf发布时间：2020.2.14作者团队：北大&腾讯研究院分类：计算机视觉-行为识别-基于3D骨架的行为识别-综述本文目录：一、论文翻
基于LabVIEW机器视觉的微小位移动态测量 摘 要：本文采用LabVIEW机器视觉平台开发设计基于USB摄像头的微小位移测量系统。使用LabVIEW软件平台编程控制USB摄像头，采集显微镜中放大物体前后移动的图像，通过计算物体图像移动像素点数来测量物体移动的微小位移。本测量系统摄像帧速为30帧/秒，可以实现微小位移的动态测量。
概述在本文中，我们将制作一个人脸检测应用程序，它将检测图像中的单个人脸并同时检测多个人脸，因此，整篇文章将重点介绍使用计算机视觉进行人脸检测。在这里，我们将使用 HAAR 级联分类器进行检测；出于检测目的，我们将学习检测图像中人脸所涉及的所有技术和过程。人脸检测的应用人脸识别：人脸识别是进一步做的事情，即在人脸检测之后，进行人脸识别。滤镜：如今，我们生活在社交媒体的世界里，我们可以看到全球市场上有
计算机视觉中目标检测、跟踪、识别是最基本的几个task，尤其又以检测最为重要和基础。同时基本上所有的检测任务都需要在给出物体的bounding box之后，给出物体的类别（也就是给识别物体），所以文章中不区分检测和识别任务。笔者从事计算机视觉中目标检测相关的工作还比较多，将自己看到的，学到的，以及相关的一些理解总结如下。帮助自己进行梳理，也希望对后来者有帮助。我大致将目前学术及和工业界出现的目标检
机器视觉是最常用的人工智能应用之一计算机视觉(Computer Vision)就是利用计算机来处理图像，获得我们想要的信息。在人工智能领域，计算机视觉的含义则更进一步，不再是简单的获取图像和对图像进行简单的处理，如裁剪、缩放、滤波等，而是如何像人一样理解图像。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的大规模数据时，计算机视觉才得到了正
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2023-09-04 10:29:36
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相关顶级会议ECCV的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。 ICCV 的全称是 IEEE I
模式识别是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用计算机和数学推理的方法对形状、模式、曲线、数字、字符格式和图形自动完成识别 的过程。模式识别包括相互关联的两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和 识别。广义的模式识别属计算机科学中智能模拟的研究范畴，内容非常广泛，包括声音和语言识别、文字识别、指纹识别、
根据上一次的matconvnet学习分类左右手之后，我们已经解决了第一个问题，接下来就是如何来选取这样一个框作为我们的ROI，首先我们来了解一下ROI（感兴趣区域），主要的要求就是要包含有较多的的掌脉信息和具有很好的一致性，就是说一旦这个人的手掌脉信息录入之后，每次识别时提取到的ROI比须是一样的，因为之后的识别和匹配都是只针对提取到的ROI部分，这样可以加快识别的速度。目前的手掌静脉已经有了小范
前言：本文简单总结了自己在计算机视觉算法开发过程中的几个设计方法。目录1.针对图像的线性操作2.逻辑复杂并不代表处理效率低3.好的算法一定有细节考量4. 异常检测算法设计必须要有异常数据5. 传统算法也要制作数据集1.针对图像的线性操作 在计算机视觉算法设计中，传统图像处理方法很多都是属于线性操作，这些线性操作的顺序可以改变，其结果是一样的，改变顺序对精度没
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2023-08-08 11:19:06
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缩略语机器视觉（CV）Computer vision语音识别（ASR）Automatic Speech Recognition自然语言处理（NLP）Natural language processing1、机器视觉（CV） 计算机机器视觉是一们研究让机器看见世界的科学，人类能够认出照片中的事务，推理他们之间的关系，但对于计算机来说，图像是一连串R
一、操作1、平台介绍 本文中提到的相关技术来自于 百度AI-飞桨BML。 研究之初，本人也调研了 阿里云-机器学习PAI。相比之下，百度AI更容易上手，而且还提供了免费时长，所以果断选择了百度进行相关的学习。 以下则是本次学习中所使用到的
简介是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉系统的结构形式很大程度上依赖于其具体应用方向。计算机视觉系统的具体实现方法同时也由其功能决定——是预先固定的抑或是在运行过程中自动学习调整。尽管如此，计算机视觉的都需要具备以下处理步骤： 特
第一章 模式识别基本概念模式识别的常见运用领域计算机视觉领域：字符识别、交通及标志识别、动作识别人机交互领域：语音识别医学领域：模式识别机器人领域：目标抓取模式识别的形式模式识别分为“分类”和“回归”两种形式。模式是被本质上也是一种推理过程模型的组成：狭义：特征提取+回归器，广义：特征提取+回归器+判别函数分类器：回归器+判别函数特征向量的相关性由于每个特征向量代表一个模式，所以度量特征向量两两之
让计算机'看'是一个不小的壮举。为了让机器像人或动物一样真正地观察世界，它依赖于计算机视觉和图像识别。计算机视觉是条形码扫描仪能够“看到”UPC中的一堆条纹的能力。这也是Apple的Face ID可以判断出它的相机正在看的脸是否是你的。基本上，只要机器处理原始视觉输入（例如JPEG文件或摄像机馈送），它就会使用计算机视觉来理解它所看到的内容。一般来讲计算机视觉视为处理眼睛接收到的信息的人类大脑的一
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2023-08-29 19:01:19
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-- AI：计算机视觉、语音识别、NLP (Natural Language Processing) 人工智能正从比较初级的计算智能向更高层次的智能过渡。更高层次的智能包括 3 个阶段：感知（perception）智能，计算机视觉（computer vision），认知（cognition）阶段， 第一个阶段是感知（perception）智能，机器
前言 大佬毕业于南京大学LAMDA，主攻机器学习、深度学习、计算机视觉，出版了书籍《深度学习 视频理解》，也常常分享相关知识，特别细致，大家感兴趣的可以知乎关注。侵权立删，还望告知。计算机视觉(Computer Vision)又称为机器视觉(Machine Vision)，顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。存在的难题包括：语义鸿沟（semantic gap）：人类可以轻
一、导论OpenCV 是一个广受欢迎的开源计算机视觉库，它提供了很多函数，实现了很多计算机视觉算法，算法从最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖。同时我们也需要认识到 OpenCV 只是一个算法库，能为我们搭建计算机视觉应用提供“砖头”。我们并不需要完全精通了算法原理之后才去使用 OpenCV，只要了解了“砖头”的功能，就可以动手了。在实践中学习才是最高效的学习方式。二、openCV是什么？Open
这个领域有些期刊投过的，也有中过的，更多的没投过，不知道具体情况。不过应该以后会逐步按高低搭配原则来试一试吧。没投过的只好参考一下网络上的评价了。1、IEEE Transactions on Pattern Recognition and Machine Intelligence这个不用说了，国内各大牛校动不动就提PAMI，好像PAMI数量就是评价是不是牛系的代名词。神级，确实太难了，全世界都在投
