1つのオブジェクトだけを認識する必要がある場合は、オブジェクト認識のCNNより効率的な方法がありますか？

Question

現在、オブジェクト認識の業界標準はCNNです。しかし、システムが特定のタイプのオブジェクト（人）を特定する必要がある場合、指定されたオブジェクトを認識するためのリソース集約的な方法はないでしょうか（おそらくSVMまたは同様のテクニックですか？）

Answer 1

CNNは、問題の最良の方法です（オブジェクトを表す機能を学習しているため）。バイナリ（特定のオブジェクト/バックグラウンド）またはインスタンス（特定のオブジェクトを識別できるが、同時に同じオブジェクトの異なるインスタンスを識別できる）として問題にアプローチしたいと考える必要があります。

Answer 2

カメラのフレームに入る人は、カムシフトアルゴリズムを見てみることをお勧めします。これはk-meansと似ています。次のリンクに説明されています Here it shows the process of how it tracks object and background for it.

また、Haar-Cascadeを一度チェックすることもできます。 Tracking faces,eye,nose etc. You just need to feed it with examples of how a face looks like

Hpoe This Helps !!

Answer 3

これは、識別するオブジェクトによって異なります。ほとんどの場合、CNNが最良の結果を出し、多くの種類のオブジェクト（例：人）には十分な無料リソースがあります。オブジェクトが空きリソースを見つけることができないため、私はそれらのための特定のテクニックが存在するとは思わない。