algorithm - 如何设计一个近似解算法

Question

我想编写一个算法，可以获取图片的一部分并将它们与同一对象的另一张图片相匹配。

例如，如果我给计算机一张花瓶的图片和一张带有花瓶的场景图片，我希望它能够确定花瓶在图像中的位置。我将如何开始开发这样的算法？

该算法的最终用途将是一个应用程序，例如，使用某人的面部照片可以判断他们是否在人群中。该算法最终将应用于视频流。

编辑：我不期待这个问题的实际解决方案，因为我不希望很快解决它。真正的问题是你如何为计算机定义这样的东西，以便你可以制定一个算法来做到这一点。

谢谢

Answer 1

我以前的一位老师就类似的问题写过他的博士论文，除了他的输入是某物的详细 3D 模型，他将使用该模型在 2D 图像中找到该对象。这是一个非常重要的问题，没有单一的“答案”，当然也没有任何符合 Stack Overflow 格式的问题。

我的最佳答案是：筹集大量资金并聘请一位经验丰富的程序员。

祝你好运。

Answer 2

简单的答案是，找到一种描述人脸的数学方法，可以解释角度和部分缺失数据，然后对其进行改进和教学。

显然苹果已经做了这样的事情，但是，它仍然会犯错误，并且必须在前进的过程中被教导。

我希望它更多地是关于数学，而不是关于编程。

Answer 3

您描述的第一个问题和第二个问题都完全不同。

每个问题的主要部分都由众多可用的机器视觉库解决。您可能需要多种技术组合才能在任一项任务中取得任何成功。

在第一个中，您需要一般识别对象的东西。可能我会协同使用多种算法来识别模型图像中的前景对象，然后对分区目标图像进行某种加权比较。

在第二种情况下，相对于上面的一般识别器，检查人脸是一个困难得多的问题。面孔看起来都一样，或者几乎一样。一般识别器会注意到的东西不太可能有利于区分人脸。您需要一种已经针对面部识别进行了调整的算法。幸运的是，这是一个快速成熟的领域，您可能可以像第一种情况一样做到这一点，但使用一组不同的功能。

Answer 4

我想你会发现这是一个相当大的挑战。这是一个极其困难的问题，是属于人工智能 (AI) 领域的众多计算领域之一。面部识别肯定是这个问题最流行的变体，不管你在媒体上读到什么，任何声称的成功都不是他们想象的那样。我认为最接近的解决方案涉及神经网络，它们通常需要非常清晰和精心挑选的图像。

不过，您可以尝试在这里阅读。祝你好运！