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指纹识别和人脸识别都是计算机视觉中的图像分类任务吗
如题所述
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推荐答案 2022-12-27
属于图像分类。图像分类是给定一幅测试图像,利用训练好的分类器判定它所属的类别,而分类器是利用带类别标签的训练数据训练出来。而图像分类也可称为图像识别,图像分类是通过海量的图像数据来训练分类器(深度学习网络,并通过分类器来进行图像的分类)(图像分类可用于人脸识别,指纹识别等需要和人相对应的场景)
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CV领域初窥--
图像分类
(一)
答:
如果我们需要区分不同的个体,不仅仅是物种类别或者子类,其就是一个识别问题,例如最典型的任务就是人脸识别。人脸识别对于
计算机视觉
领域落地是十分有意义的,它能够完成很多任务,例如安全维稳,考勤打卡,人脸解锁等应用场景
都是和人脸识别
这个实例级
图像分类任务
密切相关的。 MNIST数据集在当时是一个baseline,其包含60000个...
人脸识别是计算机视觉
领域的一项
任务
其目的是什么
答:
人脸识别,
其实就是需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中,区分这个人脸属于谁,这是视觉模式识别的一个细分问题
。其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别,我们通过眼睛获得视觉信息,这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本,还是什么别的东西。我们也...
人脸识别
属于
计算机
什么领域
答:
人脸识别是计算机视觉
和人工智能的一个特定应用,它涉及到通过计算机处理和分析人的面部
图像
,以识别出特定的人。这一过程通常包括从图像中提取面部特征,进行比较和匹配,以确认身份。具体来说,人脸识别涉及的技术包括图像处理、计算机视觉、深度学习和模式识别等。在实现人脸识别时,通常需要收集大量的面部图...
图像分类的任务
是什么
答:
1. 基本概念
图像分类是计算机视觉领域中的一项基础任务
,其目的是让机器自动理解和识别图像的内容。在图像分类中,模型会被训练去识别预先定义的类别,例如:动物、植物、建筑、自然景观等。当模型遇到新的图像时,它会基于训练所学到的特征,将图像归类到最匹配的预设类别中。2. 工作流程 工作流程通常...
计算机视觉
基本
任务
研究目标
答:
其与机器视觉的区别在于:计算机视觉侧重对质的分析,如
分类识别
,这是猫还是狗;或进行身份确认,如车牌识别、
人脸识别
;或进行行为分析,如人群聚集等;而机器视觉侧重对量的分析,如通过视觉去测量零件的直径。
计算机视觉的
基本
任务
包括:
图像分类
、目标定位、目标检测、图像分割等。图像分类(Image ...
计算机视觉
概述(一文入门)
答:
图像分割:卫星图像分析中的精细区域划分,依赖于灰度和颜色等特征,通过像素级的
分类任务
,实现对复杂场景的细致划分。
人脸识别
,一个极具挑战的任务,从采集
人脸图像
开始,经过人脸检测定位,再到特征提取与身份匹配,这一系列技术在解锁手机解锁、安防监控等领域发挥着重要作用。目标跟踪,通过对图像序列的...
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