盲识别算法

‘壹’ 什么是盲水印算法

当前的数字水印技术,按照水印的检测过程可以
为盲水印和非盲水印,盲水印是指只需要密钥, 不
要原始数据的参与;非盲水印是指需要原始数据的
与。现阶段,矢量地图数据数字水印技术研究主要
中在非盲水印方面, 但由于在实践操作上, 大多数
况下进行水印检测时,不容易或不可能获得原始数
,因而,盲水印更具有实用价值和应用前景。
由于盲数字水印原型系统研究还很少, 因而在
统的设计要求方面, 笔者借鉴和参考了数字水印
算法研究和其他相关系统的设计标准。

‘贰’ 红绿灯是如何让色盲识别的

色盲一般根据红绿灯的位置识别。红绿灯都是一样的。有统一规划的，从左至右都是红灯在最左，中间是黄灯，右边是绿灯。从上到下，都是最上是红灯，中间是黄灯，最下面是路灯。

轻向色盲的人可以看清色彩单一的红绿灯。

(2)盲识别算法扩展阅读：

交通信号灯：

最早的时候只有红、绿两种颜色，后来经过改良后，增加了一盏黄色的灯，红灯表示停止，黄灯表示准备，绿灯则表示通行。之所以采用这三种颜色，用这三种颜色作为交通讯号也和人们的视觉结构和心理反应有关。

人的视网膜含有杆状和三种锥状感光细胞，杆状细胞对黄色的光特别敏感，三种锥状细胞则分别对红光、绿光及蓝光最敏感。由于这种视觉结构，人最容易分辨红色与绿色。虽然黄色与蓝色也容易分辨，但因为眼球对蓝光敏感的感光细胞较少，所以分辨颜色，还是以红、绿色为佳。

交通信号灯并不是随意设置的。哗贺

根据光学原理，红色光的波长很长，穿透空气的能力强，而且比其他信号更引人注意，所以作为禁止通行的信号，采用绿色作为通告信号，是因为红色和绿色敏早的区别最大，桥芦雀易于分辨（红绿色盲毕竟是少数）。

此外，颜色也能表达出一些特定的含意，要表达热或剧烈的话，最强是红色，其次是黄色。绿色则有较冷及平静的含意。因此，人们常以红色代表危险，黄色代表警示，绿色代表安全。

‘叁’ 什么是盲目搜索算法

盲目搜索算法，也称为无信息搜索，是一种只依据预定的搜索策略进行搜索，而不考虑问题特性的方法。通常适用于简单搭链的问题求解，其中较为常见的包括宽度优先搜索算法和深度优先搜索。
宽度优先搜索算法（BFS）以队列实现，从根节点开始遍历，遍历完再按照同样的方式遍历下一层节点。其优点在于能够找到最短路径，并且如果最短路径存在，则可以保证最先找到。但其缺点在于可能需要遍历许多无用节点，导致时间开销高。
深度优先搜索算法（DFS）脊氏以栈实现，从根节点开始遍历至最深层，直至找到目标节点或无节点可扩展为止。其优点在于空间复杂度低，但其缺点在于可能会漏掉最短路径，因此不适合用于求最短路径的问题。
启发式搜索算法则是基于具有启发性的搜索策略，例如利用问题领域知识，结合评估函数来指导搜索方向，从而更加高效地求解复杂问题。其知野孙中典型的启发式搜索算法包括A*搜索算法等。
相比盲目搜索算法，启发式搜索算法具有更高的效率和准确性，但会涉及到问题领域的先验信息和评估函数设计等问题，因此也存在一些缺点和局限性，例如易受局部最优解影响、评估函数的不确定性和复杂度高等。

‘肆’ Opencv 图像识别Android实战(识别扑克牌 4.图像识别扫盲)

        我想来看这篇文章的人大多对机器学习都有一定的了解，我觉得没有必要非常学术话的解读这个意义。人的学习目的不就是为了认识更多的事物么，机器学习也是一样，就是让计算机通过学习类比来认识更多的事物。

         在这里我们是让计算机认识图像，要让计算机认识事物，首先得教他，他学会了自然就认识了，所以我们准备了很多样本来告诉计算机什么是方块，什么是梅花等等，当样本足够多的时候，计算机通过类比自然就能区别它所看到的事物了。

          机器学习算法有很多种，比如KNN，K-means，决策树，SVM，贝叶斯等，我们通过提取样本和目标的特征数据，再应用这些分类算法达到事物分类的目的，这样就简单的完成了一个机器学习的过程。当然机器学习不光用来分类，还有用来完成更多，更复杂的事情，目前图像识别领域的机器学习，千变万化的应用其实还是用来分类。所以图像分类还是图像识别的最基本，最重要的工作之一。

        在任何情况对任何事物分类都需要有分类目标，比如一株植物是什么科，那么分类目标是这个植物，样本自然就是我们已经定义好的各种植物以及植物类别。一个人是谁，我们可以用ta的面部特征来分类，人脸就是一个需要分类的目标。同样图像分类我么首先要找到分类的目标，比如我们需要知道某张图里面是否有苹果，通常情况下我们需要把可能存在苹果的地方扣下来和苹果图片作为对比，通过对比当匹配度达到一定程度时我们就认为被扣下来图片区域就是苹果型陪清，这样的处理过程通常来讲叫做图像分割，是图像识别中不可或缺的过程，图像分割的效果直接影响图像识别的最终效果。为了解决这个过卜前程，人们提出了很多算法来解决这个问题，在我看来图像分割任然是一个需要不断改进技术。碰巧在这个开源项目中用到的图像分割很简单，不需要知道太多其中的原理，也可以很好的完成这个任务。

          当前图像识别领域有两类主要的图像识别手段；单步法和基于候选区识别。单步法比如yolo算法，他直接把未知图片传入到神经网络，不用查找候选区就可以识别目标物体。基于候选区方法则多一乱李个过程，第一首先找到可能存在某个物体的候选区，第二步把这些候选区和已知的样本比对，如果匹配达到一定的程度就认为识别到某个物体。

基于候选区的算法优缺点如下：

        更少的样本，更高效的运行速度，更容易理解的算法，更廉价的设备，但是有些情况无法用单步法解决或者效果非常差，本开源项目就是用的基于候选区方式来解决问题。

单步法优缺点：

         更多的样本，单步法更多的使用神经网络，对设备性能要求高，能解决更加复杂的问题。