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Qu'est-ce que l'apprentissage des caractéristiques géométriques
L'apprentissage des caractéristiques géométriques est une technique combinant l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour résoudre des tâches visuelles. L'objectif principal de cette méthode est de trouver un ensemble de caractéristiques représentatives d'une forme géométrique pour représenter un objet en collectant des caractéristiques géométriques à partir d'images et en les apprenant à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique efficaces. Les humains résolvent des tâches visuelles et peuvent réagir rapidement à l’environnement en extrayant des informations perceptuelles à partir de ce qu’ils voient. Les chercheurs simulent la capacité des humains à reconnaître des objets pour résoudre des problèmes de vision par ordinateur. Par exemple, M. Mata et al. (2002) ont appliqué des techniques d'apprentissage de fonctionnalités aux tâches de navigation des robots mobiles afin d'éviter les obstacles. Ils ont utilisé des algorithmes génétiques pour apprendre des caractéristiques et reconnaître des objets (figures). Les méthodes d'apprentissage de caractéristiques géométriques peuvent non seulement résoudre des problèmes de reconnaissance, mais également prédire des actions ultérieures en analysant un ensemble d'images sensorielles d'entrée séquentielles, généralement certaines caractéristiques d'extraction d'images. Grâce à l'apprentissage, certaines hypothèses sur l'action suivante sont données et, en fonction de la probabilité de chaque hypothèse, donnent l'action la plus probable. Cette technique est largement utilisée dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Comment vous en bénéficierez
(I) Informations et validations sur les sujets suivants :
Chapitre 1 : Apprentissage des caractéristiques géométriques
Chapitre 2 : Reconnaissance de formes
Chapitre 3 : Transformation de Hough
Chapitre 4 : Fonction de perte
Chapitre 5 : Attente ? Algorithme de maximisation
Chapitre 6 : Échantillonnage par rejet
Chapitre 7 : Traitement des tableaux
Chapitre 8 : Auto-encodeur
Chapitre 9 : approximation stochastique
Chapitre 10 : détection d'échiquier
(II) Répondre aux principales questions du public sur l'apprentissage des caractéristiques géométriques.
(III ) Exemples concrets d'utilisation de l'apprentissage des caractéristiques géométriques dans de nombreux domaines.
À qui s'adresse ce livre
Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'apprentissage des caractéristiques géométriques.
L'apprentissage des caractéristiques géométriques est une technique combinant l'apprentissage automatique et la vision par ordinateur pour résoudre des tâches visuelles. L'objectif principal de cette méthode est de trouver un ensemble de caractéristiques représentatives d'une forme géométrique pour représenter un objet en collectant des caractéristiques géométriques à partir d'images et en les apprenant à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique efficaces. Les humains résolvent des tâches visuelles et peuvent réagir rapidement à l’environnement en extrayant des informations perceptuelles à partir de ce qu’ils voient. Les chercheurs simulent la capacité des humains à reconnaître des objets pour résoudre des problèmes de vision par ordinateur. Par exemple, M. Mata et al. (2002) ont appliqué des techniques d'apprentissage de fonctionnalités aux tâches de navigation des robots mobiles afin d'éviter les obstacles. Ils ont utilisé des algorithmes génétiques pour apprendre des caractéristiques et reconnaître des objets (figures). Les méthodes d'apprentissage de caractéristiques géométriques peuvent non seulement résoudre des problèmes de reconnaissance, mais également prédire des actions ultérieures en analysant un ensemble d'images sensorielles d'entrée séquentielles, généralement certaines caractéristiques d'extraction d'images. Grâce à l'apprentissage, certaines hypothèses sur l'action suivante sont données et, en fonction de la probabilité de chaque hypothèse, donnent l'action la plus probable. Cette technique est largement utilisée dans le domaine de l'intelligence artificielle.
Comment vous en bénéficierez
(I) Informations et validations sur les sujets suivants :
Chapitre 1 : Apprentissage des caractéristiques géométriques
Chapitre 2 : Reconnaissance de formes
Chapitre 3 : Transformation de Hough
Chapitre 4 : Fonction de perte
Chapitre 5 : Attente ? Algorithme de maximisation
Chapitre 6 : Échantillonnage par rejet
Chapitre 7 : Traitement des tableaux
Chapitre 8 : Auto-encodeur
Chapitre 9 : approximation stochastique
Chapitre 10 : détection d'échiquier
(II) Répondre aux principales questions du public sur l'apprentissage des caractéristiques géométriques.
(III ) Exemples concrets d'utilisation de l'apprentissage des caractéristiques géométriques dans de nombreux domaines.
À qui s'adresse ce livre
Professionnels, étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'apprentissage des caractéristiques géométriques.