开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

图像识别与模式识别

是指利用计算机技术对图像进行分析和处理，从而实现对图像中的目标物体、特征或模式进行自动识别和分类的过程。它是人工智能领域中的一个重要研究方向，也是云计算领域中的一个热门应用。

图像识别与模式识别的分类方法主要包括基于特征的方法和基于深度学习的方法。基于特征的方法通过提取图像的特征，如颜色、纹理、形状等，然后利用分类算法进行识别。而基于深度学习的方法则利用深度神经网络模型，通过大量的图像数据进行训练，从而实现对图像的自动识别和分类。

图像识别与模式识别在许多领域都有广泛的应用。例如，在医学领域，可以利用图像识别技术对医学影像进行分析，实现疾病的早期诊断和治疗。在安防领域，可以利用图像识别技术对监控视频进行分析，实现对异常行为的自动检测和报警。在智能交通领域，可以利用图像识别技术对交通场景进行分析，实现交通流量统计和交通事故预警等功能。

腾讯云提供了一系列与图像识别与模式识别相关的产品和服务，包括：

人脸识别（Face Recognition）：基于深度学习技术，实现对人脸图像的检测、识别和分析，可应用于人脸验证、人脸搜索等场景。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/fr
图像标签（Image Tagging）：利用深度学习技术，对图像进行标签化处理，实现对图像内容的自动识别和分类。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/it
图像审核（Image Moderation）：通过图像识别技术，对图像进行内容审核，实现对违规、敏感或不良内容的自动识别和过滤。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/img
图像搜索（Image Search）：基于图像特征提取和相似度匹配算法，实现对图像库中的图像进行搜索和匹配。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/is

通过腾讯云的图像识别与模式识别产品和服务，用户可以快速构建和部署图像识别应用，提高图像处理的效率和准确性。

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

模式识别与机器学习(二)

n_k + n_q}{n_k + n_l}D^2_{kq} - \frac{n_k}{n_k + n_l}D^2_{pq}\) 即：类中的各个模式离均值的偏差的平方和该定义适用于团状分布点与集合间的距离...聚类分析聚类分析算法归纳起来有三大类：按最小距离原则简单聚类方法按最小距离原则进行两类合并的算法依据准则函数动态聚类的算法简单聚类方法针对具体问题确定相似性阙值，将模式到各聚类中心间的距离与阙值比较...x_1\) (2) 从待分类矢量集中选距离\(\vec z_1\)最远的特征矢量作为第二个聚类中心\(\vec z_2\) (3) 计算未被作为聚类中心的各模式特征矢量{\(\vec x_i\)}与\...算法思想首先将\(N\)个模式视作各自成为一类，然后计算类与类之间的距离，选择距离最小的一对合并成一个新类，计算在新的类别划分下各类之间的距离，再将距离最近的两类合并，直至所有模式聚成两类为止。

5822 0

模式识别与机器学习(一)

模式识别与机器学习 [国科大] 视屏链接模式: 为了能够让机器执行和完成识别任务，必须对分类识别对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替识别对象，这种对象的描述即为模式。...模式识别系统过程：特征提取与选择训练学习分类识别 ?...：统计模式识别 结构模式识别 模糊模式识别 人工神经网络方法人工智能方法子空间法统计模式识别直接利用各类的分布特征或隐含地利用概率密度函数、后验概率等概念进行分类识别。...人工智能方法研究如何是机器具有人脑功能的理论和方法，故将人工智能中有关学习、知识表示、推理等技术用于模式识别。...\)与\(y_j\)是(0-0)匹配。

1.2K2 0

模式识别与机器学习(三)

之间的近邻函数值满足 \[ \alpha_{ij} \leq 2N - 4 \] 连接损失在聚类过程中，如果\(\vec x_i\)核\(\vec x_j\)被聚为一类，就称\(\vec x_i\)与\...\lfloor \alpha_{ij} \rfloor \] 则把\(\vec x_i\)和\(\vec x_k\)连接起来，并有连接损失\(\alpha_{ik}\) 若把\(\vec x_i\)与\...gamma_{pk} = min_{q \ \\ q \neq p} \lfloor \gamma_{pq} \rfloor \] 上式表明，除\(w_p\)类内样本外，只有\(w_k\)中的某一个样本与\...(w_p\)中某一个样本最近邻，近邻函数值为\(\gamma_{pk}\) \(w_p\)类与\(w_k\)类的类间最小连接损失有如下四种情况 \(\Beta_p = (\alpha_{p\ max}...置矩阵L的主对角线上阵元\(L_{ii}=2N\)，如果\(\vec x_i\)和\(\vec x_j\)有连接，则\(L_{ij}\)给出它们非零近邻函数值，即连接损失 (4) 搜索矩阵L，将每个点与和它有最小近邻函数值的点连接起来

5962 0

图像识别——突破与应用

这使与非结构化数据增长相关的常见问题变得复杂化，例如数据保护成本不断上升，基础架构复杂性增加，数据消费增长速度快于IT存储占用增长。创建和共享图像并不是图像识别流行的唯一原因。...用于图像识别的性能最好的深度神经网络被称为“卷积神经网络”（以下称为CNN）。与传统的多层神经网络相比，CNN具有一些特殊的性质，使他们能够自动学习相关的特征。...4.2 工业自动化与检测三十年来，工业过程已经从一些有限的图像识别形式中获益，并且通常在受控环境中。汽车制造和自动电子组装（用于印刷电路板）是两个显着的例子。...图像识别与虚拟和增强现实的进步相结合，将继续为游戏产业带来革命性的变化。 4.5 对物体和场景建模 图像识别最重要的应用之一将是健康行业的医疗和生物医学图像分析。...4.8 弱AI与强AI 还有许多其他应用程序直接从图像识别的最新进展中获益，包括可以帮助视障人士简化垃圾运输的系统。

14.4K11 3

模式识别

第5章判别函数分类器设计第8章粗糙集分类器第10章模糊聚类分析参考书籍：《模式识别与智能计算Matlab技术实现》杨椒莹著 X=[12;546;13;45;32

3413 0

《模式识别与智能计算》感知机模型

感知机模型按照统计学三要素来写的话：模型：符号函数策略：损失函数；误点到超平面的距离之和算法：利用梯度下降算法进行求解感知机原理：感知机...

5811 0

《模式识别与智能计算》的数据集

这本书我老师说很好，让我买来看看，结果一学期过去了，emmmm,不是我的问题，是这本书没有数据，没有源代码（强行甩锅），咳咳，跑远了，这本书的数据集我我到网上看...

7504 0

《模式识别与智能计算》模板匹配法

模板匹配法说白就是特征一一对应，将数据每个特征相差加起来，然后总的特征值最小的就是相似度最大的

4134 0

计算机视觉与模式识别学术速递

（2）将k-NN预测分布与增广分类器的分布进行线性插值。...此外，与只探索视觉特征的方法相比，我们采用普通变换方法将视觉信号与我们的描述符连接起来，以实现字幕显示方面的最先进性能，以及与多模态方法的竞争性能。...与以前的工作不同，StyleMC只需要对每个文本提示符进行几秒钟的训练就可以找到稳定的全局方向，不需要进行提示工程，并且可以与任何预先训练过的StyleGAN2模型一起使用。...DEGM根据与每个新数据库相关的新颖性，与网络从以前的任务中已经学习到的信息相比较，扩展了其体系结构。DEGM训练优化了知识结构，描述了与过去和最近学习的任务相对应的联合概率表示。...我们还分享了与先前声称的某些损失景观投影方法与模型可训练性和泛化误差之间的相关性相矛盾的结果。

1.4K1 0

计算机视觉与模式识别学术速递

结论：我们的两步工作流程在从CXRs定位肺结节的敏感性和特异性方面与最先进的算法相当。...与现有方法相比，人类用户可以忠实地解释预测，并与模型交互，以决定关注哪些区域。...在本文中，我们首次研究了预先指定的域标签与泛化性能之间的重要联系。...随着人工智能引导激光散斑成像技术的最新发展，有可能优化激光参数，如波长，能量水平和图像纹理测量与适当的人工智能技术相结合，有效地与皮肤组织的亚细胞特性相互作用，以检测糖尿病的早期迹象。...通过与先前工作的对比实验，我们的模型在非参考自然图像质量评估指标上呈现出最先进的性能。

1.5K2 0

Mariana CNN 并行框架与图像识别

将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。...CNNs模型并行导论典型应用分析：图像识别 图像识别是深度卷积神经网络获得成功的一个典型应用范例。图1揭示了一个具有5个卷积层和3个全连接层的深度卷积神经网络，该模型可应用于图像分类。...挑战在图像识别应用中，深度卷积神经网络模型的卷积层计算量大，全连接层参数多。因此，如何划分计算资源，通过模型并行和数据并行两个数据/计算组织层次上来加速训练是框架设计首要解决的问题。...表1 4 GPU模型并行+数据并行CPU线程、GPU与Worker Group、Worker绑定关系在实际生产环境中，安装多GPU服务器的硬件体系结构如图5所示，示例中揭示了一个8 GPU节点服务器的硬件配置...图9应用效果展示结论与展望本文描述了腾讯深度学习平台Mariana中深度卷积神经网络Deep CNNs的多GPU模型并行和数据并行框架，通过多个Worker Group实现了数据并行，同一Worker

1.2K7 0

图像识别与卷积神经网络

卷积神经网络是除了全连接神经网络以外另一个常用的网络结果，其在图像识别方面表现十分突出。...1 图像识别数据集 MNIST手写体识别数据集解决是一个相对简单的问题，而对于更加复杂的类别，可以用到CIFAR数据集。...ImageNet每年都会举办图像识别竞赛ILSVRC（现已停办），每年的比赛都提供不同的数据集。...之后将输入层的2X2共四个数字与过滤器中的四个数字分别对应相乘，然后相加，得到的输出层的第一个输出结果：1×10+0x(-1)+1×10+0x(-1)=20。...近几年卷积神经网络在图片识别中大展拳脚，然而这些网络与Le-Net5相比层数更多，参数更多，需要更多的图片来训练，训练的时长也需要数天至数周不等。

9761 0

计算机视觉与模式识别学术速递

此外，我们设计了一种新的多模态损失（ML），通过增加单个模态上的最小预测损失与融合模态上的预测损失之间的差值惩罚，来保持单模态特征与融合多模态特征之间的一致性。...Liang Lin 机构： Guangdong University of Technology, Sun Yat-Sen University 备注：Accepted by AAAI 2022 摘要：多标签图像识别是一项基本而实用的任务...我们通过将基于SDF的3D表示与基于样式的2D生成器合并来实现这一点。我们的3D隐式网络渲染低分辨率特征贴图，基于样式的网络从中生成与视图一致的1024x1024图像。...与最先进的胶囊网络相比，PointCaps的参数数量要少得多，所需的触发器数量也要少得多，同时可以实现更好的重建，原始点云的分类和分割精度与最先进的胶囊网络相当。...，完全连接（FC）层在建模长距离依赖方面更好，但在捕获局部模式方面更差，因此通常不太适合用于图像识别。

1.4K4 0

计算机视觉与模式识别学术速递

TIC可与最先进的方法相媲美，包括基于深度卷积神经网络（CNN）的学习图像编码（LIC）方法和最近批准的多功能视频编码（VVC）标准的基于手工规则的帧内轮廓，并且需要的模型参数少得多，例如，与领先性能的...Computer Engineering, Johns Hopkins University, Baltimore, MD, USA 备注：MICCAI 2021 摘要：生成模型已应用于医学成像领域的各种图像识别和合成任务...与现有的单属性条件生成模型相比，我们提出的模型更好地反映了输入属性，并实现了属性值之间更平滑的插值。...在本文中，我们首次将深部目标探测器与超分辨率技术和高度数据相结合来解决这个问题。...作为概念证明，我们进一步将我们的系统与实际机器结合起来，实际机器将根据命令翻开新的一页。

6233 0

计算机视觉与模式识别学术速递

与半监督学习相比，CaSP通过忽略伪标签中的类别信息，并有一个单独的预训练阶段，仅使用与任务无关的未标记数据，从而降低了训练信号中的任务特异性。...它在汽车类排行榜上的表现优于所有现有技术，并在准确性方面与行人和自行车手的表现相当。...12】 Robust Weakly Supervised Learning for COVID-19 Recognition Using Multi-Center CT Images 标题：多中心CT图像识别冠状病毒的鲁棒弱监督学习...然而，由于位于不同医院的CT扫描仪的各种技术规格，CT图像的外观可能会显著不同，从而导致许多自动图像识别方法的失败。...我们发现，与不注意和自我注意相比，我们的方法提高了泛化和学习效率。

1.4K0 0

计算机视觉与模式识别学术速递

与主流方法相比，我们的方法以最少的参数数量达到了最先进的水平。...我们观察到，与原始训练相比，注入语义训练后，SSIM、FID和KID分数的表现有所改善。...大量的实验表明，我们的方法与最新的无监督微光增强算法相比表现良好，甚至与最新的有监督算法相匹配。...与以前的头部头像研究相比，我们的方法提供了一个完整的人头（包括头发）的分离形状和外观模型，该模型与标准图形管道兼容。此外，在重建质量和新颖视图合成方面，它在数量和质量上都优于当前的技术水平。...通过将随机无相位法与比例衍射计算相结合，可以处理比全息图更大的可缩放再现图像。与GS算法相比，该方法优化了高质量和高速度。

1.8K1 0

计算机视觉与模式识别学术速递

我们进一步提出了一个后处理例程，该例程将旋转信息与简单的运动学模型相结合。...实验证明了KFWC的有效性，AU-ROC得分达到99.71%，与数据驱动的w/o知识和眼科医生相比，KFWC的有效性有了显著提高，与最强基线相比，KFWC的有效性提高了6.69%，与眼科医生相比，KFWC...我们的方法与神经结构无关，不增加模型复杂度，并且可以与多个分割损失函数耦合。...我们展示了与不同的最新技术基线相比的实质性改进。...两种方法都可以实现对小梁结构的比较：我们可以将三维图像与三维图像进行比较，然后再将二维图像与三维图像进行比较，然后再将三维图像与三维图像进行比较。

1.1K3 0

计算机视觉与模式识别学术速递

我们的经验表明，纯基于合成文档训练的深度布局检测模型可以与使用真实文档的模型的性能相匹配。...我们在多个基准数据集上的实验表明，与最先进的分割模型相比，该框架对噪声和对抗性攻击更具鲁棒性。...与基线方法相比，DCC将传输容量减少了9.5倍，与最先进的方法相比，传输容量减少了19-683%，检测精度相当。...Nanjing University, Peng is with Peking University 备注：Accepted by IEEE TPAMI 摘要：细粒度图像分析（FGIA）是计算机视觉和模式识别中一个长期存在的基本问题...在本文中，我们对这些进展进行了系统的综述，试图通过整合两个基本的细粒度研究领域——细粒度图像识别和细粒度图像检索，重新定义和拓宽FGIA领域。

7632 0

计算机视觉与模式识别学术速递

Distillation: A New Knowledge Distillation Scheme for Low-Resolution Image Recognition 标题：像素提取：一种新的低分辨率图像识别知识提取方案...在本文中，我们通过利用人与物之间的局部和全局上下文的交互来学习人与物之间的关系。...与以前发布的方法不同，我们的方法不要求帧和DVS相机具有相同的光学元件、位置或相机分辨率。它也不限于与传感器有固定距离的物体。...最后，我们证明，由于采用了特征根生成器，与普通的确定性根相比，该框架具有随机生成能力，但与现有框架相比，编码器、分类器和生成器具有独立的训练。...基于卷积神经网络（MobileNet）的转移学习，使用TensorFlow和著名的图像识别模型进行分类。开发了一种超调谐方法，以获得160个模型中性能最好的模型。

1.3K3 0

计算机视觉与模式识别学术速递

在生成过程中，利用SSCFT对提取的化妆特征进行空间扭曲，实现与目标图像的语义对齐，然后将扭曲的化妆特征与未修改的化妆无关特征相结合，生成最终结果。...在本文中，我们提出了一种用于基于事件的模式识别和目标检测的深度神经网络端到端训练的混合体系结构，将用于有效基于事件的特征提取的尖峰神经网络（SNN）主干与随后的模拟神经网络（ANN）相结合负责解决同步分类和检测任务...Neural Architecture Search for A Backbone Network in Remote Sensing Image Recognition 标题：RSBNet：遥感图像识别中骨干网络的一次性神经结构搜索...与基于像素的算法和均匀采样数据上的卷积相比，我们量化了加速比。...Gallen 备注：Accepted to AAAI Workshop on Adversarial Machine Learning and Beyond 2022 摘要：深度学习模型在许多图像识别、

1.5K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭