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    图像识别的原理、过程、应用前景,精华篇!

    图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1、图像识别技术的引入 图像识别是人

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    Drishti-GS2014——视网膜视神经头(ONH)分割

    在多种视网膜异常中,青光眼是世界上不可逆视力丧失的主要原因之一。它涉及视神经纤维的进行性变性。ONH(由视盘(OD)和视杯区域组成)的结构变化是评估青光眼损伤程度的标准方法之一。这些变化导致杯形,即杯相对于外径的扩大,并使用杯盘直径比 (CDR) 捕获。CDR 值较高表明眼睛中存在青光眼。不同的成像方式如光学相干断层扫描、海德堡视网膜断层扫描、眼底成像等用于评估青光眼。其中,彩色眼底(视网膜)成像是一种低成本、无创且最优选的视网膜疾病大规模筛查成像方式。视网膜图像是视网膜的真彩色二维投影。为了量化杯盘直径并估计青光眼的指示参数,任何自动化分析方法都必须从视网膜图像中准确分割OD和视杯区域。不规则的圆盘形状、不明确的OD区域边界和可变的成像条件使得OD分割问题具有挑战性。已经提出了多种用于OD 和视杯区域分割的方法。OD分割技术相当成熟,能够提供可靠的OD边界。相比之下,视杯分割仍然是一项具有挑战性的任务,因为深度是最好的标记(由于视网膜图像中的 2D 投影而丢失),并且提出的方法很少。在人类专家对视杯边界的手动标记中,观察者之间也存在很大的差异。

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    专访腾讯“优图团队”:腾讯内部的核心技术团队是这样服务产品团队的

    一个偶然的机会,36氪和“优图团队”进行了接触,他们是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队,由毕业自清华、北大、中科院、上海交大等院校的博士、硕士组成。 腾讯优图团队隶属于腾讯社交网络事业群,基于整个腾讯的社交网络平台,为QQ空间、腾讯地图、腾讯游戏、等50多款产品提供图像技术支持。每天QQ空间有2亿上传图片的活跃用户,团队单日最多处理照片达6亿张,累计已经分析处理了超过300亿张照片 36氪:作为纯粹的技术团队,怎么平衡技术和产品之间的矛盾? 我们首先会对一些关键技术,

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