图像算法工程师需要: 特征提取和模式识别

特征提取，我们很熟悉. 获得图像的特征信息的操作称为特征提取. 特征提取是图像压缩，图像理解模式识别 图像，图像分类和模式识别的基础.

特征提取主要是提取特征图像或特征量，也称为特征参数. 通常，在特征提取之前，将首先执行图像增强处理. 特征图像将被进一步抽象为描述. n个特征量可以形成n维特征向量. 改变n维特征向量的角度是n维特征空间中的一个点. 这些点（通常是对象）在要素空间中形成聚类的组. 经过聚类，分割和分类后，即为模式分类和模式识别.

集群

数字图像处理的最终目标是用计算机代替人们来识别图像并找出图像中感兴趣的对象. 这也是计算机模式识别要解决的问题. 计算机模式识别可分为四类: 统计模式识别，结构模式识别，模糊模式识别和智能模式识别. 前两种是最基本和经典的模式识别方法. 模糊模式识别是引入模糊数学的研究成果模式识别 图像，可以有效地提高分类效果. 智能模式识别是著名的人工神经网络. 人工神经网络历史悠久. 在本世纪后的1980年代和2010年代，它已经活跃了两次，并取得了模式识别和分类领域中传统方法难以实现的显着成果.

模板匹配是一种原始的基本模式识别方法. 指定模板对象，与图像中的重叠部分进行相似性以确定模板是否存在于图像中，并在图像中找到特定位置称为模板匹配. 匹配有很多用途. 除了检测物体在图像中的位置以外，图像拼接中的图像配准是图像匹配，并且使用移动物体的跟踪进行匹配. 模板匹配的关键是相似度的计算. 通常，根据最大相似度确定对象是否存在或超过某个阈值.

我在学习期间写了一篇小论文（期刊论文），这是使用模板匹配进行图像分类的实际应用.

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