导读 随着AI技术的发展,图像分类作为计算机视觉的核心任务之一,始终吸引着科研人员的目光。从传统的机器学习方法到如今的深度学习模型,每一步...
随着AI技术的发展,图像分类作为计算机视觉的核心任务之一,始终吸引着科研人员的目光。从传统的机器学习方法到如今的深度学习模型,每一步都凝聚了无数智慧与努力。今天,让我们一起回顾那些经典的图像分类算法吧!👀
最早的图像分类算法多基于统计学原理,例如支持向量机(SVM)和K近邻算法(KNN)。它们通过提取图像特征(如颜色直方图、纹理特征等),利用数学模型进行分类预测。尽管这些方法简单直观,但在面对复杂场景时表现力有限。因此,研究者们开始探索更高效的特征提取方式。🧐
进入20世纪末,主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)相继登场,它们能够有效降低数据维度并增强类别区分度。然而,这类算法对人工设计特征的要求较高,限制了其广泛应用。😔
尽管如此,传统算法为后续深度学习奠定了坚实基础。无论是卷积神经网络还是注意力机制,都可以追溯到这些早期思想。可以说,传统机器学习是现代智能系统不可或缺的一部分!🌟
人工智能 图像处理 机器学习