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图像分辨率对智能识别的影响
TOOCROWN
2011-09-26 10:02:08
1.本人很难理解高清,标清对图像识别的影响,有什么区别?
2.我从1920*1080 320*240这两个图像里,是不是前者显示景象的范围大,后者小?
3.我在320*240分辨率里的图像,能否做识别?效果怎么样?
图像分辨率小不适合智能识别,是否正确,真正的理解?
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图像分辨率对智能识别的影响
1.本人很难理解高清,标清对图像识别的影响,有什么区别? 2.我从1920*1080 320*240这两个图像里,是不是前者显示景象的范围大,后者小? 3.我在320*240分辨率里的图像,能否做识别?效果怎么样? 图像分辨率小不适合智能识别,是否正确,真正的理解?
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赵4老师
2011-09-26
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比如识别是否全白或全黑,当然分辨率低速度快。
比如识别是0-9中的某个,当然分辨率中速度快。
比如识别是人脸还是汽车,当然分辨率高速度快。
比如识别是纽约的鸟瞰图还是香港的鸟瞰图,当然分辨率超高速度快。
TOOCROWN
2011-09-26
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图像分辨率小不适合智能识别,是否正确,真正的理解?
赵4老师
2011-09-26
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File: "C:\Program Files\OpenCV\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml"
47: <size>20 20</size>
File: "C:\Program Files\OpenCV\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xml"
47: <size>20 20</size>
File: "C:\Program Files\OpenCV\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt_tree.xml"
48: <size>20 20</size>
File: "C:\Program Files\OpenCV\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml"
47: <size>24 24</size>
File: "C:\Program Files\OpenCV\data\haarcascades\haarcascade_profileface.xml"
49: <size>20 20</size>
lhy
2011-09-26
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2x2肯定不能用来识别人脸。
赵4老师
2011-09-26
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个人理解“对单张人脸来说,高分辨率和低分辨率对单个人脸来说表示的信息没有区别”
TOOCROWN
2011-09-26
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[Quote=引用 4 楼 zhao4zhong1 的回复:]
引用 3 楼 liguogezi 的回复:
引用 2 楼 zhao4zhong1 的回复:
比如识别是否全白或全黑,当然分辨率低速度快。
比如识别是0-9中的某个,当然分辨率中速度快。
比如识别是人脸还是汽车,当然分辨率高速度快。
比如识别是纽约的鸟瞰图还是香港的鸟瞰图,当然分辨率超高速度快。
识别是人脸还是汽车,当然分辨率高速度快
分辨率高是否代表图像像素越多?
……
[/Quote]
那你的意思是说,高分辨率表示识别场景范围大,
对单张人脸来说,高分辨率和低分辨率对单个人脸来说表示的信息有无区别?
赵4老师
2011-09-26
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[Quote=引用 3 楼 liguogezi 的回复:]
引用 2 楼 zhao4zhong1 的回复:
比如识别是否全白或全黑,当然分辨率低速度快。
比如识别是0-9中的某个,当然分辨率中速度快。
比如识别是人脸还是汽车,当然分辨率高速度快。
比如识别是纽约的鸟瞰图还是香港的鸟瞰图,当然分辨率超高速度快。
识别是人脸还是汽车,当然分辨率高速度快
分辨率高是否代表图像像素越多?
反正要归一化为20*20的图像去识别,在192……
[/Quote]
比如在1920*1080里面最多包含30张可识别的人脸
在320*480里面最多包含4张可识别的人脸
TOOCROWN
2011-09-26
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[Quote=引用 2 楼 zhao4zhong1 的回复:]
比如识别是否全白或全黑,当然分辨率低速度快。
比如识别是0-9中的某个,当然分辨率中速度快。
比如识别是人脸还是汽车,当然分辨率高速度快。
比如识别是纽约的鸟瞰图还是香港的鸟瞰图,当然分辨率超高速度快。
[/Quote]
识别是人脸还是汽车,当然分辨率高速度快
分辨率高是否代表图像像素越多?
反正要归一化为20*20的图像去识别,在1920*1080里面取人脸和在320*480里面取有什么区别?
图像
超
分辨率
:技术进步与实践
1.背景介绍
图像
超
分辨率
是一种计算机视觉技术,其主要目标是将低
分辨率
(LR)
图像
转换为高
分辨率
(HR)
图像
。这项技术在近年来取得了显著的进展,尤其是2016年的ESPCN[1]和2017年的SRCNN[2]等方法的出现,为
图像
超
分辨率
技术的发展奠定了基础。随着深度学习和人工
智能
技术的不断发展,
图像
超
分辨率
技术也不断得到了广泛的应用,如视频超
分辨率
、逼真渲染、
图像
增强等。 在本文中,我们将从以...
图像
识别
的前沿技术和未来趋势
自适应学习是一种利用在线反馈和动态调整,使
图像
识别
系统能够根据不同的环境和任务进行自我优化和更新的技术。自适应学习在
图像
识别
中的应用主要有域适应、增量学习、元学习等。超
分辨率
在
图像
识别
中的应用主要有单幅
图像
超
分辨率
、多幅
图像
超
分辨率
、视频超
分辨率
等。深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法,可以从大量的数据中自动学习特征和规律,提高
图像
识别
的准确性和效率。多模态融合是一种利用多种类型的数据,如
图像
、文本、语音、视频等,进行互补和增强,提高
图像
识别
的性能和
智能
度的技术。二、
图像
识别
的未来趋势。
智能
视频分析ai
图像
精准
智能
识别
YOLOv5
智能
视频分析ai
图像
精准
智能
识别
包含
图像
解决、数字
图像
处理、行为
识别
、状态
识别
、视频帧全自动监控分析,体现了
智能
视频分析ai
图像
精准
智能
识别
的工作能力。根据
智能
视频分析ai
图像
精准
智能
识别
,
智能
视频内嵌式
识别
专用工具可以分析监控视频监管下的
图像
,并将合理信息内容变换为有价值的信息发给后台,使视频监管从处于被动监管变化为积极监管。
行人重
识别
论文阅读6-低
分辨率
的行人重
识别
研究
Learning Resolution-Invariant Deep Representations for Person Re-Identification 学习
分辨率
不变的的深度表示用于行人重
识别
RAIN 解决的问题 现实场景查询
图像
可能会出现
分辨率
丢失的问题,这篇文章就是解决行人重
识别
中
分辨率
不匹配的问题。 论文创新点 提出新的网络结构解决跨
分辨率
的行人重
识别
,替代原有的应用
图像
超
分辨率
模型。提出对抗学习策略,提取
分辨率
不变的重
识别
表示,类似于自动编码器的结构,保留
图像
的标识能力。同时以端到端的训练方
图像
识别
算法_人工
智能
-
图像
识别
图像
识别
技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对
图像
识别
技术的认识越来越深刻。
图像
识别
技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了
图像
识别
技术的引入、其技术原理以及模式
识别
等,之后介绍了神经网络的
图像
识别
技术和非线性降维的
图像
识别
技术及
图像
识别
技术的应用。从中可以总结出
图像
处理技术的...
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