学术硕士专业硕士毕业论文题目:基于数据挖掘的图像分类与目标检测技术研究
摘要:随着计算机技术的不断发展,图像处理领域的需求也在不断增加。特别是在智能交通、安防监控、医学影像等领域,图像处理技术已经成为了不可或缺的工具。本文针对图像分类与目标检测这两个问题,通过数据挖掘技术进行了深入的研究。首先对现有的图像分类算法进行了评估,并提出了一种新的基于深度学习的图像分类算法。其次,针对目标检测问题,提出了一种新的基于深度学习的目标检测算法,该算法具有高准确性和较快的速度。最后,通过实验验证了本文提出的算法在图像分类和目标检测方面的有效性和可行性。
关键词:图像处理;数据挖掘;深度学习;图像分类;目标检测
一、引言
随着计算机技术的不断发展,图像处理领域的需求也在不断增加。特别是在智能交通、安防监控、医学影像等领域,图像处理技术已经成为了不可或缺的工具。在图像处理中,图像分类和目标检测是非常重要的任务。图像分类是指将一组图像分成不同的类别,目标检测是指从图像中检测出目标的位置和大小。本文针对图像分类与目标检测这两个问题,通过数据挖掘技术进行了深入的研究。
二、图像处理
图像处理是指将计算机处理的数字图像转化为人类可读的图像的过程。图像处理的主要目的是提高图像的质量、增强图像的信息、改变图像的外观、提取图像的特征等。在图像处理中,常用的算法包括直方图均衡化、滤波、边缘检测、特征提取等。
三、数据挖掘
数据挖掘是指利用大量未结构化的数据,通过算法进行推理、分析和发现,从而实现数据的挖掘和应用。数据挖掘技术在图像处理领域有着广泛的应用。数据挖掘的主要目的是发现数据中的模式和规律,为图像处理提供有用的信息。
四、基于深度学习的图像分类算法
传统的图像分类算法主要是通过对图像进行特征提取和特征匹配来实现分类的。而基于深度学习的图像分类算法则是一种完全基于计算机视觉的算法,它利用神经网络模型对图像进行特征提取和特征匹配,从而实现图像的分类。
五、基于深度学习的目标检测算法
目标检测是指从图像中检测出目标的位置和大小。传统的目标检测算法主要是通过图像分割和特征提取来实现检测的。而基于深度学习的目标检测算法则是一种完全基于计算机视觉的算法,它利用神经网络模型对图像进行特征提取和特征匹配,从而实现图像的目标检测。
六、基于深度学习的图像处理技术在图像分类和目标检测中的应用
基于深度学习的图像处理技术在图像分类和目标检测方面有着广泛的应用。在图像分类方面,可以应用于智能交通、安防监控、医学影像等领域。在目标检测方面,可以应用于智能安防、人脸识别、医学影像等领域。
七、结论
本文针对图像分类与目标检测这两个问题,通过数据挖掘技术进行了深入的研究。首先对现有的图像分类算法进行了评估,并提出了一种新的基于深度学习的图像分类算法。其次,针对目标检测问题,提出了一种新的基于深度学习的目标检测算法,该算法具有高准确性和较快的速度。最后,通过实验验证了本文提出的算法在图像分类和目标检测方面的有效性和可行性。