如何使用机器学习进行图像识别｜数据标注

什么是图像识别？

图像识别是一种用于识别图像中的对象并将其分类为特定类别的机制，基于人类识别不同图像集中对象的方式。

图像识别如何为人类工作？

当我们看到一个物体或图像时，作为人类，我们能够立即准确地知道它是什么。人们根据识别到的属性将他们看到的所有内容分类为不同种类的类别，即使我们不能确切知道对象是什么，我们通常也可以将其与过去已经看到的不同类别的对象进行比较，并根据其属性对其进行分类。让我们以我们不认识的动物为例。即使我们无法清楚地识别它是什么动物，我们仍然能够将它识别为动物。

人们很少考虑他们正在观察什么以及如何识别物体，这完全是在潜意识中发生的。人们并不总是专注于他们周围的一切。我们的大脑已经被训练来根据我们以前的经验轻易出识别物体。我们确实有一种非凡的推理能力：当我们看到类似于我们以前见过的物体的东西时，我们能够推断出它属于某个类别的物品。我们不一定需要查看图像的每个部分来识别其中的对象。只要您看到您识别的项目的一部分，您就知道它是什么。我们通常使用颜色和对比来识别物品。

对于人类来说，大多数图像识别都是下意识的。但是当涉及到机器图像识别时，情况要复杂得多。

图像识别如何与机器一起工作？

机器只能识别我们编程到其中的对象类别。他们不能自然地了解和识别他们所看到的一切。如果机器被编程为识别一类图像，它将无法识别程序之外的任何其他内容。机器将只能指定一组图像中存在的对象是否对应于类别。

使用机器学习训练图像识别

图像识别的目标是识别、标记和分类检测到的不同类别的对象。物体或图像识别是一个涉及各种传统计算机视觉任务的全过程：

图像分类：标记图像并创建类别。

对象定位：通过用边界框包围对象来识别图像中对象的位置。

对象检测：在边界框的帮助下确定对象的存在，并将其分类到它所属的类中。

对象分割：区分各种元素。识别和定位图片的每一个项目。分割不使用边界框，而是突出图像中对象的轮廓。

在过去的几年里，这项计算机视觉任务取得了巨大的成功，这主要归功于机器学习的应用。

机器学习图像识别的不同应用领域

如今，计算机视觉和识别一直在我们身边。从早上用脸解锁手机到进入商场购物。许多不同的行业已决定在其流程中实施人工智能。

人脸识别

人脸识别是一种重要的识别应用。许多公司使用它来同时检测不同的人脸，例如，为了知道图像中有多少人。警察和安全部队可以使用人脸识别来识别罪犯或受害者。人脸识别涉及性别检测、情绪估计、年龄估计等。

企业识别这些特征的需求很容易理解。它使他们能够准确地识别他们的客户是谁。这样一来，一家时装店就可以意识到其客户中 80% 是女性，平均年龄在30到45岁之间，而客户似乎并不欣赏店内的商品。看着这条绿裙子，他们的面部表情往往会很失望。承认所有这些细节对于他们了解他们的目标并在未来调整他们的沟通是必要的。

健康与医学

治疗患者可能具有挑战性，有时可能会在检查过程中遗漏一个微小的因素，从而导致医务人员提供错误的治疗。为了防止这种情况发生，医疗保健系统开始分析在治疗期间获取的图像。X射线照片、无线电、扫描，所有这些图像材料都可以使用图像识别来检测从一个点到另一个点的单个变化。检测肿瘤、病毒的进展、静脉或动脉异常的出现等。

智慧农业

农民的日常生活绝非易事。为了继续照顾好他们的动物和种植园，他们需要监控它们。

监控他们的动物已经成为农民观察他们的牛的一种舒适方式。通过配备运动传感器和图像检测程序的摄像头，他们能够确保他们所有的动物都处于良好的健康状态。他们还可以监测动物的出生情况。农民可以很容易地发现一头母牛是否难以产下它的小牛。他们可以迅速干预以帮助动物分娩，从而防止两只动物的潜在死亡。

农民为了查看田地上的植物是否健康，可以对图像识别进行编程以检测植物上是否存在疾病并作出相应对策。

安保和安全

安保和安全是当今社会的两大关注点。借助图像识别和检测，可以更轻松地识别罪犯或受害者，甚至武器。例如，在机场，安全至关重要。安全人员在人工智能的帮助下，可以在屏幕前非常迅速地发现危险。当一件行李无人看管时，看守人员可以立即与现场人员取得联系，快速寻找失主。出示护照时，会识别个人的指纹和面部，以确保它们与原始文件匹配。

保险公司也在使用人脸识别技术。当有人提出关于抢劫的投诉并要求保险公司赔偿时。后者经常要求受害者提供视频片段或监控图像，以证明重罪确实发生了。这就可以利用人脸识别对罪犯进行追捕。

电子商务

自COVID-19大流行开始以来，在线商店正在经历繁荣。他们提出的最新进展之一是图像识别，以更好地为客户服务。许多平台现在能够识别他们的在线购物者最喜欢的产品，并根据他们之前看过的内容向他们推荐要购买的新商品。

另一方面，一些新的应用程序建议他们的用户只需拍摄他们在街上遇到的人身上发现的物品的照片，以便找到有类似或相同物品可供购买的商店。

过去几十年在人工智能和图片识别领域已经取得了巨大的进步。

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