基于机器学习(Machine Learning)的图像识别技术基本概念、术语、算法原理

基本概念、术语、算法原理"/>

基于机器学习(Machine Learning)的图像识别技术基本概念、术语、算法原理

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

1.1 领域背景介绍

近年来，基于机器学习(Machine Learning)的图像识别技术取得了极大的成功。随着对人脸、汽车、医疗等图像进行分析，基于机器学习的计算机视觉可以帮助我们快速定位并发现潜藏在图片中的物体、场景、情绪甚至生理特征。机器学习技术不断的进步已经带来了前所未有的图像处理能力和提升效率。但是，为了更好的满足用户对图像分析的需求，需要对一些基本概念、术语、算法原理等进行深入理解和掌握。本文将从计算机视觉的基本原理出发，详细地阐述这些概念。

1.2 文章结构

文章主要分为以下六个部分：

• 一、背景介绍
• 二、基本概念和术语
• 三、核心算法原理和具体操作步骤
• 四、具体代码实例和解释说明
• 五、未来发展趋势与挑战
• 六、附录常见问题及解答

1.3 目标读者

该篇文章适合具有相关经验或兴趣的读者阅读，了解基本的计算机视觉技术知识。

2.基本概念和术语

2.1 计算机视觉

计算机视觉是指使计算机系统具备“观看”的功能，从某些角度来看，它利用光电信息、声音信号或者其他形式的信息，通过图像或视频数据进行辨识、识别、分析、理解，最终实现对环境的建模、模型的建立和数据的处理与存储。计算机视觉在人工智能领域占有重要地位。主要应用包括：目标跟踪、图像分析、视频监控、自然语言理解、模式识别、机器人视觉等。

2.2 特征提取

图像识别算法通过对输入图像的像素点进行分析得到的称为“特