: 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的特長與不足，凡是遵循一定規則的物體或圖像，這項技術就能夠通過建立規則的方式對其進行識別，凡是規則性不強的物體或圖像，這項技術往往就會有較大的局限，例如在一個混亂的花叢中處理某個物體就不是這項技術能夠勝任的。通常來說，具備規則性的物體往往是由人所創造，因為從人類最基本的理念上來看，人類相信這個世界是簡單的，且具備規整結構的，在人類創造各種物品時都會遵循簡單、易用的原則，在這種原則的影響下，沒有規則性的事物就會被逐步淘汰。規則并沒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規則。這里的規則實際上是一種數學結構的分類，很多物體在數學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。 文字這種由人類發明的圖形組合，在人類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性等等。無論是英文、中文或是其他文字，基本都具備很強的規則性，而這種規則在數學上也是能夠歸納和總結出來的，這樣的圖像在高維空間中有著很低維的內在結構。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。
總的來說，這種高維圖像識別技術能夠解決以往我們根本無法解決的一些圖像識別問題，在逐步完善后，它將會徹底改變我們識別和操作圖片的方式。高維圖像識別技術在識別圖像中的物體之前，用戶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現，圖像中哪里存在規則性、哪里沒有規則性，以及針對圖像的不同位置使用不同的規則進行修復等。這種技術另外的一個努力發展方向就是提高運算效率，比如最終能夠實現在智能手機等終端上實時運行。
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