1樓：大江東去
因為最終的目的是影象識別，現在最實用的方法，估計是深度學習了，尤其是卷積神經網路及其變體，例如
1）卷積神經網路
卷積神經網路的主幹部分是由卷積層、池化層和全連線層組成的。
卷積神經網路
2）殘差網路
殘差網路除包含卷積層、池化層和全連線層外，還含有跨層連線。
殘差模組
3）殘差收縮網路
考慮到有些資料雜訊強、冗餘多的情況，殘差收縮網路[1][2]在模型中加入訊號降噪時常用的軟閾值化，提高了應對強噪資料的能力。
（面向強噪、高冗餘資料的）殘差收縮網路
2樓：受限玻爾茲曼機
不寫很長的羅里吧嗦的。
第一，學習數字影象處理的理論，具備相應的數學、訊號處理基礎。基礎課高等數學、線性代數，專業課有條件的話可以從訊號與系統開始學起，後面數字訊號處理，數字影象處理，建議岡薩雷斯的書。
第二，選乙個程式語言，C++，python，Matlab都行。機器學習的話建議用python。有程式設計基礎可以直接搜一些部落格或者書上或者上GitHub找一些例項編下來。
做幾個影象增強、邊緣提取的例子影象處理的基礎就差不多了。
數月內基本可以搞定，但只能入門，深入還需要下大功夫。
3樓：
首先找個簡單專案過一遍簡單影象處理操作。
其次，明確你要做什麼內容
然後，搜尋文獻搞懂實現方法
最後，做你該做的，能做的，想做的課題設計。
零基礎選擇什麼行業合適一點？
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