如果只有一个对象需要被识别，是否有一种比CNN更有效的方法来识别对象？

Question

看来目前业界对象识别的标准是CNN。但是，如果一个系统只需要确定一个类型的对象（即人），有没有认识到给定对象较少资源密集的方式（也许SVM或类似的技术？）

Answer 1

CNN是解决这一问题的最佳方法（因为你是学表示对象的特征）。你必须考虑，如果你想解决这个问题作为一个二进制（特定对象/背景）或作为实例中的一个（能够识别特定的对象，但在同一时间能够识别同一对象的不同实例）

Answer 2

如果人们你指的是任何进入相机框架的人，然后我会建议你看看camshift算法。它类似于k-means的方式。它在以下链接中解释了 Here it shows the process of how it tracks object and background for it.

您还可以检查Haar-Cascade一次。 Tracking faces,eye,nose etc. You just need to feed it with examples of how a face looks like

HPOE这有助于！

Answer 3

这取决于你要识别的对象。大多数情况下，CNN将提供最好的结果，而你有大量免费资源，许多类型的对象，（即人）。因为对象无法找到免费的资源，我不认为它们存在特定的技术。