低分辨度自掃描模式識别英文解釋翻譯、低分辨度自掃描模式識别的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 low resolution self-scan pattern recognition

分詞翻譯：

低的英語翻譯：

hang down; low; lowness
【醫】 hyp-; hypo-

分辨的英語翻譯：

differentiate; distinguish; tell apart
【醫】 resolution

度的英語翻譯：

consideration; tolerance; degree; limit; linear measure; surmise; estimate
extent
【計】 degrees; k.w.h.
【化】 dimension; kilowatt hour
【醫】 Deg.; degree
【經】 degree

自的英語翻譯：

certainly; from; of course; oneself; self; since
【建】 auto-

掃描的英語翻譯：

scan; scanning
【計】 fineness; scanning
【醫】 scanning

模式識别的英語翻譯：

【計】 pattern identification; pattern recognition; PR
【化】 pattern recognition

專業解析

低分辨度自掃描模式識别（Low-Resolution Self-Scanning Pattern Recognition）是一種結合低精度數據采集與自動化特征提取的技術，主要用于資源受限環境下的實時模式分析。以下從漢英對照和技術内涵兩方面展開說明：

術語漢英對照與核心概念
- 低分辨度（Low-Resolution）：指傳感器或圖像采集設備以較低像素密度或采樣率獲取數據，犧牲細節以降低計算複雜度（來源：Springer《Computer Vision: Algorithms and Applications》）。
- 自掃描（Self-Scanning）：系統通過内置算法自動調整掃描參數或動态選擇感興趣區域，減少人工幹預，例如自適應阈值分割技術（來源：IEEE Xplore數據庫）。
- 模式識别（Pattern Recognition）：利用機器學習模型（如卷積神經網絡）對輸入數據進行分類，常見于車牌識别、工業缺陷檢測等場景（來源：OpenCV官方文檔）。
技術優勢與應用場景
該技術適用于嵌入式設備、物聯網終端等算力受限場景。例如，在安防監控中，低分辨率攝像頭通過自掃描鎖定移動目标，再觸發高精度識别模塊，平衡能耗與性能。工業領域則用于快速篩選産品表面缺陷，其算法效率比傳統高分辨率處理提升30%-50%。
學術與行業參考标準
相關理論可參考《Pattern Recognition and Machine Learning》（Bishop, 2006）中關于特征降維的章節，技術實現細節詳見IEEE Transactions on Image Processing刊載的實時圖像處理方案，代碼級實踐可查閱OpenCV的模闆匹配與ROI優化文檔。

網絡擴展解釋

“低分辨度自掃描模式識别”是計算機領域的專業術語，其含義可以從以下三個維度解析：

1. 核心概念分解

低分辨度：指系統處理的圖像或數據分辨率較低，可能影響細節清晰度，但能減少計算資源消耗。
自掃描：表示系統具備自動化掃描能力，無需人工幹預即可完成數據采集和初步處理，常見于嵌入式設備或實時系統。
模式識别：通過特征提取（如邊緣檢測）和分類算法（如支持向量機），對數據進行規律分析和類别判定。

2. 技術特點這種技術常用于資源受限場景，例如：

移動端圖像識别（如低像素攝像頭的人臉檢測）
工業傳感器網絡中的實時異常監測
早期數字設備的字符識别系統（如老式掃描儀）

3. 實現難點與應對低分辨率會導緻特征模糊，可能采用超分辨率重建（如卷積神經網絡）或魯棒性更強的分類模型（如隨機森林）來提升識别精度。部分系統會結合上下文信息進行補償，例如車牌識别時結合字符排列規則。

注：該術語屬于細分領域詞彙，更多技術細節可參考計算機視覺或嵌入式系統相關文獻。