AI中的图像识别技术的原理及过程

AI技术应用于图像识别，如人脸识别 #生活知识# #科技生活# #人工智能应用#

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2019-11-25 16:23:31
伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。

这也给学生思考课题给了更多的空间，今天小编就来浅谈热门课题方向中图像识别技术，希望给学生更多的启发！

图像识别技术的含义

图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。

在具体应用实践中，特别识别除了要弄清识别的对象具有是什么样的物体外，还应该明确其所在的的位置和姿态。当前图像识别已经被广泛应用到各个领域中，例如交通领域中的车牌号识别、交通标志识别、军事领域中的飞行物识别、地形勘察、安全领域中的指纹识别、人脸识别等。

图像识别技术的原理

图像识别原理主要是需处理具有一定复杂性的信息，处理技术并不是随意出现在计算机中，主要是根据一些医学研究人员的实践，结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现。该技术的计算机实现与人类对图像识别的基本原理基本类似，在人类感觉及视觉等方面只是计算机不会受到任何因素的影响。人类不只是结合储存在脑海中的图像记忆进行识别，而是利用图像特征对其分类，再利用各类别特征识别出图片。计算机也采用同样的图像识别原理，采用对图像重要特征的分类和提取，并有效排除无用的多余特征，进而使图像识别得以实现。有时计算机对上述特征的提取比较明显，有时就比较普通，这将对计算机图像识别的效率产生较大影响。

图像识别技术的过程

由于图像识别技术的产生是基于人工智能的基础上，所以计算机图像识别的过程与人脑识别图像的过程大体一致，归纳起来，该过程主要包括4个步骤：

1是获取信息，主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换，也就是对识别对象的基本信息进行获取，并将其向计算机可识别的信息转换；

2是信息预处理，主要是指采用去噪、变换及平滑等操作对图像进行处理，基于此使图像的重要特点提高；

3是抽取及选择特征，主要是指在模式识别中，抽取及选择图像特征，概括而言就是识别图像具有种类多样的特点，如采用一定方式分离，就要识别图像的特征，获取特征也被称为特征抽取；

4是设计分类器及分类决策，其中设计分类器就是根据训练对识别规则进行制定，基于此识别规则能够得到特征的主要种类，进而使图像识别的不断提高辨识率，此后再通过识别特殊特征，最终实现对图像的评价和确认。

图像识别技术的常见形式

首先图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。

文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛。

数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。

物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。

随着计算机及信息技术的迅速发展，图像识别技术的应用逐渐扩大到诸多领域，尤其是在面部及指纹识别、卫星云图识别及临床医疗诊断等多个领域日益发挥着重要作用。通常图像识别技术主要是指采用计算机按照既定目标对捕获的系统前端图片进行处理，在日常生活中图像识别技术的应用也十分普遍，比如车牌捕捉、商品条码识别及手写识别等。随着该技术的逐渐发展并不断完善，未来将具有更加广泛的应用领域。

基于神经网络的图像识别技术

目前，基于神经网络的图像识别是一种比较新型的技术，是以传统图像识别方式为基础，有效融合神经网络算法。在此，神经网络主要是指人工神经网络，换而言之就是本文中的神经网络不是动物体的神经网络，而主要是指人类采用人工模拟动物神经网络方式的一种神经网络。针对基于神经网络的图像识别技术，目前，在基于神经网络的图像识别技术中，遗传算法有效结合 BP 神经网络是最经典的一种模型，该模型可在诸多领域中进行应用。诸如智能汽车监控中采用的拍照识别技术，若有汽车从该位置经过时，检测设备将产生相应的反应，检测设备启动图像采集装置，获取汽车正反面的特征图像，在对车牌字符进行识别的过程中，就采用了基于神经网络和模糊匹配的两类算法。

基于非线性降维的图像识别技术

采用计算机识别图像是基于高维形式的一种识别技术，不管原始图片的分辨率如何，该图片产生的数据通常都具有多维性特征，这在一定程度上增大了计算机识别的难度。为使计算机的图像识别性能更为高效，采用随图像降维方法就是一种最直接而有效的方法。一般情况下，可对降维划分为非线性降维与线性降维两类，比如最普遍的线性降维方式就是主成分分与线性奇异分析等，该方式的特点是简单、理解更容易等，再对数据集合采用线性降维方式处理求解的投影图像使该数据集合的低维最优。

在信息技术中作为近年来新兴的图像识别技术已广泛应用于众多应用领域，随着信息技术的日新月异，图像识别技术也得到十分迅猛的发展。在众多社会领域中，有效应用图像识别技术将使社会与经济价值得到充分发挥。

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