1.圖像特征:不同類型的圖像有不同的特征，壹些特征明顯突出的圖像更容易識別。
2.分類算法:傳統圖像識別中使用的分類算法通常基於機器學習或人工神經網絡。不同的算法會有不同的圖像處理方法和識別效果。
3.計算資源:傳統的圖像識別需要大量的計算資源進行特征提取、模型訓練和分類推理。計算機的性能和存儲能力將直接決定識別的效率和準確性。
4.數據集質量:建立高質量的圖像數據集對提高識別效率和準確率非常重要。數據集的大小、質量和多樣性會影響訓練效果和測試效果。
5.環境因素:光照、角度、遮擋等環境因素也會對圖像識別的效率產生壹定的影響。