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摘要
随着人工智能领域的发展,目标检测与识别作为人工智能领域一个重要的方面,受到了人们越来越多的关注。当下,目标检测方法大致分为以下思路:第一种是传统计算机视觉目标检测方法,这种方法主要是应用数字图像处理方向的知识来进行识别;第二种方法是深度学习目标检测方法,这种方法主要是应用神经网络对图像进行训练,达到要求的准确度,从而完成识别。第三种是采用深度学习与传统方法相结合的算法来完成识别。本文主要的研究内容:(1)介绍了目标识别传统算法的处理流程,研究了传统算法在识别检测方面的前沿进展。(2)介绍了目标识别深度学习算法的处理流程,研究了深度学习算法在识别检测方面的前沿进展。(3)针对传统方法和深度学习方法,对二者的结合算法做了进一步的分类对比与讨论,得出相应优缺点。
