英语缩略词“IUPR”经常作为“Image Understanding and Pattern Recognition”的缩写来使用，中文表示：“图像理解与模式识别”。本文将详细介绍英语缩写词IUPR所代表英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度。此外，还有关于缩略词IUPR的分类、应用领域及相关应用示例等。

“IUPR”（ 图像理解与模式识别 ）释义

• 英文缩写词：IUPR
• 英文单词：Image Understanding and Pattern Recognition
• 缩写词中文简要解释：图像理解与模式识别
• 中文拼音：tú xiàng lǐ jiě yǔ mó shì shí bié
• 缩写词流行度：672
• 缩写词分类：Miscellaneous
• 缩写词领域：Unclassified

以上为Image Understanding and Pattern Recognition的英文缩略词IUPR的中文解释，以及该英文缩写在英语的流行度、分类和应用领域方面的信息。

英文缩略词IUPR的扩展资料

One of the most important problems is the gap between the low-level visual features of image content and high-level semantic when the user retrieves, which is a difficult problem in computer vision, image understanding and pattern recognition and so on.
其中最主要的难题就是图像内容的低层视觉特征与用户检索时具有的高层语义之间的存在差距，这也是计算机视觉、图像理解和模式识别等领域的一个难点问题。

Local invariant feature detection methods, which serves as the research focus of image processing, is the research fundament in many fields, for example image processing, image understanding, computer vision and pattern recognition.
局部不变特征检测方法是图像分析、图像理解、计算机视觉和模式识别等领域的重要研究内容，已经成为图像处理的研究热点。

The traditional image processing methods had met bottleneck to deal with these problems. In order to get a new breakthrough, it must go to the top of image understanding. The artificial intelpgence and pattern recognition methods should be used in stereo matching.
传统的图像处理方法在这些问题的处理上已遭遇瓶颈，要想获得新的突破，必须向高层的图像理解进发，运用人工智能模式识别的方式进行立体匹配。

Face detection technology, as one of the typical apppcations of image analysis and understanding, is an important research subject among computer vision and pattern recognition areas.
彩色图像中的人脸检测问题是近几年机器视觉、模式识别研究领域的热点问题，其被认为是图像分析和理解技术最典型的应用之一。

Measuring the segmented image by statistic method to obtain morphological and location features of the target, which provides info for intelpgent understanding and pattern recognition;
对分割的结果进行测量，应用图像统计学的方法获得了目标图像的一系列形状位置特征参数，为进一步的树木图像理解和模式识别做准备；

上述内容是“Image Understanding and Pattern Recognition”作为“IUPR”的缩写，解释为“图像理解与模式识别”时的信息，以及英语缩略词IUPR所代表的英文单词，其对应的中文拼音、详细解释以及在英语中的流行度和相关分类、应用领域及应用示例等。