一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：視覺特征的自動提取器

技術(shù)原理CNN通過模擬人類視覺系統(tǒng)的層級特征提取機(jī)制，利用卷積層、池化層和全連接層逐層抽象圖像特征：

卷積層：通過濾波器（如3×3矩陣）對輸入圖像進(jìn)行滑動窗口式計算，捕捉局部特征（如邊緣、紋理）。

池化層：通過降采樣（如最大池化）減少參數(shù)數(shù)量，增強平移不變性。

全連接層：將高層特征映射到分類或回歸任務(wù)。

發(fā)展歷程

LeNet-5（1998）：首次將CNN應(yīng)用于手寫數(shù)字識別，奠定基礎(chǔ)架構(gòu)。

AlexNet（2012）：通過ReLU激活函數(shù)和Dropout技術(shù)，在ImageNet競賽中突破性提升圖像分類精度。

ResNet（2015）：引入殘差連接，解決深層網(wǎng)絡(luò)梯度消失問題，實現(xiàn)152層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

核心優(yōu)勢

自動特征學(xué)習(xí)：替代手工設(shè)計特征（如SIFT、HOG），端到端優(yōu)化特征提取與分類。

多尺度感知：深層網(wǎng)絡(luò)可捕捉從邊緣到物體部件的全局語義信息。

典型應(yīng)用

圖像分類：如識別照片中的貓、狗或醫(yī)療影像中的病變區(qū)域。

目標(biāo)檢測：結(jié)合Faster R-CNN、YOLO等框架，實現(xiàn)實時物體定位與分類。

圖像生成：通過GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）生成逼真圖像（如DeepFake）。

二、支持向量機(jī)（SVM）：小樣本下的分類王者

技術(shù)原理SVM通過尋找最優(yōu)超平面最大化類別間隔，支持向量（距離超平面最近的樣本點）決定分類邊界：

線性可分：通過硬間隔最大化實現(xiàn)分類。

非線性可分：引入核函數(shù)（如RBF核）將數(shù)據(jù)映射到高維空間，實現(xiàn)軟間隔分類。

發(fā)展歷程

線性SVM（1992）：提出基于間隔最大化的分類模型。

核方法（1999）：通過核技巧處理非線性問題，擴(kuò)展應(yīng)用場景。

核心優(yōu)勢

小樣本魯棒性：在數(shù)據(jù)量較少時仍能保持高分類精度。

全局最優(yōu)解：通過凸二次規(guī)劃保證解的唯一性和穩(wěn)定性。

典型應(yīng)用

人臉識別：結(jié)合PCA降維，實現(xiàn)高精度人臉驗證。

醫(yī)學(xué)圖像分析：如腫瘤檢測中的病灶分類。

目標(biāo)檢測：早期R-CNN框架中使用SVM進(jìn)行候選區(qū)域分類。

三、尺度不變特征變換（SIFT）：魯棒的特征描述子

技術(shù)原理SIFT通過構(gòu)建高斯尺度空間，檢測極值點作為關(guān)鍵點，并計算方向直方圖生成128維描述子：

尺度空間構(gòu)建：通過高斯模糊和下采樣生成多分辨率圖像金字塔。

關(guān)鍵點檢測：在差分高斯（DoG）金字塔中檢測局部極值點。

方向分配：計算關(guān)鍵點鄰域梯度方向，賦予旋轉(zhuǎn)不變性。

發(fā)展歷程

SIFT（1999）：提出尺度不變特征檢測與描述方法。

SURF（2006）：通過積分圖像加速計算，提升實時性。

ORB（2011）：結(jié)合FAST關(guān)鍵點檢測和BRIEF描述子，實現(xiàn)輕量級特征匹配。

核心優(yōu)勢

多尺度魯棒性：對尺度、旋轉(zhuǎn)、光照變化不敏感。

獨特性：128維描述子在海量數(shù)據(jù)中實現(xiàn)快速匹配。

典型應(yīng)用

圖像拼接：如全景照片生成中的特征匹配。

三維重建：通過多視角特征匹配恢復(fù)物體空間結(jié)構(gòu)。

增強現(xiàn)實（AR）：實現(xiàn)虛擬物體與真實場景的精準(zhǔn)對齊。

四、方向梯度直方圖（HOG）：形狀特征的編碼器

技術(shù)原理HOG通過計算圖像局部梯度方向直方圖，結(jié)合對比度歸一化提升性能：

梯度計算：使用Sobel算子提取水平和垂直方向梯度。

細(xì)胞單元劃分：將圖像劃分為密集的細(xì)胞單元（如8×8像素）。

方向直方圖：統(tǒng)計每個細(xì)胞單元內(nèi)梯度方向的分布（如9個方向）。

發(fā)展歷程

HOG（2005）：首次提出用于行人檢測的特征描述方法。

改進(jìn)版本：結(jié)合LBP（局部二值模式）或CNN特征，提升復(fù)雜場景下的檢測精度。

核心優(yōu)勢

幾何不變性：對圖像旋轉(zhuǎn)、縮放和光照變化具有魯棒性。

局部形狀編碼：有效描述物體邊緣和輪廓信息。

典型應(yīng)用

行人檢測：在監(jiān)控視頻中實時檢測行人。

車輛檢測：結(jié)合SVM分類器實現(xiàn)交通場景中的車輛識別。

手勢識別：通過HOG特征捕捉手勢形狀變化。

五、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）：時序依賴的建模者

技術(shù)原理LSTM通過門控機(jī)制（輸入門、遺忘門、輸出門）解決傳統(tǒng)RNN的長期依賴問題：

記憶單元：存儲歷史狀態(tài)信息，通過門控機(jī)制控制信息流。

非線性變換：使用sigmoid和tanh激活函數(shù)實現(xiàn)復(fù)雜模式學(xué)習(xí)。

發(fā)展歷程

RNN（1986）：提出循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但存在梯度消失問題。

LSTM（1997）：引入門控機(jī)制，實現(xiàn)長期記憶。

GRU（2014）：簡化LSTM結(jié)構(gòu)，提升計算效率。

核心優(yōu)勢

長期依賴建模：有效捕捉視頻、語音等時序數(shù)據(jù)中的上下文信息。

梯度穩(wěn)定：通過門控機(jī)制避免梯度消失或爆炸。

典型應(yīng)用

視頻分析：如行為識別（檢測打架、跌倒等異常動作）。

圖像描述生成：結(jié)合CNN和LSTM，實現(xiàn)“看圖說話”。

三維視覺：通過時序建模提升SLAM（同步定位與地圖構(gòu)建）的精度。

本文轉(zhuǎn)載自???每天五分鐘玩轉(zhuǎn)人工智能???，作者：幻風(fēng)magic