기하학적 특징 학습이란 무엇입니까?

기하학적 특징 학습은 기계 학습과 컴퓨터 비전을 결합하여 시각적 작업을 해결하는 기술입니다. 이 방법의 주요 목표는 이미지로부터 기하학적 특징을 수집하고 이를 효율적인 머신러닝 방법을 사용하여 학습함으로써 객체를 표현하기 위한 기하학적 형태의 대표적인 특징 집합을 찾는 것입니다. 인간은 자신이 보는 것에서 지각 정보를 추출함으로써 시각적 과제를 해결하고 환경에 빠르게 반응할 수 있습니다. 연구자들은 컴퓨터 비전 문제를 해결하기 위해 인간의 물체 인식 능력을 시뮬레이션합니다. 예를 들어, M. 여성 et al.(2002)은 장애물을 피하기 위해 모바일 로봇 탐색 작업에 특징 학습 기술을 적용했습니다. 그들은 특징을 학습하고 물체(그림)를 인식하기 위해 유전 알고리즘을 사용했습니다. 기하학적 특징 학습 방법은 인식 문제를 해결할 수 있을 뿐만 아니라 순차적으로 입력된 감각 이미지 세트(일반적으로 이미지의 일부 특징 추출)를 분석하여 후속 동작을 예측할 수도 있습니다. 학습을 통해 다음 행동에 대한 몇 가지 가설을 제시하고 각 가설의 확률에 따라 가장 가능성이 높은 행동을 제시합니다. 이 기술은 인공지능 분야에서 널리 사용된다.

당신이 얻을 수 있는 혜택

(I) 다음 주제에 대한 통찰력 및 검증:

1장: 기하학적 특징 학습

2장: 패턴 인식

3장: 허프 변환

4장: 손실 함수

5장: 기대-최대화 알고리즘

6장: 거부 샘플링

7장: 배열 처리

8장: 오토인코더

9장: 확률적 근사

10장: 체스판 감지

(II) 기하학적 특징 학습에 관한 대중의 주요 질문에 답합니다.

(III) 다양한 분야에서 기하학적 특징 학습을 사용하는 실제 사례.

이 책은 누구를 위한 책인가

전문가, 학부 및 대학원생, 열성팬, 취미생활자 및 모든 종류의 기하학적 특징 학습에 대한 기본 지식이나 정보를 넘어서고 싶은 사람들.