以下是一些可应用于智能视觉领域的机器学习算法：
一、监督学习算法
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支持向量机（SVM）：
- 在智能视觉中可用于图像分类任务。例如在区分不同种类的物体图片时，SVM 能够通过寻找一个最优的超平面来对不同类别的图像特征进行划分。它对于高维特征空间的处理能力较强，在小样本数据集上也能表现出较好的性能。
- 例如在工业检测中，对产品表面的瑕疵进行分类，判断是划痕、凹坑还是正常表面。
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决策树和随机森林：
- 决策树可以直观地展示分类过程，易于理解。在智能视觉领域可用于目标检测和分类。比如在交通监控中，通过分析图像特征，决策树可以判断画面中是否有车辆、行人等目标，并进一步分类车辆的类型。
- 随机森林是由多个决策树组成的集成算法，具有更高的准确性和稳定性。可以用于图像场景分类，如区分城市街道、乡村田野、室内场景等不同的图像场景。
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深度神经网络（DNN）：
- 包括卷积神经网络（CNN）等变体。CNN 是智能视觉领域的核心算法之一，专门针对图像数据设计。通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够自动学习图像中的特征，实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。
- 例如在人脸识别中，CNN 可以提取人脸的特征，从而准确地识别不同的人。在医学影像分析中，CNN 可以检测病变区域，辅助医生进行诊断。
二、无监督学习
