《图像识别技术》课件.ppt

图像识别技术;目录;第一部分：图像识别概述;什么是图像识别？;图像识别的重要性;图像识别的发展历程;图像识别的核心组成部分;第二部分：图像识别的技术原理;图像采集与数字化;图像预处理技术;特征提取方法;经典特征描述子;机器学习在图像识别中的应用;深度学习革命;卷积神经网络（CNN）原理;典型CNN架构;更先进的CNN架构;迁移学习在图像识别中的应用;第三部分：图像识别的主要算法;基于模板匹配的算法;基于统计的方法;基于深度学习的算法;人脸识别算法;物体检测算法;图像分割算法;图像检索算法;第四部分：图像识别的应用领域;安防监控;医疗诊断;自动驾驶;工业质检;零售业;农业;文字识别（OCR）;增强现实（AR）;社交媒体;第五部分：图像识别的实际案例;案例1：人脸识别门禁系统;案例2：医学影像辅助诊断;案例3：自动驾驶中的场景理解;案例4：工业产品质量控制;案例5：智能零售解决方案;第六部分：图像识别的挑战与局限性;数据质量与数量;计算资源需求;鲁棒性问题;泛化能力;实时性要求;可解释性;隐私和伦理问题;第七部分：图像识别的未来发展趋势;多模态融合;自监督学习;3D图像识别;边缘计算;联邦学习;神经网络架构搜索（NAS）;认知科学的启发;总结;问答环节