在人工智能领域中，目标识别和目标检测是非常重要的研究方向。它们不仅可以应用于安防、自动驾驶等领域，还可以为人们提供更加智能化、便捷化的生活体验。那么，什么是目标识别和目标检测呢？

首先，我们来看一下它们之间的区别。简单地说，目标识别是指在图像或视频中找到感兴趣的对象并给出其名称或类别；而目标检测则是在图像或视频中找到感兴趣的对象并确定其位置。

接下来我们就以简单的物体检测与分类为例进行探讨。

1. 目标定位

对于图片中出现过多物体时，如何正确定位需要关注的物体呢？这就需要使用到边缘提取技术了。边缘提取技术可以将图片转换成灰度图后进行边界线分析，在保证减少噪声同时尽可能减小误差范围内得出合理结果。

2. 物体分类

当你已经成功定位了某个物体后，则需要对其进行分类。物体分类是根据物体的特征、形状、大小等属性进行判断，最终得出该物体的名称或类别。

在深度学习领域中，卷积神经网络（CNN）是目标识别和目标检测任务中最常用的算法之一。它可以通过多层卷积和池化操作将图片特征提取到更高阶的抽象层次上，然后再使用全连接层将这些特征映射成具体类别或位置信息。

除了CNN外，还有许多其他经典算法可以实现目标识别和目标检测任务。例如基于颜色直方图的方法、支持向量机（SVM）等。

总之，在人工智能领域中，目标识别和目标检测是非常重要且复杂的研究方向。无论是在安防、自动驾驶等领域还是日常生活中，它们都有着广泛而重要的应用价值。