視覺檢測系統(tǒng)中常用的機器學習算法主要包括以下幾類：
1. 圖像分割算法：該算法是機器視覺檢測技術中的基礎算法之一，能夠根據(jù)閾值、區(qū)域、邊緣等方式將圖像分割成不同的區(qū)域或對象。這種算法常用于醫(yī)學影像分析、遙感圖像處理、智能交通等領域。
2. 特征提取算法：特征提取算法的主要任務是從圖像中提取關鍵信息，以便后續(xù)進行分析處理。常見的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等，這些算法主要應用于目標檢測、人臉識別等領域。
3. 目標檢測算法：目標檢測算法用于檢測圖像中是否存在預先標記的特定特征，并在發(fā)現(xiàn)后標記出特征的位置、大小等信息。這類算法在深度學習中尤為常見，包含YOLO、SSD和Faster R-CNN等，主要應用于智能安防、智能駕駛等領域。
4. 常見機器學習算法：如KNN算法、線性回歸、決策樹算法、隨機森林算法、SVM算法等，這些算法在機器學習領域廣泛應用，同樣也可以用于視覺檢測系統(tǒng)中的特定任務。
5. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)：CNN用于圖像分類和特征提取，通過卷積層捕捉局部特征，是視覺任務中常用的算法之一。
視覺檢測系統(tǒng)中常用的機器學習算法多種多樣，每種算法都有其特定的應用場景和優(yōu)勢。在選擇算法時，需要根據(jù)具體的應用需求和場景特點進行綜合考慮。
