结合视觉感知与LBP傅里叶直方图的图像检索-模式识别
计算机视觉面试题目大全及答案
计算机视觉面试题目大全及答案在这个信息爆炸的时代，计算机视觉成为了一个热门话题。
随着计算机技术的发展和普及，计算机视觉的应用越来越广泛。
然而，对于从事计算机视觉相关岗位的求职者来说，面试是一个不可避免的环节。
为了帮助大家更好地准备面试，本文将为你提供一份计算机视觉面试题目大全及答案。
一、图像处理与特征提取1. 图像去噪答案：常用的图像去噪方法有线性滤波器和非线性滤波器。
线性滤波器包括均值滤波器、中值滤波器等。
非线性滤波器包括双边滤波器、小波变换等。
2. 图像平滑与图像锐化的区别是什么？答案：图像平滑主要是为了使图像变得更加模糊，减少图像中的噪点和细节。
图像锐化则是为了突出图像中的细节和边缘，使图像更加清晰。
3. 常见的特征提取方法有哪些？答案：常见的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、直线检测、SIFT特征提取等。
二、目标检测与识别1. 目标检测与目标识别的区别是什么？答案：目标检测是指在图像中定位和标记出目标的位置。
目标识别则是指根据目标的特征或者属性对目标进行分类。
2. 常见的目标检测方法有哪些？答案：常见的目标检测方法包括基于模板匹配的方法、基于特征的方法、基于深度学习的方法等。
3. 图像分割与目标检测有什么区别？答案：图像分割是指将一幅图像分成多个子区域，每个子区域包含一个或多个目标。
而目标检测则是指在图像中检测目标的位置，并标记出来。
三、深度学习与计算机视觉1. 什么是卷积神经网络？答案：卷积神经网络是一种深度学习算法，主要用于图像识别和目标检测。
它通过卷积层、池化层和全连接层等组件来提取图像的特征。
2. 请简要介绍一下深度学习中的反向传播算法。
答案：反向传播算法是深度学习中用于求解神经网络的权重和偏置的优化算法。
它通过计算预测值和真实值之间的误差，并将误差传播回神经网络的每一层，进而更新网络参数。
3. 常见的深度学习框架有哪些？答案：常见的深度学习框架包括TensorFlow、PyTorch、Keras等。
光信息技术5 联合傅里叶变换相关图像识别
实验五 联合傅里叶变换相关图像识别光学图像和特征的分析与识别是近代光学信息处理的一个重要研究领域。
人们一直在研究能够自动识别图像和特征的机器或系统，在工业上用于自动识别卫星遥感图像中的特征地形地貌，识别文件和信用卡上的签字，将现场指纹和大量档案指纹进行比对，从生物切片的显微图像中识别病变细胞，在军事上则用于识别空中和地面目标等等。
光学图像特征识别系统的基本结构是光学相关器，具有高度并行、大容量、快速处理等特点，在一些领域中已取得接近实用的成果。
联合傅里叶变换(Joint-Fourier transform)是重要的相关处理，在指纹识别、 字符识别、目标识别等领域已逐步进入实用化阶段。
本实验使用空间光调制器实现了实时光电混合处理，是典型的近代光学信息处理实验。
一、实验原理1. 联合傅里叶变换功率谱的记录联合傅里叶变换相关器（joint-Fourier transform correlator ， JTC ）简称联合变换相关器，分成两步，第一步是用平方记录介质（或器件）记录联合变换的功率谱，如图1所示。
[]()(,)(,)(,)exp exp (,)exp (,),()2S u v f x a y g x a y i xu yv dxdy f 22i au F u v i au G u v 1f f πλππλλ∞∞-∞-∞⎡⎤=++--+⎢⎥⎣⎦⎡⎤⎡⎤=+-⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎰⎰图中L 是傅里叶变换透镜，焦距为f ，待识别图像（例如待识别目标、现场指纹）的透过率为f (x ,y )，置于输入平面（透镜前焦面）xy 的一侧，其中心位于（-a , 0）；参考图像（例如参考目标、档案指纹）的透过率为g (x , y )，置于输入平面的另一侧，其中心位于（a , 0）。
用准直的激光束照射f ,g ，并通过透镜进行傅里叶变换。
在谱面(透镜的后焦面)uv 上的复振幅分布如果用平方律记录介质或用平方律探测器来记录谱面上的图形，得到：(,)(,)exp (,)*(,)exp *(,)(,)(,),()2222S u v F u v i au F u v G u v f 2i au F u v G u v G u v 2f πλπλ⎡⎤=+⋅⎢⎥⎣⎦⎡⎤+-⋅+⎢⎥⎣⎦图1 联合傅里叶变换功率谱的记录即联合变换的功率谱。
计算机视觉与模式识别
计算机视觉与模式识别计算机视觉与模式识别是一门涉及计算机科学和人工智能的领域，旨在使计算机系统具备解析和理解图像或视频的能力，并能够从中识别和理解模式。
该领域的研究和应用广泛，包括人脸识别、图像检索、目标跟踪、机器视觉等。
一、基本概念和原理计算机视觉和模式识别的基础是计算机对图像和视频数据的理解和解析。
这涉及到图像的获取、处理和分析。
计算机视觉系统需要通过硬件设备（如摄像机）获取图像数据，并通过图像处理算法进行预处理，然后使用模式识别算法进行图像分析和识别。
1. 图像获取和处理图像获取是计算机视觉的第一步。
这可以通过摄像机、扫描仪等设备实现。
然后，图像需要经过一系列的处理步骤，如图像去噪、亮度调整、边缘检测等，以提高图像质量和准确性。
2. 特征提取和描述特征提取是计算机视觉和模式识别的关键步骤。
通过特征提取算法，计算机能够从图像中提取出具有代表性的特征，如边缘、颜色、纹理等。
然后，这些特征被进一步描述和编码，以便后续的模式识别任务。
3. 模式识别和分类模式识别是计算机视觉的核心任务之一，其目标是将图像或视频数据与已知的模式进行匹配和分类。
模式识别算法可以基于机器学习和深度学习的原理，通过训练模型来实现自动化的分类和识别。
二、应用领域和案例分析计算机视觉和模式识别在各个领域都有广泛的应用。
下面列举了一些典型的应用案例：1. 人脸识别人脸识别是计算机视觉领域中的一个重要方向。
通过分析和比对人脸图像中的特征，计算机可以实现人脸的身份识别。
这在安全领域有着广泛的应用，例如人脸解锁、身份验证等。
2. 图像检索图像检索是指从大量的图像数据库中，根据用户提供的查询条件，通过计算机视觉技术找到与之匹配的图像。
这在文化遗产保护、社交媒体等方面具有重要意义。
3. 目标跟踪目标跟踪是将计算机视觉和模式识别技术应用于视频监控和跟踪系统中，通过实时分析视频流，自动跟踪目标对象的位置和移动轨迹。
这在视频监控和交通管理等方面有着广泛的应用。
基于感知意象的图像检索技术
２１ 年 １ ００ ２月
Ｄｅ ． ２ ｃ ０ １ ０
文 章 编 号 ：０ ０— ４ １ ２ １ ） ６— １ ０ ５ １ ０ ５ ７ （ ０ ０ Ｏ ０ １ —０
基 于感 知 意 象 的 图像 检 索技 术
李 柳 柏
长 江 师 范学 院 ， 庆 涪 陵 ４ ８ ０ 重 ０ １０
１ 感知 意 象 图像 检 索机 制
用 户在进 行 图像检 索时 ， 常会 在大 脑 中形 成 一种期 望 ，即对 检 索 的 图像 应该 是什 么 样子 的这一 思维 通 概念上 的模 型 ，比如 “ 色是什 么” “ 颜 、 纹理 怎样 ” “ 观造 型如 何” 、外 等 ．当用 户面对 某一 图像 时 ， 在此基 会 础 上进行 认 知匹配 ， 着一定 的意象词 汇 ，比如 “ 藉 个性 的” 休 闲的” 漂亮 的” 、“ 、“ 等来 描述他 们 的感知 ， 并将 眼前 的图像 与先前 的感 知意 象模 型进行 匹配 和评 价 ．因此 ，了解 用 户 的感 知 意象 ，并将 这 些信 息 转 化为 适 当 的元 素用 于检 索过程 ，使检 索 的结 果尽 可能 与用 户 的意 象一 致． 其检 索机 制是 ： 先采 集 同～产 品 的图像 ， 首 建立 图像 数 据库 ；在 图像 数 据库 中选 取意 象 特征 明显 的一 组 图像为 样本 图像 ； 供一 系列 描述检 索对 象 的形 容 词 ，针 对选 取 的样 本 图像 进 行 调查 ，获取 样 本 图像 的 提 意象 信息 ； 样本 图像 与 图像 库 中 的其 它 图像进行 特 征匹配 ，根据其 相似 度判 定是 否为 相 同意象 的图像 ． 将
收 稿 日期 ：２ １ —Ｏ Ｏ Ｏ ６—２ ４ 基 金 项 目 ： 育 部 “ 晖 计 划 ” 研 项 目（ ２ ０ —１ ５ ０ ） 教 春 科 Ｚ ０ ５ —５ ０ ３ ．
计算机视觉与模式识别
计算机视觉与模式识别计算机视觉与模式识别是一门涉及人工智能和计算机科学的领域，它致力于使计算机能够从图像或视频中通过模式识别和数据分析来理解和推断物体、场景和人类行为。
通过计算机视觉和模式识别的应用，我们可以使计算机系统具备类似于人类视觉的能力，进而实现更智能化的图像处理、目标识别、图像分类和模式分析等任务。
一、计算机视觉的基本概念和原理计算机视觉基于计算机科学、数学、物理学和神经科学等多个学科的理论和方法来研究。
它主要涉及图像采集、图像处理、图像分析和图像理解等方面。
1. 图像采集图像采集是指通过光学设备（如相机）或其他传感器（如红外传感器）来获取图像数据。
在计算机视觉中，图像通常由像素点组成，每个像素点都包含有关图像某一位置的信息。
2. 图像处理图像处理是对采集到的图像进行预处理和增强操作，以提取有用的图像特征或减小图像噪声。
常见的图像处理操作包括滤波、增强和变换等。
3. 图像分析和特征提取图像分析是指对处理后的图像进行进一步分析和解释，以提取有用的信息。
特征提取是图像分析的重要步骤，它通过计算图像的纹理、颜色、形状等特征来描述和识别图像中的对象或场景。
4. 图像理解图像理解是计算机视觉的核心目标之一，它通过模式识别和推理方法来理解图像中的物体、场景和动作等。
图像理解的主要挑战包括目标检测、目标跟踪和场景分割等。
二、模式识别的基本原理和应用模式识别是一种机器学习的方法，它通过训练模型来自动识别和分类图像、信号或数据等模式。
模式识别广泛应用于计算机视觉、语音识别、文字识别等领域。
1. 特征选择和提取特征选择是模式识别中的重要步骤，它通过挑选出最相关和最有区分性的特征来提高模式分类的准确性。
特征提取是从原始数据中计算出有意义的特征，以便进行后续的模式分类。
2. 分类器和模型训练分类器是模式识别中用于判别和分类模式的数学模型。
常见的分类器包括支持向量机、神经网络和决策树等。
通过训练模型，我们可以优化分类器的参数，使其能够更准确地分类新的模式。
基于内容的图像检索技术
第二部分 基于内容的图像检索技术近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。
无论是军用还是民用设备，每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像。
这些数字图像中包含了大量有用的信息。
然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。
这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。
自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。
数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。
基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）的历史可以追溯到20世纪70年代末期。
当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。
查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。
另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。
然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。
首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。
这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。
也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。
此外，图像中所包含的丰富的视觉特征（颜色或纹理等）往往无法用文本进行客观地描述的。
90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。
为克服这些问题，基于内容的图像检索技术（content-based image retrieval）应运而生。
区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。
结合视觉感知与LBP傅里叶直方图的图像检索
计算机 辅助设 计与 图形学 学报
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结合视 觉 感知 与 Ｌ Ｐ傅 里 叶直 方 图的 图像 检 索 Ｂ
《模式识别》(边肇祺)习题答案
• 2.13 把连续情况的最小错误率贝叶斯决策推广到离散情况，并写出其判别函数。 • 2.14 写出离散情况条件风险R(ai |x)的定义，并指出其决策规则。 解： R(ai |x) = = R(ak |x) = min
c ∑ j =1 c ∑ j =1
λij P (wj |x) λij p(x|wj )P (wj )////omit the same part p(x)
1
模式识别(第二版)习题解答
§1
绪论
略
§2
贝叶斯决策理论
• 2.1 如果只知道各类的先验概率，最小错误率贝叶斯决策规则应如何表示？ 解：设一个有C 类，每一类的先验概率为P (wi )，i = 1, ..., C 。此时最小错误率贝叶斯 决策规则为：如果i∗ = max P (wi )，则x ∈ wi 。
• 2.4 分别写出在以下两种情况 1. P (x|w1 ) = P (x|w2 ) 2. P (w1 ) = P (w2 ) 下的最小错误率贝叶斯决策规则。 解： 当P (x|w1 ) = P (x|w2 )时，如果P (w1 ) > P (w2 )，则x ∈ w1 ，否则x ∈ w2 。 当P (w1 ) = P (w2 )时，如果P (x|w1 ) > P (x|w2 )，则x ∈ w1 ，否则x ∈ w2 。 • 2.5 1. 对c类情况推广最小错误率率贝叶斯决策规则； 2. 指出此时使错误率最小等价于后验概率最大，即P (wi |x) > P (wj |x) 对一切j ̸= i 成立时，x ∈ wi 。 2
p(x|w2 )dx =
R2
p(x|w1 )dx
所以此时最小最大决策面使得P1 (e) = P2 (e) • 2.8 对于同一个决策规则判别函数可定义成不同形式，从而有不同的决策面方程，指出 决策区域是不变的。
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Image Retrieval Based on Combination of Visual Perception and Local Binary Pattern Histogram Fourier
H uang Chuanbo and Jin Zhong
( Col l ege of Comp ut er S ci ence and T echnol og y , N anj ing Uni v er sit y of Sc ie nc e an d Te chnolog y , N anj i ng 210094)
Abstract: Inspired by the f eat ure ext raction during t he bio logic v isual inf orm ation pro cessing, an algorit hm based on a com binat ion of v isual percept ion and local binary patt ern histo gram F ourier ( LBP H F) is proposed t o ef fect ively ext ract t he f eat ures t o im pr ove the perfo rmance of imag e ret riev al. First ly, pr incipal component map is used as the pr im ar y visual f eat ure of int ensit y. T he inf orm at ion of shape and edge is f ur ther f used t o impr ove t he It ti s model. T herefor e, w e can obtain 50 f eat ure m aps. Secondly, t he LBP H F o f each feat ure m aps is com put ed and concat enat ed t o g et an enhanced image feature descriptor vector. T hirdly, t he locality preserv ing pro jections ( L PP) is ut ilized fo r dim ensionality reduct ion, and the f inal low dimensional f eat ure is used f or image retr ieval. T he experim ent al r esult s show t hat our method has the discriminat ion pow er against color, tex ture and shape features and has goo d ret rieval perfo rmance. Key words: im age r et rieval; visual att ent ion; visual f eat ur e map; local binar y pat t ern hist ogr am Fourier 通常 , 图像低层视觉特征对图像的描述与人们 对图像的理解是有较大差异的 , 仅仅利用低层视觉 特征检索图像往往得不到满意的结果. 为提高图像 检索的效果, 应当在检索过程中充分利用图像所包 含的语义内容. 视觉注意是人类获取环境信息的一 个显著特点[ 1] , 人们总能快速地检测出周围场景中 的相关潜在信息. 随着计算机技术的日益发展, 采用 计算机来模拟人类的这种视觉机能具有很高的应用
收稿日期 : 2010- 08- 06; 修 回 日期 : 2010- 11- 30. 基 金 项 目 : 国家 自 然 科 学 基金 ( 60873151, 60973098 ) ; 国 家 自 然 科 学基 金 重 点 项 目 ( 90820306) . 黄传波 ( 1972 ) , 男 , 博士研究生 , 主要研究方向为模式识别、 计算机视觉、 图像处理等 ; 金 忠 ( 1961 ) , 男 , 博士 , 教授 , 博士生 导 师 , 主要研究方向为模式识别、 图像分析、 机器学习、 计算机视觉、 人脸识别、 图像检索、 环境感知与理解、 多媒体信息处理 .
南京 21Байду номын сангаас094)
( 南京理工大学计算机科学与技术学院 ( huangjunf engcq@ 126. com)
摘
要 : 为了有效地提取图像特征以提 高图像检索性能 , 借鉴生 物视觉信 息处理过程 中的提 取图像 特征 , 提出一 种
结合视觉感知与局部二值模式 ( L BP) 傅 里叶直方图的图像检索算 法 . 首 先根据视觉 感知特点 , 用主 分量图 作为亮 度 初级视觉特征 , 将形状边缘信息融入视觉 注意模型 , 获得改进的 I tti 视觉注意模型 , 并基于该改进视觉注 意模型得 到 50 个视觉特征图 ; 然后计算 每个特征图的 L BP 傅里叶直方图特征 , 并将其 结合在一 起作为图像 特征 ; 最 后利用局 部 保持投影 ( L PP ) 进行维数约简 , 获取低维特征用于图像检索 . 实验结果表明 , 该算法具有颜色、 纹理及形状鉴 别能力 , 能获得较好的检索效果 . 关键词 : 图像检索 ; 视觉注意 ; 视觉特征图 ; 局部二值模式傅里叶直方图 中图法分类号 : T P391. 41
第 23 卷第 3 期 2011 年 3 月
计算机辅助设计与图形学学报
Jo ur nal of Co mputer A ided Design & Computer G raphics
V ol. 23 N o. 3 M ar . 2011
结合视觉感知与 LBP 傅里叶直方图的图像检索
黄传波, 金 忠