圖像分類和圖像識別（在人臉識別的背景下）有什麼區別？

圖像分類問題的一個典型例子是用MNIST數據的softmax線性迴歸模型對手寫數字進行分類。讓我們假設每個科目有10個科目和10個圖像的面部數據庫。這將是圖像（臉部）識別的問題。圖像分類和圖像識別（在人臉識別的背景下）有什麼區別？

因此，考慮在數字和麪孔特徵空間中的差異，通過類比我可以假設每個主體爲每個數位和的被攝體的圖像作爲手寫體數字實施例和應用的分類算法來執行識別。 Check this link

請幫我理解這個嗎？

來源

＃1是不是爲那些各種問題的適當論壇。請參閱「數字信號處理」Stackexchange論壇：http：//dsp.stackexchange.com –

@ R.Q。這是一個普遍的問題，對術語的使用有些棘手。 – TheBiometricsGuy

在這種情況下，沒有區別。只有兩個數據集用於分類問題：以數字作爲標籤的手寫數字圖像或以主題作爲標籤的面部圖像。

但是通常人臉識別任務包括尋找所有的面在一個圖片，而不是被貼上

2017-04-01 23:02:53 BlueSun

現在解釋。謝謝@藍星。 – TheBiometricsGuy

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