图像识别原理与实践(图像识别和传输的基本原理)

1、 算法将图像分成为小块，接下来，它不会将信息逐步融合，变成抽象高级特征，而是给每一小块下一个决定，比如这块包含自行车、那块包含鸟。 再接下来，算法将决定集合起来，判断图中是什么，比如有更多小块包含自行车线索，所以图中对象是自行车。 算法不会考虑小块之间的空间关系。

2、 会在一定范围内泄露个人隐私。 图片也会上传。 原因：图片识别的基本原理是"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它需要先抓取你的图片信息，然后根据图片信息生成一个独一无二的字符串，然后再去匹配类似接近的字符串。 在抓取和匹配的过程中，你的个人信息其实已经上传。

4、 这个可以有，这样可以大大提高学习的效率。 以创造栗图像识别教学套装为例，它是以图新识别原理及技术为核心设计任务，围绕动物识别，植物识别，人脸识别等多项图像识别技术任务，让青少年通过动手实践体验图像识别技术，掌握和了解图像识别概念及要点。

3、 神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种,原理是一致的。 一般神经网络图像识别系统由预处理,特征提取和神经网络分类器组成。 预处理就是将原始数据中的无用信息删除,平滑,二值化和进行幅度归一化等。

5、 人脸识别算法的原理: 系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像,以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码,而其输出则是一系列相似度得分,表明待识别的人脸的身份。