人工智能之图像识别

关于图像识别

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象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。

在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建索引build以及查询。

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。

图像识别的工作过程

人类的眼睛把图象看作是由大脑视觉皮质来解释的信号。所得到的结果是一个与存储在内存中的对象和概念相链接的场景经验。影像识别就是模拟这个过程。电脑是一组向量(带彩色注解的多边形)或栅格(具有离散颜色数值的像素画布)来“看见”图像。

神经网络图像识别中，将图像的矢量编码或栅格编码转换成描述物理对象和特征的结构。在计算机视觉系统中，先对图像进行简化，提取最重要信息，再进行特征提取和分类，对这些结构进行组织。最终，计算机视觉系统利用分类或其它算法确定图像或图像的一部分——它们属于哪类，或者如何最好地描述它们。

图像识别技术应用

1. 遥感图像识别：航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。
2. 通讯领域的应用：包括图像传输、电视电话、电视会议等。
3. 军事、公安刑侦等领域的应用：图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。
4. 生物医学图像识别：图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT(Computed Tomography)技术等。
5. 机器视觉领域的应用：作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。