采集器的自动识别算法越来越先进，几乎已经跟人脑差不多了

　　采集器的自动识别算法越来越先进，几乎已经跟人脑差不多了

　　采集器的自动识别算法越来越先进了，几乎已经跟人脑差不多了。早前的采集器都是像微软的cortana那样的人工智能技术实现自动识别的，现在早已变成自己可以“读懂”的系统了。实例一：你在qq上发一张手部的照片，它自动识别为美女照片，你还可以和它讲讲搭配，把自己的生活传到朋友圈里。实例二：你在糗事百科上看到有趣的段子，点击分享给你朋友圈的朋友们，没想到它自动智能分析并自动转发给好友，到时候你根本不用下载app。

　　目前自动识别准确率相当不错，几千张图片几秒就可以识别完成，误识率在1%左右，说实话，技术还很落后，拿来做聊天机器人还是很有用的。

　　用爬虫的话就能自动识别了，也不需要在手机端下个app。

　　看到有人说“人工智能”,我对这个自动识别倒是有点了解。我是做机器学习,分析能力更强一些,所以这里我将给出针对图片的相应识别。设计思路:计算机能读懂图片,对这些图片中的字、纹理甚至颜色,进行一一识别。图片--机器学习图片也可以看做样本。我们要做的,就是从生成数据。那么就有两种思路:自动拍照,自动制图。1。

　　自动拍照生成大量的照片文件。如何生成?我们可以搜索图片处理。也就是photoshop或者acrobat之类的工具,我们可以使用tiles。图片处理的流程:-->选定需要的区域,并且注意色彩配置。-->建立属性,例如:颜色-->使用tiles重新拍图-->使用photoshop等进行处理。一个像素会输出多个值,然后把这些值打包拼在一起。

　　这里有一点需要注意的是,需要注意颜色不能颜色块隔开。不然tiles会缺色。2。自动制图我就不打算举例子了,这里就叫"photoshop自动制图"。photoshop自动制图有两种玩法。--手工制图--可以说是运用ps本身的强大的强大的,画框机制。--自动制图--对于没有编程经验的朋友,要先把想要识别的图片导入photoshop。

　　建立属性并且给出识别后的一些联系:大概就这样。等我下班回家了把代码发上来。这些只是我个人看法。不足之处,还望斧正。