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法學計算機視覺與模式識別的區別
對影像以及更抽象的模式進行計算分析並非易事。在許多計算機視覺應用中，此過程是流程中的低階階段。計劃是在照片中搜索任何可以幫助解決問題的提示或資訊。
計算機視覺涉及收集數字影像（使用影像感測器），處理這些影像以及分析這些分析以獲取有關視覺輸入的一些知識。
在進行解釋方面，計算機視覺和模式識別非常相似。模式識別的過程與機器學習非常相似。
什麼是計算機視覺？
影像是計算機視覺的起點。人工智慧 (AI) 被細分為子領域，其中一個是“影像分析”，其目標是從影像中提取有用的資訊。它教會計算機解釋它們在其周圍環境中看到的內容。
過去十年見證了消費者計算機視覺技術的首次大規模部署，這導致我們對計算機視覺的知識有了重大進展。這些進步帶來了顯著的發展。例如，當今絕大多數數碼相機都配備了內建的人臉識別演算法。
計算機視覺的應用範圍遠遠超出您最初的想象，從檢測製造商品的缺陷到簡化當今零售店的結賬流程。人工智慧和深度學習領域負責開發近來最令人驚歎的技術之一——計算機視覺。
計算機視覺是機器學習和人工智慧的應用，它從數字照片和影片中提取資料，然後使用這些資料做出對使用者有意義的判斷。
與大多數其他機器學習系統一樣，計算機視覺需要大量資料才能正確訓練演算法以理解這些資料。
在大多數情況下，計算機視覺使用兩種不同的技術——
深度學習
深度學習可用於幫助解決複雜問題。更重要的是，深度學習利用神經網路，可以有效地訓練機器“大腦”吸收視覺資料並記住模式、策略和環境變數隨時間的變化的知識。
卷積神經網路
CNN 獲取諸如照片之類的視覺資訊並將其分解為畫素。然後，為了對資料做出預測，它們使用稱為“卷積”的操作，這是透過組合兩個其他函式來產生數學函式的過程。
最基本的計算機視覺利用卷積神經網路 (CNN) 和深度學習對視覺資訊進行高速、大批次無監督學習。這允許訓練機器學習系統以某種類似於人眼處理資訊的方式來解釋資料。
什麼是模式識別？
在我們的數字時代，模式就在你周圍。可以透過使用各種演算法以物理方式或數學方式注意到模式。兩種方法都是可行的選擇。
使用機器學習演算法識別模式的過程稱為模式識別。基於先前獲得的知識或從模式和/或其表示中提取的統計資訊對資料進行分類是模式識別的示例。模式識別的另一個定義是從其表示中識別模式的過程。模式識別可能發現的潛在用途是該領域的重要組成部分。
模式識別的例子
語音識別、說話人識別、多媒體文件識別 (MDR)、自動醫療診斷。
在典型的模式識別應用過程中，原始資料經過處理，然後轉換為計算機可用的格式。模式識別過程包括對不同模式進行分類和聚類。
在模式分類中，根據使用一組訓練模式或領域知識構建的抽象，為模式提供適當的類別標籤。此分配基於模式與其他訓練模式的相似性。在監督學習中，分類起著重要作用。
資料以有助於決策的方式進行劃分，這是我們感興趣的特定決策活動。這是使用聚類生成的。在無監督學習中，使用聚類技術。
特徵可以以三種不同的方式表示——連續地、離散地或離散二進位制地。特徵是基於一個或多個測量值生成的函式，旨在量化其描述的專案的某些重要方面。
模式識別的優勢
可以使用模式識別解決分類問題。
可以使用模式識別解決生物識別識別中假陽性的問題。
視力障礙者或盲人可以使用它來識別布料上的圖案。
它對於記錄說話者的想法很有用。
無論我們從哪個角度看待某些事物，我們都能識別它們。
模式識別的缺點
句法模式識別的方法很難付諸實踐，因為它是一個非常繁瑣的過程。
有時需要更大的資料集才能獲得更高的精度。
它無法解釋為什麼識別特定物件。
考慮一下我的臉和我朋友的臉的區別。
影像處理的應用
影像處理、分割和分析——影像處理需要使用能夠進行類似人類識別的機器，這可以透過應用模式識別來實現。
計算機視覺——在計算機視覺領域，模式識別用於各種應用，包括生物學和醫學領域的成像，以便從給定的影像或影片樣本中提取有意義的特徵。
地震分析——在地震陣列記錄中，模式識別方法用於發現、視覺化和解釋時間模式。幾種不同型別的地震分析模型都結合並使用了統計模式識別。
雷達訊號分類/分析——模式識別和訊號處理方法用於雷達訊號分類的各種應用，包括 AP 礦的檢測和識別。
語音識別——模式識別模型已被證明在語音識別工作中最成功。[需要引用] [需要引用] 它用於許多語音識別演算法中，所有這些演算法都將較大的單元（例如單詞）視為模式，以規避嘗試在音素級別描述語音時出現的問題。
指紋識別——生物識別技術市場由能夠識別個人指紋的技術主導。指紋匹配過程已在各種識別策略的幫助下進行，其中最常見的是模式識別。
計算機視覺與模式識別的比較
下表重點介紹了計算機視覺和模式識別的主要區別——
| 比較依據 | 計算機視覺 | 模式識別 |
|---|---|---|
| 含義 | 研究如何教會計算機從影像中提取有意義的資訊，這被稱為影像理解。 | 其主要功能是查詢資料中的模式和規律，以便進行分類。 |
| 資料 | 它處理視覺資料（例如數字照片和電影）以實現其目標。 | 影像、文字、影片和音訊檔案都是有效的資料輸入格式。 |
| 目的 | 本練習的目的是教計算機或其他機器如何理解影像中可識別的特徵。 | 它用於從提供的樣本（如語音、照片或文字）中提取有意義的資訊，並用於資料探勘過程。 |
| 應用 | 應用包括自動結賬、自動駕駛汽車測試、醫療診斷、農作物和牲畜監測、缺陷識別以及其他類似應用。 | 一些應用示例包括計算機輔助診斷、生物資訊學、資料壓縮、影像分析和訊號處理。 |
結論
計算機視覺涉及處理和分析影像以理解影像中包含的可區分特徵。它被廣泛用於許多行業，以改善整體客戶體驗並降低成本。它無疑是人工智慧和深度學習領域出現的最令人驚歎的技術之一。
模式識別是透過應用機器學習演算法來概述給定資料中的模式，從而識別和分類輸入資料（如文字、音訊和照片）的過程。此過程可以應用於文字、語音和照片等資料。
計算機視覺主要關注影像或影片等視覺資料，而模式識別可以應用於音訊檔案、電影、照片、文字和許多其他型別的資料。
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