目标识别和目标检测的区别 图像目标识别怎么设置？
视频和图像目标检测方法综述，结合特征和分类器方法，检测出相应的目标，如利用帧差的视频对象分割方法来判断摄像机视频图像的动态目标；利用hog特征和SVM判断图像中的动态目标是否为行人；最后，利用AdaBoost分类器和Haar-like特征检测系统中行人是否戴安全帽的图像，可以实现安全帽生产视频监控系统的检测功能，实现安全生产。”
图像目标识别怎么设置？
可以认为图像处理包括目标识别。
图像处理是通过计算机分析图像以获得所需结果的技术。图像处理一般指数字图像处理。图像处理技术一般包括图像压缩、增强与恢复、匹配、描述与识别。
目标识别是在图像中找到所需的目标。它不仅包括两个非常相似的目标的识别，还包括一类目标和其他类型目标的识别。
什么是图像处理和目标识别？
分割：您可以将图像分割成几个有意义的块或提取感兴趣的区域。有很多方法，你也可以使用检测方法，比如人脸检测和行人检测。一般来说，分割需要很高的精度。
识别：提前获取感兴趣的图片或区域，利用机器学习方法进行分类，如判断物体是苹果还是书。有很多很多的应用程序。
检测：检测有明确的目的，需要检测的是获取样本，然后训练得到模型，最后直接去图像进行匹配，这也是识别的过程。
跟踪：它不一定使用模式识别方法，可以实现最简单的运动目标时空匹配。当然，我们也可以使用检测和识别的方法，这是相对缓慢的。
什么是目标辨识？
1. 获取输入的原始图像
使用选择性搜索算法对相邻图像间的相似度进行评估，对相似度高的图像进行合并，对合并后的块进行评分，选择感兴趣区域的候选框，即子图像。此步骤需要选择大约2000个子图。
卷积神经网络用于通过卷积relu池和完全连接从子图中提取特征。这一步基本上就是目标识别的范畴
对提取的特征进行分类，保留分类精度高的块作为最终的目标定位块
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