深度學習用來進行計算機視覺，與傳統(tǒng)圖像算法有關聯(lián)嗎？就在最近，我正在做一個與計算機視覺相關的項目，讓我們來回答。其實這些東西歸根結底都是數(shù)學題，但數(shù)學題的上層還是圖像處理。他們使用的算法基本相同，但這

深度學習用來進行計算機視覺，與傳統(tǒng)圖像算法有關聯(lián)嗎？

就在最近，我正在做一個與計算機視覺相關的項目，讓我們來回答。其實這些東西歸根結底都是數(shù)學題，但數(shù)學題的上層還是圖像處理。他們使用的算法基本相同，但這取決于哪個算法更好。例如，在圖像邊緣檢測中，通常先對圖像進行濾波，然后求出圖像的強度梯度。這就是理論。剩下的取決于誰做得準確。

什么是視覺算法？

視覺算法是機器視覺，重點研究機器模擬動物視覺的算法。重點研究了圖像識別、分類等視覺特征算法。

只懂python一門編程語言的人，可以做計算機視覺工程師嗎？

精通Python可能只是語法之類的。

計算機視覺有其特殊的課程和原理。建議先學習。作為研發(fā)人員，MATLAB、python都是一樣的，都是圖像處理方面的知識。

數(shù)據(jù)分析（數(shù)據(jù)挖掘）與計算機視覺哪個領域對數(shù)學要求更高？

個人感覺是數(shù)據(jù)分析，不熟悉計算機視覺。數(shù)據(jù)分析需要大量的數(shù)學和統(tǒng)計學課程。在許多人的心目中，統(tǒng)計包括在數(shù)學中。事實上，并非如此。在我國，2008年統(tǒng)計與數(shù)學分離。統(tǒng)計學和數(shù)學現(xiàn)在是平行的，它們都是一流的學科。

事實上，數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學課程更相關。它需要大量的統(tǒng)計學課程，如概率論、數(shù)理統(tǒng)計、多元統(tǒng)計分析、回歸分析、時間序列、統(tǒng)計學和機器學習等。

數(shù)據(jù)分析有很多方向，如算法、視頻處理等。學習數(shù)學或統(tǒng)計學的課程，然后根據(jù)方向選擇需要好的計算機課程，當然，不同的課程需要的數(shù)學基礎和計算機課程是不同的。例如，我們系的信息與計算科學專業(yè)正在進行專業(yè)改革。學生練習時，會給出幾個方向，不同的方向，訓練不同的課程，選擇自己擅長和感興趣的東西。這樣，我們不僅利用數(shù)學基礎和嚴格的計算機邏輯訓練，而且也為社會的需要而訓練。至少在就業(yè)方面，效果是好的。

很多人都有誤解。在這種情況下，我只是去社會培訓機構進行培訓。為什么要上大學？上大學不僅告訴你怎么做，而且告訴你為什么？因為新的語言不斷涌現(xiàn)，需求越新，就越先進。高級語言很容易使用，但缺點是什么？我不知道為什么很多次。你只知道一點一點。但我不知道每一塊里面都有什么。例如，簡單排序是在python中用函數(shù)實現(xiàn)的，但是如何實現(xiàn)它是未知的。大學課程就是要培養(yǎng)這個，告訴我們?yōu)槭裁矗热缗琶梢杂门菖莘?。當我們知道為什么問題發(fā)生了變化，我們也可以解決它。我認為這是大學最重要的作用。

無意接觸到視覺算法這塊，想往這個方向發(fā)展，大家有什么建議嗎？

有想法和目標很好。只有加強學習，提高自身素質才能實現(xiàn)愿望。謝謝你的邀請

人臉識別技術能區(qū)別出雙胞胎嗎？

對于人臉識別，有很多問題。雙胞胎是人臉識別中一個非常重要的問題，設計師在設計時一定會考慮這些因素。因為它看起來更像，所以在人臉識別中，難免會引起識別錯誤。