计算机视觉技术的应用实例,图像识别技术都有哪些？图像识别技术原理及应用实例...

图像识别是计算机视觉和人工智能领域的重要组成部分，其终极目标是使计算机具有分析和理解图像内容的能力。图像识别是一个综合性的问题，涵盖图像匹配、图像分类、图像检索、人脸检测、行人检测等技术，并在互联网搜索引擎、自动驾驶、医学分析、遥感分析等领域具有广泛的应用价值。为了让大家看完本文后对图像识别技术有个全面的了解，下面贤集网小编为大家讲解图像识别技术种类、技术原理、选型及应用。

图像识别技术都有哪些？

图像识别分为生物识别、物体与场景识别和视频识别。其中生物识别包括指纹、掌形、眼睛(视网膜和虹膜)、脸型等；物体与场景识别包括：签名、语音、行走的步态、击打键盘的力度等。

图像识别技术可分为神经网络的图像识别技术与非线性降维的图像识别技术。

神经网络的图像识别技术

神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。

在神经网络图像识别技术中，遗传算法与BP网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。

以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

非线性降维的图像识别技术

计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(PCA)和线性奇异分析(LDA)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。

经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。

而在人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。

图像识别技术原理

计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，人类的图像识别都是依靠图像所具有的本身特征分类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像。

机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。

模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。

图像识别技术是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征，对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息，抽出关键的信息。同时，在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。

为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型，例如模板匹配模型。这种模型认为识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板。当前的刺激如果能和大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。但这种模型强调图像必须与脑中的模板完全符合才能加以识别，有一定的局限性。格式塔心理学家又据此提出了一个原型匹配模型。这种模型认为在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板，而是图像的某些“相似性”。从图像中抽象出来的“相似性”就可作为原型，拿它来检验所要识别的图像。如果能找到一个相似的原型，这个图像也就被识别了。但是，这种模型没有说明人是怎样对相似的刺激进行辨别和加工的，它也难以在计算机程序中得到实现。因此又有人提出了一个更复杂的模型，即“泛魔”识别模型。

简单地说，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。

图像识别技术的过程

既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。

预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。

特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点。

分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。

图像识别技术的应用实例

计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统；公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术；农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术；医学方面的心电图识别技术等。

图像识别技术应用于无人驾驶车辆

基于机器视觉的道路识别与障碍物检测为研究对象，采用动态图像处理技术为行驶车辆提供环境状态信息及车辆行驶状态信息。综合利用车辆的当前行驶车道状态(弯道或者直道)和距离信息实现了障碍物的检测与跟踪。

图像识别处理技术应用于农业工程

本文研究一种基于图像识别处理的粮虫检测方法，将图像识别处理技术应用于农业工程。选取常见的玉米象、拟谷盗和锯谷盗三种粮虫为研究对象，对其图像进行处理识别。分别使用边缘检测算子、边缘检测算子、边缘检测算子和边缘检测算子对其图像进行边缘检测，并提取其图像的面積A、周长P、相对面积RA、延伸率S、复杂度C、占空比B、等效面积圆半径R和偏心率E这八个特征用于对三种粮虫的识别，使用基于RBF神经网络的识别模型对三种粮虫图像的几何形态特征进行识别。结果表明，在本文的研究条件下，使用边缘检测算子对粮虫图像边缘检测对于粮虫图像识别准确率是最有利的，而使用边缘检测算子后粮虫图像的识别率最低。

图像识别处理技术应用于方便面调味包生产线

本文设计了一套基于机器视觉的检测识别系统，用于识别三种调味包丢失的情况，并能控制相应装置做出处理。为了设计出有效的方便面调味包识别方法，仔细研究了识别对像的特性和现场生产工艺流程及设计要求，对机器视觉技术各个组成部分进行了设计论证，并重点从图像处理和图像识别方法两个方面展开研究。该检测识别系统在方便面生产流水线试运行，经过8个小时，包装8万袋方便面的现场测试，测试后，对测试结果进行了分析，结果表明，该系统实时性好，识别准确率达到99.7%，完全满足生产工艺要求，提高了整个生产流水线的生产速度，减轻了工人劳动量。并在进一步的测试分析后，不断探索新的识别方法，提出系统的不足和相应的改进方案。

图像识别处理技术应用云计算平台

应用图像处理技术、支持向量机(SVM)算法以及Hadoop处理技术，将云平台与SVM算法结合起来，研究基于云计算平台的图像识别技术。通过交通标志识别实例验证方法可行性与识别效率。研究结果表明:基于所提技术的识别精度要高于基于反向传播(BP)和云计算平台的图像识别技术以及单机运行的基于SVM分类器的图像识别技术。在节点数达到一定数量后，识别效率高于单机平台运行的图像识别技术。

以上就是关于图像识别技术都有哪些？图像识别技术原理及应用实例的介绍，随着计算机技术的不断进步，未来图像识别技术将会更加强大，为人类社会的更多领域带来重大的应用。