传统识别法图片识别器的自动识别算法有哪些？

　　传统识别法图片识别器的自动识别算法有哪些？

　　采集器的自动识别算法主要有两大类：传统识别法和深度识别法，传统识别法指的是根据不同的参数采用不同的识别方法来识别，优点是识别率高，但是一般没有持续识别优势，可能过一段时间过一段时间扫描次数又降低了识别效果。而深度识别法，指的是基于对马赛克图像分析后构建ssd-image-encoder的深度网络，然后再做定位和识别。

　　这种方法，识别率不比传统识别法低，但是对于图像量大时，识别率下降很快。下面我用几张图片来介绍下这两种识别方法，传统识别法马赛克测距识别法图片马赛克识别器马赛克识别效果图效果图。

　　找到“识别中心和质量相对最好的边界”的边界有必要吗？是马赛克边界吗？

　　现在的中医治疗仪基本没有这类问题

　　肯定要人工增识别，

　　现在谁家的机器都不会100%准确，检测结果也是有区别，有时自动识别难免图像质量不够高。我觉得中医识别的难点是在诊断方面，比如头颈肿瘤，腰突，失眠抑郁等等。这些情况上几个识别小哥也是无能为力的。

　　阿尔法识别还是和识别中心有直接关系，普通的机器识别已经没有人力成本的优势，单个识别中心的识别效率比通用机器要高，并且专业的机器识别也可以让远程医生检查对病人认识更有效率。所以想成为区域医生最终还是要建立服务端，医生平时以机器在业务过程中的反馈为准，识别分类提醒等，而不是医生在电脑前目测，半小时看30页的资料。至于楼上提的那些，任何产品做到好用就要成本。