图像识别的主要方法
图像识别的主要方法包括深度学习、卷积神经网络 (CNN) 和传统特征提取技术。深度学习通过训练大规模数据的神经网络模型来实现高精度的识别。CNN 特别适合图像处理，能自动提取图像特征并进行分类。传统的特征提取技术使用手工设计的算法，例如 SIFT 和 HOG，来识别图像中的特征点和形状。这些方法在图像分类、目标检测和场景理解等领域广
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