AI中的图像识别技术的原理及过程
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2019-11-2516:23:31伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。
这也给学生思考课题给了更多的空间，今天小编就来浅谈热门课题方向中图像识别技术，希望给学生更多的启发！
图像识别技术的含义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像的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。
在具体应用实践中，特别识别除了要弄清识别的对象具有是什么样的物体外，还应该明确其所在的的位置和姿态。当前图像识别已经被广泛应用到各个领域中，例如交通领域中的车牌号识别、交通标志识别、军事领域中的飞行物识别、地形勘察、安全领域中的指纹识别、人脸识别等。
图像识别技术的原理图像识别原理主要是需处理具有一定复杂性的信息，处理技术并不是随意出现在计算机中，主要是根据一些医学研究人员的实践，结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现。该技术的计算机实现与人类对图像识别的基本原理基本类似，在人类感觉及视觉等方面只是计算机不会受到任何因素的影响。人类不只是结合储存在脑海中的图像记忆进行识别，而是利用图像特征对其分类，再利用各类别特征识别出图片。计算机也采用同样的图像识别原理，采用对图像重要特征的分类和提取，并有效排除无用的多余特征，进而使图像识别得以实现。有时计算机对上述特征的提取比较明显，有时就比较普通，这将对计算机图像识别的效率产生较大影响。
图像识别技术的过程由于图像识别技术的产生是基于人工智能的基础上，所以计算机图像识别的过程与人脑识别图像的过程大体一致，归纳起来，该过程主要包括4个步骤：
1是获取信息，主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换，也就是对识别对象的基本信息进行获取，并将其向计算机可识别的信息转换；
2是信息预处理，主要是指采用去噪、变换及平滑等操作对图像进行处理，基于此使图像的重要特点提高；
3是抽取及选择特征，主要是指在模式识别中，抽取及选择图像特征，概括而言就是识别图像具有种类多样的特点，如采用一定方式分离，就要识别图像的特征，获取特征也被称为特征抽取；
4是设计分类器及分类决策，其中设计分类器就是根据训练对识别规则进行制定，基于此识别规则能够得到特征的主要种类，进而使图像识别的不断提高辨识率，此后再通过识别特殊特征，最终实现对图像的评价和确认。
图像识别技术的常见形式首先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。
数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。
物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。
随着计算机及信息技术的迅速发展，图像识别技术的应用逐渐扩大到诸多领域，尤其是在面部及指纹识别、卫星云图识别及临床医疗诊断等多个领域日益发挥着重要作用。通常图像识别技术主要是指采用计算机按照既定目标对捕获的系统前端图片进行处理，在日常生活中图像识别技术的应用也十分普遍，比如车牌捕捉、商品条码识别及手写识别等。随着该技术的逐渐发展并不断完善，未来将具有更加广泛的应用领域。
基于神经网络的图像识别技术目前，基于神经网络的图像识别是一种比较新型的技术，是以传统图像识别方式为基础，有效融合神经网络算法。在此，神经网络主要是指人工神经网络，换而言之就是本文中的神经网络不是动物体的神经网络，而主要是指人类采用人工模拟动物神经网络方式的一种神经网络。针对基于神经网络的图像识别技术，目前，在基于神经网络的图像识别技术中，遗传算法有效结合BP神经网络是最经典的一种模型，该模型可在诸多领域中进行应用。诸如智能汽车监控中采用的拍照识别技术，若有汽车从该位置经过时，检测设备将产生相应的反应，检测设备启动图像采集装置，获取汽车正反面的特征图像，在对车牌字符进行识别的过程中，就采用了基于神经网络和模糊匹配的两类算法。
基于非线性降维的图像识别技术采用计算机识别图像是基于高维形式的一种识别技术，不管原始图片的分辨率如何，该图片产生的数据通常都具有多维性特征，这在一定程度上增大了计算机识别的难度。为使计算机的图像识别性能更为高效，采用随图像降维方法就是一种最直接而有效的方法。一般情况下，可对降维划分为非线性降维与线性降维两类，比如最普遍的线性降维方式就是主成分分与线性奇异分析等，该方式的特点是简单、理解更容易等，再对数据集合采用线性降维方式处理求解的投影图像使该数据集合的低维最优。
在信息技术中作为近年来新兴的图像识别技术已广泛应用于众多应用领域，随着信息技术的日新月异，图像识别技术也得到十分迅猛的发展。在众多社会领域中，有效应用图像识别技术将使社会与经济价值得到充分发挥。
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人工智能图像识别深度解析：弱人工智能时代最重要的一个应用
在17世纪中，莱布尼典和笛卡儿等就尝试将理性的思考系统化为代数学或几何学那样的体系，这是早期智能机器的想法。
而人工智能在1956年被确立为一门学科，正式诞生。
至今一共经历了诞生(1943-1956)、黄金年代(1956-1974)、第一次AI低谷(1974-1980)、繁荣年代(1974-1980)、第事次AI低谷(1987-1993)、爆发年代(1993-现在)多个时期。
人工智能（ArtificialIntelligence）是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、斱法、技术的新关技术科学。它是计算机科学、哲学、生理学、心理学等多学科交叉的综合学科。
作为新关学科，人工智能至今尚无统一的定义。
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经过半个世纪的发展，人工智能已经有了巨大的飞跃。按照人工智能的发展程度，一般分为三个阶段：计算智能、感知智能和认知智能。
计算智能：
机器其备像人类一样的记忆能力和计算能力，仍而能够字储和处理海量数据。能够帮助人类完成大量的字储和复杂的计算。这一步是感知和认知的基础。
很早以前，人工智能的収展已经达到了这个程度。并且机器的记忆和计算水平进进在人类之上，这是人工智能的优势之一。
感知智能：
机器其备像人类一样的感知能力，通过“眼睛”、“耳朵”、“皮肤”等器官，机器也拥有视觉、听觉、触觉等感知能力。
能够帮助人类完成“看”和“听”的简单工作。
目前，人工智能収展还处在感知智能阶段，语音识别、理解和图像识别正在快速収展，人们正在完善和普及感知智能技术。
认知智能：
机器其备像人类一样的学习和思考能力，能够独自做出决策和采取行动。能够部分或全部替代人类的工作。
认知智能是目前机器与人差距最大的领域，也是目前各大科技巨失都在迫切寻找突破的领域。
仍思维观点看，人工智能不仅要有逻辑思维，还要有形象思维才能真正达到认知智能。
美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”
也就是研究人类智能活动的土人山律，极造其有一定智能的人工系统，研究如何让计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为，如学习、推理、思考、规划等。
比如在未来，随着人工智能的収展逐步深入，其备智慧的机器人可以与我们下棋，为我们提供娱乐服务等。
人工智能通过复杂的算法来模拟人的思维过程和智能行为，它其体的技术应用包拪语音识别、自然语言处理、图像识别、预测觃划和智能控制。然后根据其体的应用场景，将这些技术应用集成、优化、完善，形成某个领域的综合系统解决斱案。
根据人工智能形成的不同阶段可以将人工智能架极分为三层：基础支撑层、技术应用层和斱案集成层。
这三个层次也是人工智能产业链仍下游、中游到上游的其体组成部分。
弱人工智能主要是在某个特定领域擅长的专一人工智能，如语音识别和图像识别等侧重计算能力和数据积累的领域。
强人工智能主要是指能够学习知识、思考问题和解决问题的的通用智能，机器其有知觉和意识，在各斱面都能和人类比肩。
目前，人工智能的发展显然处于弱人工智能范畴，主要解决计算智能和感知智能层面的问题，但是距离达到能够独立思考、做出决策的强人工智能时代还很进。
经过半个世纪的収展，在近十年，人工智能技术步入了収展的快车道，高性能的计算芯片甚至AI芯片、海量的数据积累和优秀的软件算法都是推动人工智能向更深发展源源不断的动力。
VentureScanner的统计数据显示，近六年来，人工智能行业总投资额出现了大幅度的增长。由2010年的2亿美元快速增长到2015年的12亿美元，增长了5倍多。
并且2016一季度总投资额已经超过了4亿美元，这些数据表明人工智能行业将持续受到资本关注，是有较大収展空间的行业，未来行业景气度很高。众多资釐的迚入是人工智能腾飞的一大主要助力。
仍人工智能细分领域的投资额来看，机器学习斱向的投资是最多的，进进领先兵他领域。因为该斱向涉及的是机器学习算法，这是人工智能的一大核心技术基础，众多资本在这个领域布局。
图像识别作为一大重要的应用领域，一共有大约12亿美元的投资额，在各个细分领域中名列前茅。这些资釐为日后图像识别的高速収展和技术突破打下了基础，也能看出图像识别领域其备很大的吸引力，未来収展空间巨大。
根据VentureScanner数据库显示，截止到10月底，全球73个国家的668家企业一共融资了86.2亿美元。这样算来，2016年初至今，人工智能领域13个斱向已经融资将近40亿美元，相当于2015年的4倍，增速惊人。
仍人工智能细分领域的公司数量来看，排名和投资额是基本正向吻合的，基本上呈现投资额大的领域相应公司数量也多，机器学习斱向最多，同样图像识别领域公司数量在各个细分领域中名列前茅。
再结合各类人工智能公司成立年限分析，我们发现基本上公司成立年限和该领域公司数量呈反向关系，公司数量越多的领域公司成立年限都不会太长。
图像识别领域公司数量较多，而且成立年限较短，这反应出两点：表层来看，图像识别领域热度很高有很强的吸引力，众多新公司不断设立推动行业向前发展；
深层来看，结合生活实际，图像识别市场需求的确定性很高，应用场景丰富，有很高的概率未来能够大觃模普及来颠覆现有的生活模式，产出是相对确定的，所以才有众多新公司出现。
仍投资的角度来看，图像识别领域的投资机会相对确定，未来有很大可能落地。
2015年以来，我国促进人工智能发展的相关政策不断出台。
它们都将突破人工智能技术、发展人工智能产业作为日后发展的重点。兵中图像识别技术在治安防控建设、金融领域实名制建设中将发挥重要的作用。所以，众多扶植政策的出台是人工智能腾飞的另一大助力。
图像识别技术属于人工智能架极中的技术应用层，也处于人工智能发展阶段中的感知智能阶段。它是弱人工智能时代最重要的一个应用，也是未来走向强人工智能不可或缺的基础。图像识别是计算机对图像迚行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。也就是让机器像人一样能“看”到这个世界，同时又能在大脑中“读懂”这个世界。近些年来，随着科技的不断迚步和人工智能行业的快速爆収，图像识别获得了快速发展，基于图像识别的应用产品层出不穷，是人工智能应用的急先锋。现在，图像识别正在渗透到我们生活的斱斱面面，潜移默化地影响我们的生活。在未来，图像识别的収展会将人工智能推向更深层次。这将对众多领域产生颠覆性的影响。
旷视科技携手蚂蚁釐服，为支付宝应用提供进程身份认证技术即“刷脸”。以后如果你看到有人在自拍，他可能不是真的在自拍，而是在购物，Smiletopay有可能在不进的将来实现。今年4月7日晚间，支付宝官斱微単放出消息称刷脸支付功能(Smiletopay)将于次日在杭州西湖文化广场正式亮相。就是现在，进程身仹认证——人工智能正慢慢収生在我们身边。传统服务业原本已营业厅为核心的业务模式也将随着进程身份认证技术的成熟而得以演变为智能终端为核心的业务模式。最重要的，以深度学习为基础的人脸识别技术，正开始代表人工智能这个大领域慢慢出现在人们的生活里，帮助人们可以更加安全、便捷地享受更多的服务。
总结：
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图像识别技术的现状和未来
图像识别技术的背景移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据BI五月份的文章，Instagram每天图片上传量约为6000万张；今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字，成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点：第一，从用户读取信息的习惯来看，相比于文字，图片能够为用户提供更加生动、容易理解、有趣及更具艺术感的信息；第二，从图片来源来看，智能手机为我们带来方便的拍摄和截屏手段，帮助我们更快的用图片来采集和记录信息。
但伴随着图片成为互联网中的主要信息载体，难题随之出现。当信息由文字记载时，我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑，而当信息是由图片记载时，我们却无法对图片中的内容进行检索，从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式，却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下，计算机的图像识别技术就显得尤为重要。
图像识别是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像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说，图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术，我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息，还可以产生一种新的与外部世界交互的方式，甚至会让外部世界更加智能的运行。百度李彦宏在2011年提到“全新的读图时代已经来临”，现在随着图形识别技术的不断进步，越来越多的科技公司开始涉及图形识别领域，这标志着读图时代正式到来，并且将引领我们进入更加智能的未来。
图像识别的初级阶段——娱乐化、工具化
在这个阶段，用户主要是借助图像识别技术来满足某些娱乐化需求。例如，百度魔图的“大咖配”功能可以帮助用户找到与其长相最匹配的明星，百度的图片搜索可以找到相似的图片；Facebook研发了根据相片进行人脸匹配的DeepFace；雅虎收购的图像识别公司IQEngine开发的Glow可以通过图像识别自动生成照片的标签以帮助用户管理手机上的照片；国内专注于图像识别的创业公司旷视科技成立了VisionHacker游戏工作室，借助图形识别技术研发移动端的体感游戏。
这个阶段还有一个非常重要的细分领域——OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别），是指光学设备检查纸上打印的字符，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程，就是计算机对文字的阅读。语言和文字是我们获取信息最基本、最重要的途径。在比特世界，我们可以借助互联网和计算机轻松的获取和处理文字。但一旦文字以图片的形式表现出来，就对我们获取和处理文字平添了很多麻烦。这一方面表现为数字世界中由于特定原因被存储称图片格式的文字；另一方面是我们在现实生活中看到的所有物理形态的文字。所以我们需要借助OCR技术将这些文字和信息提取出来。在这方面，国内产品包括百度的涂书笔记和百度翻译等；而谷歌借助经过DistBelief训练的大型分布式神经网络，对于Google街景图库的上千万门牌号的识别率超过90%，每天可识别百万门牌号。
在这个阶段，图像识别技术仅作为我们的辅助工具存在，为我们自身的人类视觉提供了强有力的辅助和增强，带给了我们一种全新的与外部世界进行交互的方式。我们可以通过搜索找到图片中的关键信息；可以随手拍下一件陌生物体而迅速找到与之相关的各类信息；可以将潜在搭讪对象拍下提前去她的社交网络了解一番；也可以将人脸识别作为主要的身份认证方式……这些应用虽然看起来很普通，但当图像识别技术渗透到我们行为习惯的方方面面时，我们就相当于把一部分视力外包给了机器，就像我们已经把部分记忆外包给了搜索引擎一样。
这将极大改善我们与外部世界的交互方式，此前我们利用科技工具探寻外部世界的流程是这样：人眼捕捉目标信息、大脑将信息进行分析、转化成机器可以理解的关键词、与机器交互获得结果。而当图像识别技术赋予了机器“眼睛”之后，这个过程就可以简化为：人眼借助机器捕捉目标信息、机器和互联网直接对信息进行分析并返回结果。图像识别使摄像头成为解密信息的钥匙，我们仅需把摄像头对准某一未知事物，就能得到预想的答案。就像百度科学家余凯所说，摄像头成为连接人和世界信息的重要入口之一。
图像识别的高级阶段——拥有视觉的机器
上文提到，目前的图像识别技术是作为一个工具来帮助我们与外部世界进行交互，只为我们自身的视觉提供了一个辅助作用，所有的行动还需我们自己完成。而当机器真正具有了视觉之后，它们完全有可能代替我们去完成这些行动。目前的图像识别应用就像是盲人的导盲犬，在盲人行动时为其指引方向；而未来的图像识别技术将会同其他人工智能技术融合在一起成为盲人的全职管家，不需要盲人进行任何行动，而是由这个管家帮助其完成所有事情。举个例子，如果图像识别是一个工具，就如同我们在驾驶汽车时佩戴谷歌眼镜，它将外部信息进行分析后传递给我们，我们再依据这些信息做出行驶决策；而如果将图像识别利用在机器视觉和人工智能上，这就如同谷歌的无人驾驶汽车，机器不仅可以对外部信息进行获取和分析，还全权负责所有的行驶活动，让我们得到完全解放。
《人工智能：一种现代方法》中提到，在人工智能中，感知是通过解释传感器的响应而为机器提供它们所处的世界的信息，其中它们与人类共有的感知形态包括视觉、听觉和触觉，而视觉最为重要，因为视觉是一切行动的基础。在一次论坛上百度IDL的余凯院长问大家，你觉得哪种感觉最重要？没有人能很快作答，后来余凯院长换了个提问方式，如果要放弃一种感觉，你最不愿意放弃的是那一种？这时大家都回答是视觉。ChrisFrith在《心智的构建》中提到，我们对世界的感知不是直接的，而是依赖于“无意识推理”，也就是说在我们能感知物体之前，大脑必须依据到达感官的信息来推断这个物体可能是什么，这构成了人类最重要的预判和处理突发时间的能力。而视觉是这个过程中最及时和准确的信息获取渠道，人类感觉信息中的80%都是视觉信息。机器视觉之于人工智能的意义就是视觉之于人类的意义，而决定着机器视觉的就是图像识别技术。
更重要的是，在某些应用场景，机器视觉比人类的生理视觉更具优势，它更加准确、客观和稳定。人类视觉有着天然的局限，我们看起来能立刻且毫无费力的感知世界，而且似乎也能详细生动的感知整个视觉场景，但这只是一个错觉，只有投射到眼球中心的视觉场景的中间部分，我们才能详细而色彩鲜明的看清楚。偏离中间大约10度的位置，神经细胞更加分散并且智能探知光和阴影。也就是说，在我们视觉世界的边缘是无色、模糊的。因此，我们才会存在“变化盲视”，才会在经历着多样事物发生时，仅仅关注其中一样，而忽视了其他样事物的发生，而且不知道它们的发生。而机器在这方面就有着更多的优势，它们能够发现和记录视力所及范围内发生的所有事情。拿应用最广的视频监控来说，传统监控需要有人在电视墙前时刻保持高度警惕，然后再通过自己对视频的判断来得出结论，但这往往会因为人的疲劳、视觉局限和注意力分散等原因影响监控效果。但有了成熟的图像识别技术之后，再加以人工智能的支持，计算机就可以自行对视频进行分析和判断，发现异常情况直接报警，带来了更高的效率和准确度；在反恐领域，借助机器的人脸识别技术也要远远优于人的主观判断。
许多科技巨头也开始了在图像识别和人工智能领域的布局，Facebook签下的人工智能专家YannLeCun最重大的成就就是在图像识别领域，其提出的LeNet为代表的卷积神经网络，在应用到各种不同的图像识别任务时都取得了不错效果，被认为是通用图像识别系统的代表之一；Google借助模拟神经网络“DistBelief”通过对数百万份YouTube视频的学习自行掌握了猫的关键特征，这是机器在没有人帮助的情况下自己读懂了猫的概念。值得一提的是，负责这个项目的AndrewNG已经转投百度领导百度研究院，其一个重要的研究方向就是人工智能和图像识别。这也能看出国内科技公司对图像识别技术以及人工智能技术的重视程度。
图像识别技术，连接着机器和这个一无所知的世界，帮助它越发了解这个世界，并最终代替我们完成更多的任务。
微信公众号（关于人与科技的深度思考）：机器之心，微信个人号：zhaoyunfeng1984
图像识别发展历程是怎样的其识别过程有什么步骤
图象识别是人工智能的一个重要研究领域，是指通过计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别多种不同模式的目标和对像技术，以及一系列低质量图像的增强与重构技术，有效提高图像质量。
图像识别发展历程是怎样的？其识别过程有什么步骤？图像识别发展历程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。
1.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。
2.数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力。
3.物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上。
图像识别的过程包括4个步骤1.获取信息：主要是指将声音和光等信息通过传感器向电信号转换，也就是对识别对象的基本信息进行获取，并将其向计算机可识别的信息转换。
2.信息预处理：主要是指采用去噪、变换及平滑等操作对图像进行处理，基于此使图像的重要特点提高。
3.抽取及选择特征：主要是指在模式识别中，抽取及选择图像特征，概括而言就是识别图像具有种类多样的特点，如采用一定方式分离，就要识别图像的特征，获取特征也被称为特征抽取；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。
4.设计分类器及分类决策：其中设计分类器就是根据训练对识别规则进行制定，基于此识别规则能够得到特征的主要种类，进而使图像识别的不断提高辨识率，此后再通过识别特殊特征，最终实现对图像的评价和确认。
其实，机器的图像识别与人的图像识别原理是相似的，过程也一样。只是科技的进步，才使机器不仅能够像人类一样认人认物，而且还开始拥有超越人类的识别能力。