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人类通过记忆和理解来识别物体、人和图像。你看到某件事的次数越多，你就越容易记住它。此外，每当一个图像在你的脑海中弹出时，它就会将该项目或图像与一堆相关的图像或事物联系起来。如果我告诉你我们可以使用一种称为 SIFT 算法的技术来教机器做同样的事情呢？
尽管…
介绍
人类通过记忆和理解来识别物体、人和图像。你看到某件事的次数越多，你就越容易记住它。此外，每当一个图像在你的脑海中弹出时，它就会将该项目或图像与一堆相关的图像或事物联系起来。如果我告诉你我们可以使用一种称为 SIFT 算法的技术来教机器做同样的事情呢？
尽管人类可以轻松识别图像中的物体，无论角度或比例如何变化，但机器却难以完成这项任务。然而，通过机器学习，我们可以训练机器以几乎人类水平识别图像，使计算机视觉成为一个令人兴奋的领域。在本教程中，我们将讨论 SIFT——一种使用机器学习的数据科学中的图像匹配算法识别图像中的关键特征并将这些特征与同一对象的新图像进行匹配。
学习目标
