深度学习第一步

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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）