: 0px; PADDING-TOP: 0px; WHITE-SPACE: normal; LETTER-SPACING: normal; BACKGROUND-COLOR: rgb(255,255,255); orphans: 2; widows: 2; -webkit-text-size-adjust: auto; -webkit-text-stroke-width: 0px"> 由此我們也可以了解這項技術(shù)的特長(cháng)與不足，凡是遵循一定規則的物體或圖像，這項技術(shù)就能夠通過(guò)建立規則的方式對其進(jìn)行識別，凡是規則性不強的物體或圖像，這項技術(shù)往往就會(huì )有較大的局限，例如在一個(gè)混亂的花叢中處理某個(gè)物體就不是這項技術(shù)能夠勝任的。通常來(lái)說(shuō)，具備規則性的物體往往是由人所創(chuàng )造，因為從人類(lèi)最基本的理念上來(lái)看，人類(lèi)相信這個(gè)世界是簡(jiǎn)單的，且具備規整結構的，在人類(lèi)創(chuàng )造各種物品時(shí)都會(huì )遵循簡(jiǎn)單、易用的原則，在這種原則的影響下，沒(méi)有規則性的事物就會(huì )被逐步淘汰。規則并沒(méi)有我們想象的那么復雜，我們并不需要給世界上的每一種物體都建立一個(gè)規則。這里的規則實(shí)際上是一種數學(xué)結構的分類(lèi)，很多物體在數學(xué)結構角度上看是相同的東西，所以我們只需要建立一些重要的通行規則即可。當然也有一些特殊事物要單獨建立規則，例如文字。 文字這種由人類(lèi)發(fā)明的圖形組合，在人類(lèi)審美和規則性思維的調整下，逐步完善并建立了很好的規則性，比如橫平豎直以及各種整體或局部的上下左右對稱(chēng)性等等。無(wú)論是英文、中文或是其他文字，基本都具備很強的規則性，而這種規則在數學(xué)上也是能夠歸納和總結出來(lái)的，這樣的圖像在高維空間中有著(zhù)很低維的內在結構。例如，目前除了筆劃很少的漢字規則性不強外，絕大部分漢字都具備很強的規則性。
總的來(lái)說(shuō)，這種高維圖像識別技術(shù)能夠解決以往我們根本無(wú)法解決的一些圖像識別問(wèn)題，在逐步完善后，它將會(huì )徹底改變我們識別和操作圖片的方式。高維圖像識別技術(shù)在識別圖像中的物體之前，用戶(hù)要告訴計算機正在識別的規則物體的位置。而下一步要做的就是要讓計算機能夠更聰明地發(fā)現，圖像中哪里存在規則性、哪里沒(méi)有規則性，以及針對圖像的不同位置使用不同的規則進(jìn)行修復等。這種技術(shù)另外的一個(gè)努力發(fā)展方向就是提高運算效率，比如最終能夠實(shí)現在智能手機等終端上實(shí)時(shí)運行。
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