目前图像识别的主流算法有哪些

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)。 。 。 无论什么识别算法：本质都是对图像（多维度矩阵）的分类或者拟合算法。

编程语言的世界，Python以其简洁且强大的特性，成为图像识别领域的首选。 如Keras库，更是为人工智能项目提供了强大的支持，如在Kaggle的“Animals-10”数据集中，动物分类任务的实现，展示了其在实际应用中的威力。

子空间分析法：将高维的人脸图像降维到低维的子空间中，再对子空间进行特征提取和匹配。 这种算法可以减少计算复杂度，提高识别速度，但可能受到光照、角度和表情等因素的影响。 局部保持投影（LPP）：通过将高维的人脸图像投影到低维的子空间中，实现人脸特征提取和匹配。

  AI视频分析有多种类型，以下是其中几种常见的类型：1. 目标检测：目标检测是指在视频中识别和跟踪物体或人脸。 这种技术可以用于安全监控、智能交通管理、社交媒体分析等领域。 2. 行为分析：行为分析是指在视频中检测和分析人的行为，例如人的行走、奔跑、跳跃等。 这种技术可以用于体育训练、健身指导、智能交通管理等领域。 3. 图像识别：图像识别是指通过计算机视觉技术来识别和分类图像中的物体、场景和人脸。 这种技术可以用于智能广告、智能推荐、社交媒体分析等领域。 4. 视频摘要：视频摘要是指将视频中的关键信息提取出来，生成简短的摘要。 这种… AI视频分析一般包括算法、算力、平台三个部分，很多不一定全部都能提供。