传统计算机视觉方法

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传统的计算机视觉方法是指在深度学习广泛使用之前，主要采用传统机器学习、数字信号处理等技术的一系列方法。以下是其中一些常用的方法和模型：

特征提取方法
特征提取是计算机视觉中一个非常基础而重要的步骤，其目的是从图片或视频数据中提取出具有代表性和有区别性的特征，以便于后续的分类、检测等任务。常用的特征提取方法包括SIFT、HOG等。

目标检测方法
目标检测是指在图像或视频中寻找特定种类的目标物体并输出其位置、大小等信息的过程。其中最著名的模型包括Haar级联、HOG+SVM、DPM等。

人脸识别方法
人脸识别是指在静态照片或动态视频流中自动识别人脸并进行比对、验证或辨认的过程。其中最著名的方法包括PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）等。

图像分割方法
图像分割是将一张复杂的图像分解成多个互不重叠且可以单独处理的小块的过程。其中常用的方法包括基于区域的分割、基于边缘的分割等。

光流估计方法
光流估计是指利用图像中瞬时的亮度变化来估计相邻帧之间的运动信息的过程。其最著名的方法为Lucas-Kanade算法。

这些传统计算机视觉方法在深度学习流行之前，已经被广泛应用到各种实际场景中，并产生了不少优秀的研究成果。但是，随着深度学习的兴起与发展，近年来更加强调使用深度神经网络进行特征提取和任务处理。