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法学计算机视觉与模式识别的区别
对图像以及更抽象的模式进行计算分析并非易事。在许多计算机视觉应用中，此过程是流程中的低级阶段。计划是在照片中搜索任何可以帮助解决问题的提示或信息。
计算机视觉涉及收集数字图像（使用图像传感器），处理这些图像以及分析这些分析以获取有关视觉输入的一些知识。
在进行解释方面，计算机视觉和模式识别非常相似。模式识别的过程与机器学习非常相似。
什么是计算机视觉？
图像是计算机视觉的起点。人工智能 (AI) 被细分为子领域，其中一个是“图像分析”，其目标是从图像中提取有用的信息。它教会计算机解释它们在其周围环境中看到的内容。
过去十年见证了消费者计算机视觉技术的首次大规模部署，这导致我们对计算机视觉的知识有了重大进展。这些进步带来了显著的发展。例如，当今绝大多数数码相机都配备了内置的人脸识别算法。
计算机视觉的应用范围远远超出您最初的想象，从检测制造商品的缺陷到简化当今零售店的结账流程。人工智能和深度学习领域负责开发近来最令人惊叹的技术之一——计算机视觉。
计算机视觉是机器学习和人工智能的应用，它从数字照片和视频中提取数据，然后使用这些数据做出对用户有意义的判断。
与大多数其他机器学习系统一样，计算机视觉需要大量数据才能正确训练算法以理解这些数据。
在大多数情况下，计算机视觉使用两种不同的技术——
深度学习
深度学习可用于帮助解决复杂问题。更重要的是，深度学习利用神经网络，可以有效地训练机器“大脑”吸收视觉数据并记住模式、策略和环境变量随时间的变化的知识。
卷积神经网络
CNN 获取诸如照片之类的视觉信息并将其分解为像素。然后，为了对数据做出预测，它们使用称为“卷积”的操作，这是通过组合两个其他函数来产生数学函数的过程。
最基本的计算机视觉利用卷积神经网络 (CNN) 和深度学习对视觉信息进行高速、大批量无监督学习。这允许训练机器学习系统以某种类似于人眼处理信息的方式来解释数据。
什么是模式识别？
在我们的数字时代，模式就在你周围。可以通过使用各种算法以物理方式或数学方式注意到模式。两种方法都是可行的选择。
使用机器学习算法识别模式的过程称为模式识别。基于先前获得的知识或从模式和/或其表示中提取的统计信息对数据进行分类是模式识别的示例。模式识别的另一个定义是从其表示中识别模式的过程。模式识别可能发现的潜在用途是该领域的重要组成部分。
模式识别的例子
语音识别、说话人识别、多媒体文档识别 (MDR)、自动医疗诊断。
在典型的模式识别应用过程中，原始数据经过处理，然后转换为计算机可用的格式。模式识别过程包括对不同模式进行分类和聚类。
在模式分类中，根据使用一组训练模式或领域知识构建的抽象，为模式提供适当的类别标签。此分配基于模式与其他训练模式的相似性。在监督学习中，分类起着重要作用。
数据以有助于决策的方式进行划分，这是我们感兴趣的特定决策活动。这是使用聚类生成的。在无监督学习中，使用聚类技术。
特征可以以三种不同的方式表示——连续地、离散地或离散二进制地。特征是基于一个或多个测量值生成的函数，旨在量化其描述的项目的某些重要方面。
模式识别的优势
可以使用模式识别解决分类问题。
可以使用模式识别解决生物识别识别中假阳性的问题。
视力障碍者或盲人可以使用它来识别布料上的图案。
它对于记录说话者的想法很有用。
无论我们从哪个角度看待某些事物，我们都能识别它们。
模式识别的缺点
句法模式识别的方法很难付诸实践，因为它是一个非常繁琐的过程。
有时需要更大的数据集才能获得更高的精度。
它无法解释为什么识别特定对象。
考虑一下我的脸和我朋友的脸的区别。
图像处理的应用
图像处理、分割和分析——图像处理需要使用能够进行类似人类识别的机器，这可以通过应用模式识别来实现。
计算机视觉——在计算机视觉领域，模式识别用于各种应用，包括生物学和医学领域的成像，以便从给定的图像或视频样本中提取有意义的特征。
地震分析——在地震阵列记录中，模式识别方法用于发现、可视化和解释时间模式。几种不同类型的地震分析模型都结合并使用了统计模式识别。
雷达信号分类/分析——模式识别和信号处理方法用于雷达信号分类的各种应用，包括 AP 矿的检测和识别。
语音识别——模式识别模型已被证明在语音识别工作中最成功。[需要引用] [需要引用] 它用于许多语音识别算法中，所有这些算法都将较大的单元（例如单词）视为模式，以规避尝试在音素级别描述语音时出现的问题。
指纹识别——生物识别技术市场由能够识别个人指纹的技术主导。指纹匹配过程已在各种识别策略的帮助下进行，其中最常见的是模式识别。
计算机视觉与模式识别的比较
下表重点介绍了计算机视觉和模式识别的主要区别——
| 比较依据 | 计算机视觉 | 模式识别 |
|---|---|---|
| 含义 | 研究如何教会计算机从图像中提取有意义的信息，这被称为图像理解。 | 其主要功能是查找数据中的模式和规律，以便进行分类。 |
| 数据 | 它处理视觉数据（例如数字照片和电影）以实现其目标。 | 图像、文本、视频和音频文件都是有效的数据输入格式。 |
| 目的 | 本练习的目的是教计算机或其他机器如何理解图像中可识别的特征。 | 它用于从提供的样本（如语音、照片或文本）中提取有意义的信息，并用于数据挖掘过程。 |
| 应用 | 应用包括自动结账、自动驾驶汽车测试、医疗诊断、农作物和牲畜监测、缺陷识别以及其他类似应用。 | 一些应用示例包括计算机辅助诊断、生物信息学、数据压缩、图像分析和信号处理。 |
结论
计算机视觉涉及处理和分析图像以理解图像中包含的可区分特征。它被广泛用于许多行业，以改善整体客户体验并降低成本。它无疑是人工智能和深度学习领域出现的最令人惊叹的技术之一。
模式识别是通过应用机器学习算法来概述给定数据中的模式，从而识别和分类输入数据（如文本、音频和照片）的过程。此过程可以应用于文本、语音和照片等数据。
计算机视觉主要关注图像或视频等视觉数据，而模式识别可以应用于音频文件、电影、照片、文本和许多其他类型的数据。
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