㈠ 什麼是圖像識別圖像識別的方法。（基於matlab的）
什麼是圖像識別？這個問題如果乍一問出，很多人可能都會愣一下，但一細想，便能說出很多很多的應用場景，想什麼二維碼啊，人臉識別啊，網站識圖啊之類的。那麼又有多少人去真正了解過這項技術呢？今天就讓我給您簡單介紹一下吧！
計算機識別一張圖時會將其轉化為數字，通過「訓練」計算機可以知道這些數字代表的含義，但早期圖像識別技術還不夠發達，識別很容易因圖像發生微小的變化而失靈。
得益於上世紀80年代提出的卷積神經網路（簡稱CNN）演算法，圖像識別技術得到了質的飛躍。要進行圖像識別，我們首先依然需要提取圖像的特徵，提取圖像特徵也即對其進行數據化分析，這一過程中需要藉助的數學方法稱為卷積。
以一個最簡單的一維圖形C為例，計算機在識別任何圖像之前都需要將其轉化為數字，如下那麼計算機是如何做到僅憑那些數字就認出原圖像的呢？這里就需要藉助「卷積核」進行卷積運算，提取「圖像」（即圖右的數字化「圖像」）的特徵。卷積核類似於計算機最初將圖像轉化成的數字方塊，但卷積核一般都是3×3或5×5的方塊，3×3方塊中有三個方塊是有值的（即值為1），卷積核是計算機在學習的過程中，根據所得數據調節卷積核，卷積核可以有很多個。有了卷積核，我們就能通過在圖形數字方塊與卷積核之間做卷積運算，計算並得到特徵圖。
第一步卷積完成，得到初步的特徵圖。之後通過「池化」與「激活」，對特徵圖進行簡化，也即對特徵圖中有特徵部分（即有值部分）進行放大，這一步顯然是為精準識別圖形特徵服務的。
要識別的圖形越復雜，特徵圖得越精準，因此需要多次卷積、池化與激活。經過上述這些步驟，我們可以得到圖像在各平面與維度中的特徵，也可以得到輪廓、顏色等方面的特徵。我們把這些特徵信息接入計算機進行訓練，就能判斷這些眾多特徵圖代表的圖形是什麼了。
當我們把那些特徵信息/數據傳輸到計算機上，讓它通過不斷的「機器學習」，不斷自行調整卷積核和參數，最終就能分辨出物體。這也是為什麼，我們戴著口罩或眼睛，或者蓋住一些臉部器官也能被機器所識別，這還是因為計算機早就收集到了我們足夠多的面部特徵。
科技融入生活，是我們大家都非常喜聞樂見的事情，同時，科技也改變了許多我們的工作生活方式，當然也有不少的科學技術是因為時代的背景應運而生，就好像在疫情期間出現的各種「數字哨兵」人臉識別健康碼一體式設備。而漢瑪智慧作為人臉識別設備和解決方案的生產廠家，也希望和大家一起努力，讓更方便的科技為我們的生活增添色彩！
㈡ 最近做圖像識別，想通過MATLAB做手勢識別的演算法，不知道需要學些什麼，做完會是什麼樣子，求大牛指導
模式識別、機器學習。
一般的做法是：
首先要有一定數量的手勢圖片；
其次將訓練用的手勢圖片進行人工分類，即「打上標簽」
再次將手勢圖片轉換成輪廓圖（可以用DFT、DCT、小波變換等計算出邊緣，然後對邊緣進行「擴張」即可）；
第四是將輪廓圖規格化、矢量化，生成向量；
最後以上述向量集來訓練學習機（例如：神經網路），直到回歸；
獲得的結果是能進行手勢識別的學習機。
㈢ 圖像識別演算法研究（用matlab實現的）（關於車牌識別的）至少兩種以上的演算法（要盡量詳細點的）
網上搜搜國外有一些demo程序，方便你入門。
圖像邊緣提取 常用的邊緣檢測運算元有梯度運算元、Roberts運算元、Sobel運算元、Prewitt運算元、Canny運算元 不過單用 效果不好 。
不知道你是什麼語言的車牌識別，建議用梯度運算元。
江蘇視圖科技專業圖像識別，圖片識別率高達98%以上。