智能模式识别方法:对象检测和视觉跟踪

发现数据中的模式是一个基本的问题。模式识别领域侧重于使用计算机算法自动寻找规则在数据和使用这些规则对数据进行分类。现在,模式识别问题的主要分类和回归等人类感知图像的主要信息。现在这些算法用于模拟人类大脑视觉机制的能力获得和处理信息,如图像目标探测、识别、跟踪和其他任务。计算机视觉交叉学科的统计,计算机科学,神经生物学。最终目标是实现计算机三维的现实世界的理解类似于人类的视觉系统。计算机视觉在抽象的意义上,可以被看作是一个知觉问题等高维数据图像,包括图像处理和图像理解。因此,计算机视觉任务依赖于模式识别技术的有效应用图像对象。可靠的模式识别技术是通过构造解释的理论,它是计算机视觉应用于高风险任务特定的场景。

近年来,许多网络建模方法,计算算法和信号处理技术已经成功地开发并应用于智能模式识别方法与语义及其应用。为了收集一系列的这个研究课题的最新进展和成果,我们希望提供一个平台,让科学家们交换他们的创新想法语义建模和计算解决方案智能模式识别方法及其应用,并介绍有趣的应用程序建模和计算的算法在某些情况下,例如对象检测和视觉跟踪,以及行人和车辆鉴定。

贡献的文章的目的是应对上述挑战和促进先进的传播技术,解决方案,案例研究,在计算机视觉和原型。只有高质量的文章描述以前未发表的,原始的,最先进的研究,目前不是在会议或期刊的审查将被考虑。雷竞技电竞体育竞猜平台潜在的主题包括但不限于以下:

•3 d感知/重建/理解;
•目标检测和视觉跟踪;
•行人和车辆鉴定;
•语义分割和实例分割;
•可解释性和神经网络的鲁棒性;
•Self-supervised / semi-supervised weak-supervised /无监督学习;
•小样本/单样本/零样例学习;
•基于硬件平台。

关键字:图像和视频处理,神经网络,可判断的深度视觉语言,对象检测和分割,个人鉴定

重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。