图像识别算法都有哪些
图像识别算法：1人脸识别类（Eigenface，Fisherface算法特别多），人脸检测类（j-v算法，mtcnn)2车牌识别类，车型识别类（cnn）3字符识别（cnn)。。。。。。
无论什么识别算法：本质都是对图像（多维度矩阵）的分类或者拟合算法。那么如何设计一个函数，让不同的矩阵输入进去，得到相应的分类结果和拟合结果呢？
一般的方案是，a先对图像做预处理（边缘检测，滤波操作，二值化等，图像缩放，归一化等）b提取特征。
（对预处理后的图像进一步降低起数据维度，比如lbp特征，hog特征等）c采用机器学习的方法进行分类或者拟合（svm,bp,逻辑回归等）
现在人脸识别最有效的算法是什么？
最好的人脸识别系统在理想情况下比人类识别的表现要好的多爱发猫 www.aifamao.com。但是一旦环境情况变糟，系统的表现就差强人意了。而计算机科学家们当然是非常想要开发出一种算法，在各种情况下都能够表现优异。
现在，中国香港大学的汤晓鸥教授和他的学生路超超（音译）宣布他们攻克了这个难题。他们开发了一种叫“高斯”的人脸识别算法首次超过了人类自身。
新的识别系统对于各种平台都能够提供人类级别的识别能力，从手机到电脑游戏中的人脸识别，从安全系统到密码控制等等。任何一个人脸自动识别程序，首先要考虑的就是去构建一个合适的数据集来测试算法。
那需要一个非常大范围的，各种各样的，带着各种复杂动作、光线和表情的，不同脸的图像，各种人种、年龄和性别都要考虑在内。然后还要考察服装、发型以及化妆等其他因素的影响。
比较幸运的是，已经有这么一个拥有各种不同人脸的标准数据库——LabelledFaces。它拥有超过13,000张不同人脸的图片，它们是从网络上收集的6000个不同的公众人物。
更重要的是，每个人都拥有不止一张人脸图片。当然也存在其他的人脸数据库，但是Labelledfaces目前是计算机科学家们所公认的最具参考价值的测试数据集。
面部识别的任务是去比较两张不同的图片，然后判断他们是否是同一个人。（你可以试试看，能否看出这里展示的每对图片是否是同一个人。）人类在这个数据库上的表现可以达到97.53%的准确度。
但是没有任何一个计算机算法能够达到这个成绩。直到这个新算法的出现。新的算法依照5点图片特征，把每张脸图规格化成一个150*120的像素图，这些特征分别是：两只眼睛、鼻子和嘴角的位置。
然后，算法把每张图片划分成重叠的25*25像素的区域，并用一个数学向量来描述每一个区域的基本特征。做完了这些，就可以比较两张图片的相似度了。但是首先需要知道的是到底要比较什么。
这个时候就需要用到训练数据集了。一般的方法是使用一个独立的数据集来训练算法，然后用同一个数据集中的图片来测试算法。但是当算法面对训练集中完全不同的两张图片的时候，经常都会识别失败。
“当图片的分布发生改变的时候，这种训练方法就一点都不好了。”超超和晓鸥说到。相反，他们用四个拥有不同图片的，完全不同的数据集来测试“高斯”算法。
举个例子，其中一个数据集是著名的Multi-PIE数据库，它包含了337个不同的物体，从15种不同的角度，在19种不同的光照情况下，分别拍摄4组图片。
另一个数据库叫做LifePhotes包含400个不同的人物，每个人物拥有10张图片。用这些数据库训练了算法后，他们最终让新算法在LabelledFaces数据库上进行测试。
目标是去识别出所有匹配和不匹配的图片对。请记住人类在这个数据库上的表现是97.53%的精确度。“我们的“高斯”算法能够达到98.52%的精确度，这也是识别算法第一次击败人类。”超超和晓鸥说到。
这是一个令人印象深刻的结果，因为数据中的照片包含各种各样不同的情况。超超和晓鸥指出，仍然有很多挑战在等着他们。现实情况中，人们可以利用各种附加的线索来识别，比如脖子和肩膀的位置。
“超过人类的表现也许只是一个象征性的成就罢了”他们说。另一个问题是花费在训练新算法上的时间，还有算法需要的内存大小以及识别两幅图所需要的时间。这可以用并行计算和特制处理器等技术来加快算法的运行时间。
总之，精确的人脸自动识别算法已经到来了，而且鉴于现在的事实，这只会更快。
yolo算法是什么？
YOLO是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号、人员、停车计时器和动物。
YOLO是“YouOnlyLookOnce”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO中的对象检测是作为回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。
YOLO算法采用卷积神经网络(CNN)实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播来检测物体。这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。
CNN用于同时预测各种类别概率和边界框。YOLO算法由各种变体组成。优点1、速度：该算法提高了检测速度，因为它可以实时预测物体。
2、高精度： YOLO是一种预测技术，可提供准确的结果且背景误差最小。3、学习能力：该算法具有出色的学习能力，使其能够学习对象的表示并将其应用于对象检测。
在图像处理中有哪些算法？
1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。
采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。
2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。
编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。
图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。4、图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。
图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。
一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。
6、图像分类：图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。
图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。扩展资料：图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。
数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。
数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。
参考资料来源：百度百科-图像处理。
百度识图原理?
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百度识图原理:对于这种百度，谷歌的图像搜索一般由算法实现，一般是三个步骤：1.将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundlingfeatures算法，hashfunction(散列函数)等。
也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。2.将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。
对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3.相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算;根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来;最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。
有没有识别简单验证码图片好的算法
简单的方法有很多：用开源的ocr去识别自己提取模板，循环匹配也可以。
外接打码平台简单的算法没有，你可以根据步骤，自己体会一下模式匹配：图片去噪点图片灰度处理图片二值化提取特征制作模板搜集尽可能多的模板制作模板库识别的时候重复1-4，将特征和模板库匹配。