Поиск объектов на изображении

Базовые методы:

1. Цветовые фильтры.
2. Выделение и анализ контуров.
3. Сопоставление с шаблоном.
4. Работа с особыми точками.
5. 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

Автор: Николай Свирневский