计算机视觉入门教程系列—125页带你回顾CV发展脉络

【导读】本文是计算机科学家Christoph Rasche撰写的一份计算机视觉方面的系列教程,从传统的图像处理、特征提取到近几年很热的深度神经网络,以及深度学习方法在目标检测、图像检索、图像分割、目标跟踪等一系列前沿的介绍。教程也附详细的代码(Matlab 和 Python),建议初学者收藏学习。



摘要

我们首先概述一些基本的特征提取方法,然后介绍那些常见的深层神经网络。接下来,我们继续进行基于梯度直方图的特征提取和匹配, -它们是许多任务的基础,例如目标检测和图像检索。然后我们介绍基于滑动窗口技术的目标检测,即适用于人脸和行人检测。它遵循一系列图像处理技术-分割和形态学处理以及形状识别的技术。我们概述了基本的跟踪方法 - 针对区域和移动物体。我们也介绍了视频监控的综述,涉及车载视觉系统和遥感。我们将这些方法在Matlab中进行了实践; Python代码是部分提供的。本文不需要一些先验知识即可学习,但提前掌握一些线性代数、信号处理和模式识别的基本知识也是很有帮助的。


请关注专知公众号(扫一扫最下面专知二维码,或者点击上方蓝色专知)

  • 后台回复“CV2018” 就可以获取计算机视觉简明教程系列教程的下载链接~ 


附教程目录


附教程部分内容



原文链接:

https://sites.google.com/site/rasche15/techpreneur-faq


-END-

专 · 知

人工智能领域26个主题知识资料全集获取与加入专知人工智能服务群: 欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群,获取专业知识教程视频资料和与专家交流咨询!


请PC登录www.zhuanzhi.ai或者点击阅读原文,注册登录专知,获取更多AI知识资料!



请加专知小助手微信(扫一扫如下二维码添加),加入专知主题群(请备注主题类型:AI、NLP、CV、 KG等)交流~

 AI 项目技术 & 商务合作:bd@zhuanzhi.ai, 或扫描上面二维码联系!

请关注专知公众号,获取人工智能的专业知识!

点击“阅读原文”,使用专知

展开全文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员