《图像处理中的模式识别技术》课件.ppt

图像处理中的模式识别技术;目录;第一部分：模式识别概述;模式识别的主要任务;图像处理与模式识别的联系;模式识别基本流程;图像处理的主要类型;经典应用案例展示;第二部分：图像预处理技术;常用预处理方法一：滤波;常用预处理方法二：图像归一化;边缘检测技术;图像分割常用技术;数据增强与扩充;第三部分：特征提取与描述;典型特征类型一：几何特征;典型特征类型二：灰度特征;典型特征类型三：纹理特征;颜色特征提取;频域特征;特征选择与降维;深度特征简介;第四部分：经典模式识别算法;K近邻算法(KNN);朴素贝叶斯分类器;支持向量机(SVM);决策树与随机森林;人工神经网络;卷积神经网络(CNN)原理;深度学习发展回顾;卷积网络架构示例;模型性能评价指标;第五部分：图像分类技术;目标检测与识别;图像分割典型算法;图像识别中的实例分割;聚类分析在图像中的作用;第六部分：典型应用案例;人脸识别详细流程;智慧安防中的模式识别;工业缺陷检测技术;无人驾驶应用实例;远程遥感与卫星图像识别;第七部分：前沿研究与趋势;轻量级模型与边缘计算;可解释性与安全性;开源数据集与工具;智能时代的挑战与机遇;;讨论与答疑