Изменения
→Классификация признаков в компьютерном зрении
===Задача классификации объектов===
Классификация признаков является типичной задачей компьютерного зрения, где определяется, содержит ли изображение некоторую категорию объектов или нет. Идея тесно связана с распознаванием, идентификацией и обнаружением. Классификация по обнаружению объекта обычно содержит выделение [[Общие понятия|признаков]], обучение классификатора и применение классификатора к новым данным. Есть много способов представления категории объектов, например по анализу формы, с помощью модели '''«мешок слов»''', с помощью локальных описателей, таких как '''SIFT'''<ref>[https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform Wikipedia {{---}} Scale-invariant feature transform</ref>, и так далее. Примерами классификаторов с учителем служат наивные [[Байесовская классификация|байесовские классификаторы]]<sup>[на 18.01.19 не создан]</sup>, [[Метод опорных векторов (SVM)|методы опорных векторов]]<sup>[на 18.01.19 не создан]</sup>, смесь гауссиан и [[Нейронные сети, перцептрон|нейронные сети]]. Однако исследования показали, что категории объектов и их положение в изображениях могут быть обнаружены также с помощью обучения без учителя.
Распознавание категорий объектов в изображениях является сложной задачей в компьютерном зрении, особенно если число категорий велико. Это является следствием высокой внутренней изменчивости классов и необходимости обобщения различных понятий внутри класса. Объекты в одной категории могут выглядеть совершенно различными. Даже один и тот же предмет может выглядеть непохожим с различных точек обзора, при другом мастшабе или освещении. Шум заднего плана и частичные наложения также добавляют сложности в распознавание. Люди способны распознавать тысячи типов объектов, в то время как большинство существующих систем распознавания объектов тренируются для распознавания лишь нескольких, например человеческих лиц, автомобилей, простых объектов и т.д.. Увеличению числа категорий и возможности добавления новых категорий достигается, в частности, с помощью совместного использования признаков и бустинга.
