- Цветовые фильтры.
- Выделение и анализ контуров.
- Сопоставление с шаблоном.
- Работа с особыми точками.
- Методы машинного обучения.
Машинное обучение — для решения задач обнаружения и распознавания, которые сводятся к построению классификатора изображений. Классификатор изображений состоит из двух частей: метод извлечения признаков (feature extractor) и собственно классификатор. Способы построения классификатора изображений:
- Гистограмма направленных градиентов (Histogram of Oriented Gradients, HOG).
- Мешок слов ( Bag of visual Words, BoW).
- Признаки Хаара (Haar-like features).
- Свёрточная искусственная нейронная сеть (convolutional neural network, CNN).
- Локализация объекта с помощью метода скользящего окна (sliding window)
Полезные ссылки по этой тематике:
- Поиск и локализация объектов
- Задача детектирования объектов на изображениях и методы ее решения
- Анализ Изображений. Часть 2. Детектирование объектов
- How to detect small objects in (very) large images
Автор: Николай Свирневский