识别照片中和蔼可亲的人与机器学习有关吗？

Posted 2023-04-18

【中文标题】识别照片中和蔼可亲的人与机器学习有关吗？

【英文标题】：does recognizing the affablepeople in the photos are related to machine learning?

【发布时间】：2015-07-22 16:46:54

【问题描述】：

我是图像处理领域的新手，我正在学习机器学习和图像处理之间的共同概念。

假设商店里有一台相机，可以从进入商店的人那里拍摄电影，

我们想要从这部电影中得到的是： 如果你看到和蔼可亲的人，给我1号， 那么它与机器学习有关吗？它只是对连续图像的图像处理؟؟

【问题讨论】：

我相信这与心灵感应有关。

不清楚你在问什么。请参考***.com/help/on-topic

【参考方案1】：

从图像（在您的情况下为电影帧）中提取相关信息是图像处理。

例如，在您的情况下，您可以在图像上找到人脸。 为此，您可能需要一些过滤和图像分割来从图像中提取人脸。那部分是纯图像处理。

接下来，您需要定义一些相关的描述符，如特征面部点，如唇角等，并根据机器学习领域中选择的描述符进行分类。

【参考方案2】：

让我们看一个更大的图景，您在 图像识别 领域工作，这会给您带来问题，它基于一些数据 和瞄准。现在，您将图像处理用作一组工具和方法，使您的原始数据更易于理解，您正在转换和简化。最后，您对问题和目标有一个简化的描述，这取决于您如何解决它。有很多方法，例如可以找到一个精确的解决方案——这将是算法。有些人可能会发现，唯一合理的解决方案是创建一个基于操作员的系统，其中需要访问人类专家并实施所需的基础设施——这将是软件工程解决方案。最后，您可以使用现有数据创建统计模型，这就是如今的机器学习。所以机器学习是一种基于统计分析构建问题解决方案的方法；图像处理是将原始数据准备成此类分析所需的格式；图像识别是给你解决问题的领域。值得注意的是，如今越来越多的研究人员试图跳过图像处理部分，直接将机器学习应用于原始数据——这是深度卷积神经网络背后的主要思想之一——我们想要不需要工程师介入的方法。我们只需要数据和解决方案。