常见的目标识别算法 字多一点

常见的目标识别算法有以下几种：

1. Haar特征分类器：使用特征分类器来识别目标，并通过级联分类器来减少计算量，是一种经典的目标识别算法，常用于人脸识别。

2. HOG特征分类器：使用图像梯度的方向和大小来表示图像特征，并使用SVM分类器来识别目标，常用于行人检测。

3. 卷积神经网络（CNN）：使用多层卷积神经网络来学习图像特征，并通过全连接层来分类目标，是目前最先进的目标识别算法之一。

4. Faster R-CNN：结合了区域提议网络（region proposal network）和卷积神经网络（CNN）的算法，可以同时进行目标检测和分类。

5. YOLO（You Only Look Once）：一种快速的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为回归问题来实现高效的目标检测。

6. SSD（Single Shot Multibox Detector）：一种基于卷积神经网络的目标检测算法，能够同时检测多个目标，并且速度较快。

7. Mask R-CNN：在Faster R-CNN的基础上加入了实例分割的功能，可以同时进行目标检测和分割。

这些算法都有各自的特点和适用场景，根据具体应用需求选择合适的算法是很重要的。