图像处理与模式识别算法工程师需要哪些基础

理工科的专业，问题不是适不适合女生，女的也有做院士，做国家总理的，关键是你喜不喜欢，以及与你想干哪一行有关

具我的了解，01、05相对而言理论性更强，与计算机智能相关的一些专业，毕业后搞研发的可能性很大，而且国内目前搞这些的公司应该很少，以后很有可能的选择是进入高校和研究所，或者读博士

03是搞数据库的目前这方面需要的比较多，06、07应用性更强，网络公司很需要

而02、04、则理论和实际应用的要求都比较高

例如，02虽然是看上去是做理论的，但实际上目前很多行业都要用到图像处理，而且要根据实际不同情况设计算法，因而对实际应用理论的要求较高

04我理解为嵌入式智能控制系统，理论要求也很高，但更偏重硬件，动手能力要求非常高

其实，我认为重要的不是研究方向，而是你硕士期间，导师让你做什么，这是非常重要的

因为各个专业之间可能会有交叉，到了研究生乃至博士后，大方向上可能会有差别，但具体各专业之间的差别只会变得越来越小

我们这变通信专业的和电子专业的硕士做的东西很多看不出专业区分

选哪个专业要看你的喜好和你的实际情况而定了

图像检索算法因何而起？

网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量，如何有效地从巨大的图像数据库中检索出用户需要的，成为信息检索领域研究者感兴趣的一个研究方向。

图像检索，简单的说，便是从检索数据库中检索出满足条件的，图像检索技术的研究根据描述图像内容方式的不同可以分为两类：

一类是基于文本的图像检索技术，简称TBIR，

一类为基于内容的图像检索技术，简称CBIR。

随着图像检索技术的发展和逐渐成熟，已经形成了多个基于图像检索的研究方向和应用场景，并且投入实用，在遥感影像、安防监控、检索引擎、电子商务、医学等方方面面起着十分重要的作用。

基于文本的图像检索(TBIR)技术，其主要原理为利用文本描述，如文本描述的内容、作者等等的方式来检索；

基于图像的内容语义的图像检索技术（CBIR），利用的颜色、纹理及包含的物体、类别等信息检索，如给定检索目标，在图像检索数据库中检索出与它相似的。

基于图像的内容语义的图像检索包括相同物体图像检索和相同类别图像检索，检索任务分别为检索同一个物体地不同和检索同一个类别地。例如，行人检索中检索的是同一个人即同一个身份在不同场景不同摄像头下拍得的属于相同物体的图像检索，而在3D形状检索中则是检索属于同一类的物品，如飞机等。

图像检索技术主要包含几个步骤，分别为：输入、特征提取、度量学习、重排序。

特征提取：即将数据进行降维，提取数据的判别性信息，一般将一张降维为一个向量；

度量学习：一般利用度量函数，计算特征之间的距离，作为loss，训练特征提取网络，使得相似提取的特征相似，不同类的提取的特征差异性较大。

重排序：利用数据间的流形关系，对度量结果进行重新排序，从而得到更好的检索结果。

随着深度学习的引入，基于深度学习的图像检索技术，主要是将深度学习方法应用在图像检索中的特征提取模块，利用卷积神经网络提取特征。主要步骤即给定一张，通过卷积神经网络对进行特征提取得到表征的特征，利用度量学习方法如欧式距离对特征进行计算距离，对距离进行排序，得到初级检索结果，再根据数据的上下文信息和流形结构对图像检索结果进行重排序，从而提高图像检索准确率，得到最终的检索结果。

A搜寻算法

俗称A星算法。这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。常用于游戏中的 NPC的移动计算，或线上游戏的 BOT的移动计算上。该算法像 Dijkstra算法一样，可以找到一条最短路径；也像BFS一样，进行启发式的搜索。

Beam Search

束搜索(beam search)方法是解决优化问题的一种启发式方法，它是在分枝定界方法基础上发展起来的，它使用启发式方法估计k个最好的路径，仅从这k个路径出发向下搜索，即每一层只有满意的结点会被保留，其它的结点则被永久抛弃，从而比分枝定界法能大大节省运行时间。束搜索于20 世纪70年代中期首先被应用于 人工智能领域,1976 年Lowerre在其称为 HARPY的语音识别系统中第一次使用了束搜索方法。他的目标是并行地搜索几个潜在的最优决策路径以减少回溯，并快速地获得一个解。

二分取中查找算法

一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。

Branch and bound

分支定界算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

数据压缩

数据压缩是通过减少计算机中所存储数据或者通信传播中数据的冗余度，达到增大数据密度，最终使数据的存储空间减少的技术。数据压缩在文件存储和分布式系统领域有着十分广泛的应用。数据压缩也代表着尺寸媒介容量的增大和网络带宽的扩展。

Diffie–Hellman密钥协商

Diffie–Hellman key exchange，简称“D–H”，是一种安全协议。它可以让双方在完全没有对方任何预先信息的条件下通过不安全信道建立起一个密钥。这个密钥可以在后续的通讯中作为对称密钥来加密通讯内容。

Dijkstra’s 算法

迪科斯彻算法（Dijkstra）是由荷兰计算机科学家艾兹格·迪科斯彻发明的。算法解决的是有向图中单个源点到其他顶点的最短路径问题。举例来说，如果图中的顶点表示城市，而边上的权重表示著城市间开车行经的距离，迪科斯彻算法可以用来找到两个城市之间的最短路径。

动态规划

动态规划是一种在 数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。 动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。比较著名的应用实例有：求解最短路径问题，背包问题，项目管理，网络流优化等。这里也有一篇文章说得比较详细。

欧几里得算法

在 数学中，辗转相除法，又称 欧几里得算法，是求 最大公约数的算法。辗转相除法首次出现于 欧几里得的《几何原本》（第VII卷，命题i和ii）中，而在中国则可以追溯至 东汉出现的《九章算术》。

快速傅里叶变换(FFT)

快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform，FFT），是离散傅里叶变换的快速算法，也可用于计算离散傅里叶变换的逆变换。快速傅里叶变换有广泛的应用，如数字信号处理、计算大整数乘法、求解偏微分方程等等。

哈希函数

HashFunction是一种从任何一种数据中创建小的数字“指纹”的方法。该 函数将数据打乱混合，重新创建一个叫做散列值的指纹。散列值通常用来代表一个短的随机字母和数字组成的字符串。好的散列 函数在输入域中很少出现散列冲突。在散列表和数据处理中，不抑制冲突来区别数据，会使得数据库记录更难找到。

堆排序

Heapsort是指利用堆积树（堆）这种 数据结构所设计的一种排序算法。堆积树是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积属性：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父结点。

归并排序

Merge sort是建立在归并 *** 作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

RANSAC 算法

RANSAC 是”RANdom SAmpleConsensus”的缩写。该算法是用于从一组观测数据中估计 数学模型参数的迭代方法，由Fischler and Bolles在1981提出，它是一种非确定性算法，因为它只能以一定的概率得到合理的结果，随着迭代次数的增加，这种概率是增加的。该算法的基本假设是观测数据集中存在”inliers”（那些对模型参数估计起到支持作用的点）和”outliers”（不符合模型的点），并且这组观测数据受到噪声影响。RANSAC 假设给定一组”inliers”数据就能够得到最优的符合这组点的模型。

RSA加密演算法

这是一个公钥加密算法，也是世界上第一个适合用来做签名的算法。今天的RSA已经 专利失效，其被广泛地用于 电子商务加密，大家都相信，只要密钥足够长，这个算法就会是安全的。

并查集Union-find

并查集是一种树型的 数据结构，用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。

Viterbi algorithm

寻找最可能的隐藏状态序列

等等这些，算法很多。

以上就是关于图像处理与模式识别算法工程师需要哪些基础全部的内容，包括:图像处理与模式识别算法工程师需要哪些基础、计算机视觉应用之图像检索任务简单介绍、数据的算法都有哪些……等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！