图像识别算法有哪些，图像识别算法原理和步骤？

本文目录一览：

• 〖壹〗、各类场景应用中涉及的AI算法汇总
• 〖贰〗、常用的人脸识别算法有哪些?
• 〖叁〗、图像识别算法都有哪些

各类场景应用中涉及的AI算法汇总

人工智能的典型应用场景：虚拟助手、自动驾驶、医疗诊断、推荐系统、工业自动化。

模糊数学、神经 *** 、小波变换、遗传算法、人工免疫系统、参数优化、粒子群算法，等等，简单应用，有高等数学知识即可。SVM算法，粒子群算法，免疫算法，种类太多了，各种算法还有改进版，比如说遗传神经 *** 。

无人驾驶领域无人驾驶是智能出行的重要方向，而AI芯片正是无人驾驶实现的重要支撑。在无人驾驶领域中，AI芯片可以实现道路检测、障碍物识别、自适应驾驶等功能，从而使得无人驾驶更加安全、智能。

人工智能的典型应用场景有虚拟助手、推荐系统、自动驾驶、医疗诊断、工业生产。虚拟助手：如Siri、GoogleAssistant、和Alexa等，它们能理解并回答用户的问题，或者执行一些简单的任务，如设置提醒、播放音乐或提供天气预报。

常用的人脸识别算法有哪些?

〖壹〗、FaceNet：FaceNet是一种使用深度学习算法进行人脸识别的 *** ，它使用三元组损失函数来训练模型，实现了较高的准确率。这些 *** 和框架都具有各自的特点和优缺点，选取合适的 *** 和框架应根据具体需求进行评估。

〖贰〗、人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技 术是人脸识别算法。

〖叁〗、特征匹配：在人脸识别系统中，特征匹配是用来比较两个特征向量的相似度。常用的特征匹配算法包括欧氏距离、余弦相似度、支持向量机等。 数据库管理：人脸识别系统通常需要建立一个人脸数据库，存储已注册的人脸特征向量。

〖肆〗、Java中常见的人脸识别算法有：Eigenface： 这是一种基于主成分分析的人脸识别算法，它将人脸图像映射到一个低维的特征空间。Fisherface： 这是一种基于投影的人脸识别算法，它利用线性判别分析技术对人脸图像进行分类。

〖伍〗、主流的人脸识别系统基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的 *** 、基于模板的 *** 和基于模型的 *** 。

图像识别算法都有哪些

〖壹〗、人脸识别三大经典算法，分别为：特征脸法（Eigenface）、局部二值模式（LocalBinaryPatterns，LBP）、Fisherface算法。特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种 *** 。

〖贰〗、图像识别算法：1 人脸识别类（Eigenface，Fisherface 算法特别多），人脸检测类（j-v算法，mtcnn)2 车牌识别类，车型识别类（cnn）3 字符识别（cnn)。。

〖叁〗、图像特征提取三大算法：HOG特征、LBP特征、Haar特征，具体来说：HOG特征 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient， HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。