图像识别的原理、过程、应用前景

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别识别的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器的设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性姜维的图像识别技术以及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大的意义。

1、图像识别技术的引入

图像识别是人工智能的一个重要的领域。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。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类洋酒生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。

1.1图像识别技术原理

其实图像识别背后的技术的原理并不是很难，只是器要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程雪将其模拟实现的。计算机的图像识别技术在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借从整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所觉有的本身特征而将这些图像分了类，然后通过各个类别所觉有的特征将图像识别出来的，只是很多的时候我们没有意识到这一点，当看到一张图片时，我们的大脑会迅速将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。当看到一张图片时，我们的大脑会迅速的感应到是否讲多此图片或与其相似的图片。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别的过程，这个识别的过程和搜索有些类似。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心来识别图像。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出多余的信息来识别图像。机器所提取的这些特征优势会非常明显，有事有事很普通，这在很大程度上影响了机器的识别速率。总之，在计算机视觉识别中，图像的 内容通常是图像特征进行描述。

1.2模式识别

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

计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能，但随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要，于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。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。

2、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。图像识别技术也分为已下几步：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燥、平滑、变换等操作，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，如果需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张识别规则，通过此识别规则可以得到的一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策时是指在特征空间中对识别对对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。

3、图像识别技术的分析

随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，图像识别技术已经在众多领域得到了应用。计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。

3.1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网络项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。以汽车牌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。在对车牌的上的字符进行识别的过程中就用到了机遇模版匹配算法和人工神经网络算法。

3.2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。不管是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。想让计算极具有高效的识别能力，最直接有效的方式就是降维，降维分为线性降维和非线性降维。例如主要成分分析（PCA）和线性奇异分心（LDA）等就是常见的线性降维方法，他的特点是简单、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基础上对其进行降维，是计算机的图像识别在尽量低的维度进行，这样就提高了识别速率。例如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.

3.3 图像识别技术的应用及前景

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；医疗方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断的优化，其算法也在不断改进。

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