图像识别最好的算法,图片相似度识别算法

现在人脸识别最有效的算法是什么？

最好的人脸识别系统在理想情况下比人类识别的表现要好的多。但是一旦环境情况变糟，系统的表现就差强人意了。而计算机科学家们当然是非常想要开发出一种算法，在各种情况下都能够表现优异。

现在，中国香港大学的汤晓鸥教授和他的学生路超超（音译）宣布他们攻克了这个难题。他们开发了一种叫“高斯”的人脸识别算法首次超过了人类自身。

新的识别系统对于各种平台都能够提供人类级别的识别能力，从手机到电脑游戏中的人脸识别，从安全系统到密码控制等等。任何一个人脸自动识别程序，首先要考虑的就是去构建一个合适的数据集来测试算法。

那需要一个非常大范围的，各种各样的，带着各种复杂动作、光线和表情的，不同脸的图像，各种人种、年龄和性别都要考虑在内。然后还要考察服装、发型以及化妆等其他因素的影响。

比较幸运的是，已经有这么一个拥有各种不同人脸的标准数据库——Labelled Faces。它拥有超过13,000张不同人脸的图片，它们是从网络上收集的6000个不同的公众人物。

更重要的是，每个人都拥有不止一张人脸图片。当然也存在其他的人脸数据库，但是Labelled faces目前是计算机科学家们所公认的最具参考价值的测试数据集。

面部识别的任务是去比较两张不同的图片，然后判断他们是否是同一个人。（你可以试试看，能否看出这里展示的每对图片是否是同一个人。）人类在这个数据库上的表现可以达到97.53%的准确度。

但是没有任何一个计算机算法能够达到这个成绩。直到这个新算法的出现。新的算法依照5点图片特征，把每张脸图规格化成一个150*120的像素图，这些特征分别是：两只眼睛、鼻子和嘴角的位置。

然后，算法把每张图片划分成重叠的25*25像素的区域，并用一个数学向量来描述每一个区域的基本特征。做完了这些，就可以比较两张图片的相似度了。但是首先需要知道的是到底要比较什么。

这个时候就需要用到训练数据集了。一般的方法是使用一个独立的数据集来训练算法，然后用同一个数据集中的图片来测试算法。但是当算法面对训练集中完全不同的两张图片的时候，经常都会识别失败。

“当图片的分布发生改变的时候，这种训练方法就一点都不好了。”超超和晓鸥说到。相反，他们用四个拥有不同图片的，完全不同的数据集来测试“高斯”算法。

举个例子，其中一个数据集是著名的Multi-PIE数据库，它包含了 337个不同的物体，从15种不同的角度，在19种不同的光照情况下，分别拍摄4组图片。

另一个数据库叫做Life Photes包含400个不同的人物，每个人物拥有10张图片。用这些数据库训练了算法后，他们最终让新算法在Labelled Faces数据库上进行测试。

目标是去识别出所有匹配和不匹配的图片对。请记住人类在这个数据库上的表现是97.53%的精确度。“我们的“高斯”算法能够达到98.52%的精确度，这也是识别算法第一次击败人类。”超超和晓鸥说到。

这是一个令人印象深刻的结果，因为数据中的照片包含各种各样不同的情况。超超和晓鸥指出，仍然有很多挑战在等着他们。现实情况中，人们可以利用各种附加的线索来识别，比如脖子和肩膀的位置。

“超过人类的表现也许只是一个象征性的成就罢了”他们说。另一个问题是花费在训练新算法上的时间，还有算法需要的内存大小以及识别两幅图所需要的时间。这可以用并行计算和特制处理器等技术来加快算法的运行时间。

总之，精确的人脸自动识别算法已经到来了，而且鉴于现在的事实，这只会更快。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

yolo算法是什么？

YOLO 是一种使用神经网络提供实时对象检测的算法写作猫。该算法因其速度和准确性而广受欢迎。它已在各种应用中用于检测交通信号、人员、停车计时器和动物。

YOLO 是“You Only Look Once”一词的缩写。这是一种算法，可以（实时）检测和识别图片中的各种对象。YOLO 中的对象检测是作为回归问题完成的，并提供检测到的图像的类别概率。

YOLO 算法采用卷积神经网络 (CNN) 实时检测物体。顾名思义，该算法只需要通过神经网络进行一次前向传播来检测物体。这意味着整个图像中的预测是在单个算法运行中完成的。

CNN 用于同时预测各种类别概率和边界框。YOLO 算法由各种变体组成。优点1、速度：该算法提高了检测速度，因为它可以实时预测物体。

2、高精度： YOLO 是一种预测技术，可提供准确的结果且背景误差最小。3、学习能力：该算法具有出色的学习能力，使其能够学习对象的表示并将其应用于对象检测。

图像识别算法

图像虽好，盘子太大啊。以前一直对用的算法不太满意，前天晚上居然发现以前算法里面的一个错误。可惜这是我最得意自认为最完美的算法，结果盯着看了十来个小时也没有发现算法的漏 洞，但结果就是不对。

最终还是没有找出自己算法的bug，无奈之下换了一个很简单的算法，虽然速度慢不那么精确但基本够用-_-show一下我的处理结果，嘿嘿。基本驱除所有的其他区域，真是干净啊。识别率也有快100%了。

并且不需要用户调整任何参数。我就非常暴力地隐藏了所有参数，鲁棒性似乎还很高。不管了，用户说要傻瓜化的，这下够傻瓜了。

目的就是识别我贴在电梯限速器试验台上的四个标志，求四个标志之间连线的锐角（夹角随着速度而变化），目的就是求出张角随速度的变化规律。

限速器在以一定的加速度旋转，图像是通过旋转编码器的脉冲控制外触发来进行图像采集的。最快大约200fps。限速器节圆速度大约最快2m/s。

在图像处理中有哪些算法？

1、图像变换：由于图像阵列很大，直接在空间域中进行处理，涉及计算量很大。

采用各种图像变换的方法，如傅立叶变换、沃尔什变换、离散余弦变换等间接处理技术，将空间域的处理转换为变换域处理，可减少计算量，获得更有效的处理。它在图像处理中也有着广泛而有效的应用。

2、图像编码压缩：图像编码压缩技术可减少描述图像的数据量，以便节省图像传输、处理时间和减少所占用的存储器容量。压缩可以在不失真的前提下获得，也可以在允许的失真条件下进行。

编码是压缩技术中最重要的方法，它在图像处理技术中是发展最早且比较成熟的技术。3、图像增强和复原：图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。

图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。4、图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。

图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。5、图像描述：图像描述是图像识别和理解的必要前提。

一般图像的描述方法采用二维形状描述，它有边界描述和区域描述两类方法。对于特殊的纹理图像可采用二维纹理特征描述。

6、图像分类：图像分类属于模式识别的范畴，其主要内容是图像经过某些预处理（增强、复原、压缩）后，进行图像分割和特征提取，从而进行判决分类。

图像分类常采用经典的模式识别方法，有统计模式分类和句法模式分类。扩展资料：图像处理主要应用在摄影及印刷、卫星图像处理、医学图像处理、面孔识别、特征识别、显微图像处理和汽车障碍识别等。

数字图像处理技术源于20世纪20年代，当时通过海底电缆从英国伦敦到美国纽约传输了一幅照片，采用了数字压缩技术。

数字图像处理技术可以帮助人们更客观、准确地认识世界，人的视觉系统可以帮助人类从外界获取3/4以上的信息，而图像、图形又是所有视觉信息的载体，尽管人眼的鉴别力很高，可以识别上千种颜色，但很多情况下，图像对于人眼来说是模糊的甚至是不可见的，通过图象增强技术，可以使模糊甚至不可见的图像变得清晰明亮。

参考资料来源：百度百科-图像处理。

图像处理的算法有哪些

图像处理基本算法操作从处理对象的多少可以有如下划分：一）点运算：处理点单元信息的运算二）群运算：处理群单元 （若干个相邻点的集合）的运算1.二值化操作图像二值化是图像处理中十分常见且重要的操作，它是将灰度图像转换为二值图像或灰度图像的过程。

二值化操作有很多种，例如一般二值化、翻转二值化、截断二值化、置零二值化、置零翻转二值化。2.直方图处理 直方图是图像处理中另一重要处理过程，它反映图像中不同像素值的统计信息。

从这句话我们可以了解到直方图信息仅反映灰度统计信息，与像素具体位置没有关系。这一重要特性在许多识别类算法中直方图处理起到关键作用。

3.模板卷积运算模板运算是图像处理中使用频率相当高的一种运算，很多操作可以归结为模板运算，例如平滑处理，滤波处理以及边缘特征提取处理等。

这里需要说明的是模板运算所使用的模板通常说来就是NXN的矩阵（N一般为奇数如3,5,7,...），如果这个矩阵是对称矩阵那么这个模板也称为卷积模板，如果不对称则是一般的运算模板。

我们通常使用的模板一般都是卷积模板。如边缘提取中的Sobel算子模板。

图像识别的算法 100

yolo算法是什么?

Yolo是一种目标检测算法。目标检测的任务是从图片中找出物体并给出其类别和位置，对于单张图片，输出为图片中包含的N个物体的每个物体的中心位置（x,y)、宽（w)、高（h)以及其类别。

Yolo的预测基于整个图片，一次性输出所有检测到的目标信号，包括其类别和位置。Yolo首先将图片分割为sxs个相同大小的grid。

介绍Yolo只要求grid中识别的物体的中心必须在这个grid内（具体来说，若某个目标的中心点位于一个grid内，该grid输出该目标类别的概率为1，所有其他grid对该目标预测概率设置为0)。

实现方法：让sxs个框每个都预测出B个boungding box，bounding box有5个量，分别为物体的x,y,h,w和预测的置信度；每个grid预测B个bounding box和物体类别，类别使用one-hot表示。