盲識別演算法
『壹』 什麼是盲水印演算法
當前的數字水印技術,按照水印的檢測過程可以
為盲水印和非盲水印,盲水印是指只需要密鑰, 不
要原始數據的參與;非盲水印是指需要原始數據的
與。現階段,矢量地圖數據數字水印技術研究主要
中在非盲水印方面, 但由於在實踐操作上, 大多數
況下進行水印檢測時,不容易或不可能獲得原始數
,因而,盲水印更具有實用價值和應用前景。
由於盲數字水印原型系統研究還很少, 因而在
統的設計要求方面, 筆者借鑒和參考了數字水印
演算法研究和其他相關系統的設計標准。
『貳』 紅綠燈是如何讓色盲識別的
色盲一般根據紅綠燈的位置識別。紅綠燈都是一樣的。有統一規劃的，從左至右都是紅燈在最左，中間是黃燈，右邊是綠燈。從上到下，都是最上是紅燈，中間是黃燈，最下面是路燈。
輕向色盲的人可以看清色彩單一的紅綠燈。
(2)盲識別演算法擴展閱讀：
交通信號燈：
最早的時候只有紅、綠兩種顏色，後來經過改良後，增加了一盞黃色的燈，紅燈表示停止，黃燈表示准備，綠燈則表示通行。之所以採用這三種顏色，用這三種顏色作為交通訊號也和人們的視覺結構和心理反應有關。
人的視網膜含有桿狀和三種錐狀感光細胞，桿狀細胞對黃色的光特別敏感，三種錐狀細胞則分別對紅光、綠光及藍光最敏感。由於這種視覺結構，人最容易分辨紅色與綠色。雖然黃色與藍色也容易分辨，但因為眼球對藍光敏感的感光細胞較少，所以分辨顏色，還是以紅、綠色為佳。
交通信號燈並不是隨意設置的。嘩賀
根據光學原理，紅色光的波長很長，穿透空氣的能力強，而且比其他信號更引人注意，所以作為禁止通行的信號，採用綠色作為通告信號，是因為紅色和綠色敏早的區別最大，橋蘆雀易於分辨（紅綠色盲畢竟是少數）。
此外，顏色也能表達出一些特定的含意，要表達熱或劇烈的話，最強是紅色，其次是黃色。綠色則有較冷及平靜的含意。因此，人們常以紅色代表危險，黃色代表警示，綠色代表安全。
『叄』 什麼是盲目搜索演算法
盲目搜索演算法，也稱為無信息搜索，是一種只依據預定的搜索策略進行搜索，而不考慮問題特性的方法。通常適用於簡單搭鏈的問題求解，其中較為常見的包括寬度優先搜索演算法和深度優先搜索。
寬度優先搜索演算法（BFS）以隊列實現，從根節點開始遍歷，遍歷完再按照同樣的方式遍歷下一層節點。其優點在於能夠找到最短路徑，並且如果最短路徑存在，則可以保證最先找到。但其缺點在於可能需要遍歷許多無用節點，導致時間開銷高。
深度優先搜索演算法（DFS）脊氏以棧實現，從根節點開始遍歷至最深層，直至找到目標節點或無節點可擴展為止。其優點在於空間復雜度低，但其缺點在於可能會漏掉最短路徑，因此不適合用於求最短路徑的問題。
啟發式搜索演算法則是基於具有啟發性的搜索策略，例如利用問題領域知識，結合評估函數來指導搜索方向，從而更加高效地求解復雜問題。其知野孫中典型的啟發式搜索演算法包括A*搜索演算法等。
相比盲目搜索演算法，啟發式搜索演算法具有更高的效率和准確性，但會涉及到問題領域的先驗信息和評估函數設計等問題，因此也存在一些缺點和局限性，例如易受局部最優解影響、評估函數的不確定性和復雜度高等。
『肆』 Opencv 圖像識別Android實戰(識別撲克牌 4.圖像識別掃盲)
我想來看這篇文章的人大多對機器學習都有一定的了解，我覺得沒有必要非常學術話的解讀這個意義。人的學習目的不就是為了認識更多的事物么，機器學習也是一樣，就是讓計算機通過學習類比來認識更多的事物。
在這里我們是讓計算機認識圖像，要讓計算機認識事物，首先得教他，他學會了自然就認識了，所以我們准備了很多樣本來告訴計算機什麼是方塊，什麼是梅花等等，當樣本足夠多的時候，計算機通過類比自然就能區別它所看到的事物了。
機器學習演算法有很多種，比如KNN，K-means，決策樹，SVM，貝葉斯等，我們通過提取樣本和目標的特徵數據，再應用這些分類演算法達到事物分類的目的，這樣就簡單的完成了一個機器學習的過程。當然機器學習不光用來分類，還有用來完成更多，更復雜的事情，目前圖像識別領域的機器學習，千變萬化的應用其實還是用來分類。所以圖像分類還是圖像識別的最基本，最重要的工作之一。
在任何情況對任何事物分類都需要有分類目標，比如一株植物是什麼科，那麼分類目標是這個植物，樣本自然就是我們已經定義好的各種植物以及植物類別。一個人是誰，我們可以用ta的面部特徵來分類，人臉就是一個需要分類的目標。同樣圖像分類我么首先要找到分類的目標，比如我們需要知道某張圖裡面是否有蘋果，通常情況下我們需要把可能存在蘋果的地方扣下來和蘋果圖片作為對比，通過對比當匹配度達到一定程度時我們就認為被扣下來圖片區域就是蘋果型陪清，這樣的處理過程通常來講叫做圖像分割，是圖像識別中不可或缺的過程，圖像分割的效果直接影響圖像識別的最終效果。為了解決這個過卜前程，人們提出了很多演算法來解決這個問題，在我看來圖像分割任然是一個需要不斷改進技術。碰巧在這個開源項目中用到的圖像分割很簡單，不需要知道太多其中的原理，也可以很好的完成這個任務。
當前圖像識別領域有兩類主要的圖像識別手段；單步法和基於候選區識別。單步法比如yolo演算法，他直接把未知圖片傳入到神經網路，不用查找候選區就可以識別目標物體。基於候選區方法則多一亂李個過程，第一首先找到可能存在某個物體的候選區，第二步把這些候選區和已知的樣本比對，如果匹配達到一定的程度就認為識別到某個物體。
基於候選區的演算法優缺點如下：
更少的樣本，更高效的運行速度，更容易理解的演算法，更廉價的設備，但是有些情況無法用單步法解決或者效果非常差，本開源項目就是用的基於候選區方式來解決問題。
單步法優缺點：
更多的樣本，單步法更多的使用神經網路，對設備性能要求高，能解決更加復雜的問題。