ImageVerifierCode 换一换
格式:PPT , 页数:34 ,大小:1.54MB ,
资源ID:13159883      下载积分:10 金币
快捷注册下载
登录下载
邮箱/手机:
温馨提示:
快捷下载时,用户名和密码都是您填写的邮箱或者手机号,方便查询和重复下载(系统自动生成)。 如填写123,账号就是123,密码也是123。
特别说明:
请自助下载,系统不会自动发送文件的哦; 如果您已付费,想二次下载,请登录后访问:我的下载记录
支付方式: 支付宝    微信支付   
验证码:   换一换

开通VIP
 

温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.zixin.com.cn/docdown/13159883.html】到电脑端继续下载(重复下载【60天内】不扣币)。

已注册用户请登录:
账号:
密码:
验证码:   换一换
  忘记密码?
三方登录: 微信登录   QQ登录  

开通VIP折扣优惠下载文档

            查看会员权益                  [ 下载后找不到文档?]

填表反馈(24小时):  下载求助     关注领币    退款申请

开具发票请登录PC端进行申请

   平台协调中心        【在线客服】        免费申请共赢上传

权利声明

1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,个别因单元格分列造成显示页码不一将协商解决,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前可先查看【教您几个在下载文档中可以更好的避免被坑】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时联系平台进行协调解决,联系【微信客服】、【QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【版权申诉】”,意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:0574-28810668;投诉电话:18658249818。

注意事项

本文(多媒体搜索引擎.ppt)为本站上传会员【xrp****65】主动上传,咨信网仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知咨信网(发送邮件至1219186828@qq.com、拔打电话4009-655-100或【 微信客服】、【 QQ客服】),核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
温馨提示:如果因为网速或其他原因下载失败请重新下载,重复下载【60天内】不扣币。 服务填表

多媒体搜索引擎.ppt

1、Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,机器学习与数据挖掘,样本准备,样本准备,对象分割,对象在文档中可能只占很小比例,用整个文档提取的特征含有大量噪声,特征与特征提取,使用什么样的特征?如何计算?如何进行预处理?,样本选择,正负样本数可能严重失衡(,1:10,,,1:100,),样本可能包含噪声,图像分割,如何分割,需要被分割成不同部分的对象有什么不同?,第一类图像:前景与背景,图像分割,前景与背景分割

2、假设:前景与背景亮度不同,一个暗一个亮,阈值分割,阈值,如何求最优分割阈值?,图像分割,前景与背景分割,基于直方图的方法,直方图,:图像灰度级的离散概率密度函数,如何发现这个点?,图像分割,前景与背景分割,最大熵算法,熵:,物理含义:分布的“均匀性”,越均匀,熵越大,越不均匀,熵越小,图像分割,前景与背景分割,最大熵算法,图像假设:前景,/,背景亮度不同,直方图如同时包含前景和背景,则其熵将变小,如只包含前景或背景,熵将变大,把直方图分解成两部分,分别计算熵,两部分熵的和最大时为最佳分割阈值,H,1,H,2,很强很完美?,图像分割,前景与背景分割,最大熵算法,图像噪声影响直方图,图像分割,前

3、景与背景分割,最大熵算法,如何解决?,图像分割,前景与背景分割,物体的分布区域是空间连续的,相邻像素应该有相同的分类,很可能是噪声,如何利用这些信息,?,图像分割,前景与背景分割,松弛算法,P(i):,像素,i,是前,/,背景的概率,i,i,1,i,2,i,3,i,4,i,5,i,6,i,7,i,8,像素值,255,先有鸡?先有蛋?,图像分割,前景与背景分割,先有鸡?先有蛋?,恐龙,象鸡蛋的恐龙蛋象鸡的恐龙更象一点的蛋再象一点的鸡,高产芦花鸡优质土鸡蛋,“,鸡蛋同出,”,迭代优化,EM,算法,图像分割,前景与背景分割,松弛算法,初始化,:,迭代:,图像分割,前景与背景分割,松弛算法,同质奖励,

4、异质惩罚,0 0,反复迭代多次,直至收敛,同等对待所有邻域,图像分割,前景与背景分割,松弛算法,待分割图像,阈值分割,松弛算法,还有更高级、更复杂的算法,图像分割,前景与背景分割,实际应用:指纹图像处理,很强很完美?,图像分割,前景与背景分割,实际图像,并非一定有显著亮度,/,颜色差异,可以是纹理差异,可以是,没有差异!?,有边缘,线条画,前,/,背景有多个物体,还可能互相遮盖,图像分割,对象分割,(Object Segmentation),把图像分解成对象,“对象”:具有独立语义的图像区域,人脸,眼睛、鼻子、眉毛?,人?,不同应用有不同“粒度”,图像分割,对象分割,人眼分割物体的方法,边缘:

5、人眼对边缘敏感,通过边缘分割物体,检测边缘,边缘所围的区域为物体,如何检测边缘?,图像分割,对象分割,边缘检测,边缘的数学模型,灰度级,一阶导数,二阶导数,图像分割,对象分割,边缘检测,图像的一阶导数,图像是二维的,只能求偏导数结果为矢量,梯度矢量,幅度:,方向:,图像分割,对象分割,边缘检测,检测算子:用卷积对一阶偏导数的近似,-1,-1,-1,0,0,0,1,1,1,-1,0,1,-1,0,1,-1,0,1,0,1,1,-1,0,1,-1,-1,0,-1,-1,0,-1,0,1,0,1,1,-1,-2,-1,0,0,0,1,2,1,-1,0,1,-2,0,2,-1,0,1,0,1,2,-1

6、0,1,-2,-1,0,-2,-1,0,-1,0,1,0,1,2,Prewitt,Sobel,水平,垂直,-45,+45,图像分割,对象分割,Sobel,算子检测例,很强很完美?,图像分割,对象分割,边缘检测的问题,噪声敏感,导数反映的是变化,噪声是高频的变化,阶越高对噪声越敏感,很少使用二阶导数,基本上不考虑更高阶的导数,图像分割,对象分割,边缘检测的问题,不大可能总是检测出连续的边缘,图像分割,对象分割,局部连接,如果在很近的领域内像素的梯度幅度和方向都很相似,则连接这两个像素,|,f,(x,y),f,(x,y)|,T,|,(x,y),(x,y)|A,在同一边缘上的像素,能连接的仍然很少

7、只能在很小的局部进行连接,(3x3,5x5),图像分割,对象分割,Hough,变换,把坐标空间变换到参数空间,检测峰值,y,=ax+b,X,Y,A,B,a,b,出现峰值,任何可以化为参数方程的形状都可以检测,“,简化”的,Hough,变换:实际变换的理论更复杂,图像分割,对象分割,边缘检测,虽然可以使用大量技术,要获得完整的边缘并不容易,边缘检测只作为图像分割和其它图像处理技术的辅助手段,如何更好地进行分割?,图像分割,对象分割,基于颜色、纹理特征的分割,假设:对象和对象之间总要有差异,要么颜色,要么纹理,检测这种差异,即可进行分割,原始图像,特征图像,聚类,!,机器学习!?,图像分割,对象

8、分割,基于颜色、纹理特征的分割,使用,RGB,颜色作为特征,,K-,均值聚类算法,纹理区域被分割,分割过细,必须指定类数,图像分割,对象分割,基于颜色、纹理特征的分割,Mean-Shift,聚类,www.cs.unc.edu/lazebnik/research/spring08/lec21_segmentation.ppt,视频分割,视频分割(,shot detection,),视频是图像的时间序列,在时间轴上应该分割成小的单元,镜头:摄像机从打开到关闭所拍摄的一段视频,镜头边界:两个镜头之间的边界,镜头分割:分析视频,标记镜头边界,本质上是一个聚类过程,视频分割,镜头分割,镜头边界种类,突变:前后帧分属不同镜头,渐变:存在几个过渡帧,视频分割,镜头分割,基本原理:比较一定距离的两帧差异,大于阈值则为镜头边界,-,如何计算帧间差异?,如何决定最佳阈值?,如何确定帧距离?,阅读论文,

移动网页_全站_页脚广告1

关于我们      便捷服务       自信AI       AI导航        抽奖活动

©2010-2026 宁波自信网络信息技术有限公司  版权所有

客服电话:0574-28810668  投诉电话:18658249818

gongan.png浙公网安备33021202000488号   

icp.png浙ICP备2021020529号-1  |  浙B2-20240490  

关注我们 :微信公众号    抖音    微博    LOFTER 

客服