Поиск объектов на изображении с помочью классических методов и методов компьютерного обучения
ВВЕДЕНИЕ
Введение – это раздел, в котором определяется цель исследования и описывается его актуальность в контексте существующих задач по распознаванию объектов на изображениях. В современном мире распознавание объектов на изображениях становится все более важной задачей в различных областях, таких как медицина, промышленность, научные исследования, мониторинг окружающей среды и многие другие.
Одной из ключевых задач, связанных с распознаванием объектов на изображениях, является задача поиска объектов, то есть обнаружение объектов на изображении и определение их местоположения. Поиск объектов на изображениях имеет множество приложений, таких как автоматическое распознавание лиц, диагностика заболеваний на медицинских изображениях, анализ снимков в научных исследованиях и многие другие.
Однако поиск объектов на изображении представляет сложную задачу, которая связана с множеством трудностей, включая изменения освещения, смещения объектов, наличие шума и т.д.
СОДЕРЖАНИЕ
I. Введение
Определение задачи поиска объектов на изображении
Обзор области: существующие методы и их ограничения
Актуальность исследования
II. Обзор классических методов поиска объектов на изображении
Методы на основе пороговой обработки:
Метод шаблонов
Метод фильтров
Метод детекторов
Описание принципов работы и особенностей каждого метода
Примеры применения
III. Обзор методов поиска объектов на изображении с применением компьютерного обучения
Описание различных типов моделей машинного обучения для поиска объектов на изображении:
Сверточные нейронные сети (CNN)
Region-based CNN (R-CNN)
Single Shot MultiBox Detector (SSD)
You Only Look Once (YOLO)
Принципы работы и особенности каждой модели
Примеры применения
IV. Эксперименты и результаты
Описание экспериментов на изображениях различных типов объектов
Оценка точности и скорости работы методов
Сравнение результатов классических методов с методами на основе компьютерного обучения
V. Обсуждение результатов и выводы
Анализ полученных результатов и сравнение методов
Обсуждение достоинств и недостатков каждого метода
Выводы о применимости каждого метода в различных условиях
Не найдено
В целом, использование алгоритма Харриса вместе с методами машинного обучения может значительно улучшить результаты поиска объектов на изображении, так как края и признаки объектов можно использовать для обучения и определения наличия объектов на новых изображениях.
Вейвлеты
Это функции, которые используются для анализа и обработки сигналов и изображений. Они имеют свойство изменяться по частоте и времени, что позволяет использовать их для анализа сигналов, содержащих различные частотные компоненты.
Вейвлеты представляют собой функции, которые являются локализованными во времени и по частоте, то есть они ограничены по времени и частоте. Они могут быть сгенерированы путем масштабирования и сдвига базовой функции (называемой "материнским вейвлетом") на разных уровнях масштабирования и сдвига.