整套解决方案:网页采集器的自动识别算法主要由算法识别手段、匹配手段

　　整套解决方案:网页采集器的自动识别算法主要由算法识别手段、匹配手段

　　网页采集器的自动识别算法主要由算法识别手段、匹配手段两大类1.视觉识别由于移动设备的优化以及设备内部对网络的优化，很多网页的的内容都会通过广告等方式大幅降低传输时间。因此，在识别网页标题和描述后，再匹配页面内容是有非常好的性能优势的。除此之外，移动设备可以通过内容识别出时间，就像抓取（抓取）flash视频会通过播放器记录视频中的缓存来完成视频的抓取，拿到的视频都是按时间顺序抓取的，如果在数据抓取的时候控制那些只能看得见时间的图片之类的内容，基本也是可以得到正确的数据数据抓取后匹配可见的图片地址，再进行图片的数据抓取2.图像识别图像识别无非就是在图片识别过程中对细节区域进行模糊进行抠图，再用一种叫做hyper-point/ndfiltering的算法进行点云的运算。

　　由于如果进行抠图进行手工化操作，代价极高，因此想省时省力就是比较简单的方法。至于识别速度就要具体评估了。

　　毫无疑问，高端产品，都是有深度学习训练的，即使没有训练，ai只要掌握好工具，也可以获得较好的识别率。

　　单机识别精度理论上不需要，但因为每个网页的分辨率是有变化的，人为设置合适的精度也是必要的。

　　简单来说，是使用的分类（svm）。通过特征提取得到分类结果。最主要应该是对图片的分类技术，计算机视觉的发展历史非常久远，现在有近10年的研究时间。之所以做视觉研究这么久，一方面是学科的划分的早，进展较快；另一方面，在重大问题上做研究的人少，团队也较小，非常容易凝聚力量。