algorithm - 可以使用哪些算法或方法从图像中识别对象

Question

我的问题是可以使用哪种快速方法从一组图像中识别对象。例如，如果我正在编写一个程序，它有两个输入:一个图像数据库和一个对象的单个图像，例如人脸。现在程序的任务是找到包含该对象的所有图像。

这里的问题是，据我了解，大多数识别对象的分类系统都需要经过大量数据的训练才能准确，但是有没有更快的方法来进行快速扫描？在此应用程序中进行一些点击后，可能会有一个选项供用户确认点击，这些选项可能会用于进一步优化结果。

编辑:澄清一下:我正在寻找的是系统第一次看到某些东西的东西，并从该图像尝试匹配数据库中的其他图像。例如，在多个安全摄像头之间跟踪某个人，中间有死点:摄像头只看到一次(只有几个 好的帧)主题，并且它应该能够从其他相机中识别出相同的主题。或者在一台摄像机上显示一个物体，然后机器人必须从环境中找到该物体。

Answer 1

如果您搜索与机器/深度学习不同的东西，您应该看看“计算机视觉”。有大量相关的科学资料。 Cf. Wikipedia

否则机器学习包含学习。你的神经网络或任何必须训练的东西——这就是它的工作原理。训练得越多，它就会越快、越准确。更快需要更多训练或意味着牺牲准确性。

此外

After some hits in this application there could maybe be an option for user to confirm hits, and those could maybe be used for further refining of the results.

这也部分是它的工作方式。