图像分类和图像识别（在人脸识别的背景下）有什么区别？

图像分类问题的一个典型例子是用MNIST数据的softmax线性回归模型对手写数字进行分类。让我们假设每个科目有10个科目和10个图像的面部数据库。这将是图像（脸部）识别的问题。图像分类和图像识别（在人脸识别的背景下）有什么区别？

因此，考虑在数字和面孔特征空间中的差异，通过类比我可以假设每个主体为每个数位和的被摄体的图像作为手写体数字实施例和应用的分类算法来执行识别。 Check this link

请帮我理解这个吗？

来源

＃1是不是为那些各种问题的适当论坛。请参阅“数字信号处理”Stackexchange论坛：http：//dsp.stackexchange.com –

@ R.Q。这是一个普遍的问题，对术语的使用有些棘手。 – TheBiometricsGuy

在这种情况下，没有区别。只有两个数据集用于分类问题：以数字作为标签的手写数字图像或以主题作为标签的面部图像。

但是通常人脸识别任务包括寻找所有的面在一个图片，而不是被贴上

2017-04-01 23:02:53 BlueSun

现在解释。谢谢@蓝星。 – TheBiometricsGuy

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