視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法主要包括以下幾類：

1. 圖像分割算法：該算法是機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)中的基礎(chǔ)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?qū)ο蟆＿@種算法常用于醫(yī)學(xué)影像分析、遙感圖像處理、智能交通等領(lǐng)域。

2. 特征提取算法：特征提取算法的主要任務(wù)是從圖像中提取關(guān)鍵信息，以便后續(xù)進(jìn)行分析處理。常見(jiàn)的特征提取算法包括SIFT、SURF、HOG等，這些算法主要應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等領(lǐng)域。

3. 目標(biāo)檢測(cè)算法：目標(biāo)檢測(cè)算法用于檢測(cè)圖像中是否存在預(yù)先標(biāo)記的特定特征，并在發(fā)現(xiàn)后標(biāo)記出特征的位置、大小等信息。這類算法在深度學(xué)習(xí)中尤為常見(jiàn)，包含YOLO、SSD和Faster R-CNN等，主要應(yīng)用于智能安防、智能駕駛等領(lǐng)域。

4. 常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法：如KNN算法、線性回歸、決策樹(shù)算法、隨機(jī)森林算法、SVM算法等，這些算法在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，同樣也可以用于視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中的特定任務(wù)。

5. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)：CNN用于圖像分類和特征提取，通過(guò)卷積層捕捉局部特征，是視覺(jué)任務(wù)中常用的算法之一。

視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)中常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法多種多樣，每種算法都有其特定的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)。在選擇算法時(shí)，需要根據(jù)具體的應(yīng)用需求和場(chǎng)景特點(diǎn)進(jìn)行綜合考慮。