深度学习第一步"/>
深度学习第一步
典型的技术路线是:目标分割 ——>目标检测 ——>目标识别 ——>目标跟踪
粗略的理解:
目标分割:像素级的对前景与背景进行分类,将背景剔除;
目标检测:定位目标,确定目标位置及大小;
目标识别:定性目标,确定目标是什么;
目标跟踪:追踪目标运动轨迹。
举个栗子,如:需要对视频中的小明进行跟踪,处理过程将经历如下过程:
(1)首先,采集第一帧视频图像,因为人脸部的肤色偏黄,因此可以通过颜色特征将人脸与背景分割出来(目标分割);
(2)分割出来后的图像有可能不仅仅包含人脸,可能还有部分环境中颜色也偏黄的物体,此时可以通过一定的形状特征将图像中所有的人脸准确找出来,确定其位置及范围(目标检测);
(3)接下来需将图像中的所有人脸与小明的人脸特征进行对比,找到匹配度最好的,从而确定哪个是小明(目标识别);
(4)之后的每一帧就不需要像第一帧那样在全图中对小明进行检测,而是可以根据小明的运动轨迹建立运动模型,通过模型对下一帧小明的位置进行预测,从而提升跟踪的效率(目标跟踪)
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