AI中的图像识别技术的原理及过程
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！
图像识别技术概述
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。
图像识别技术
图像识别技术是人工智能的一者良胶个重要领域。为了编制模拟人类图像识仅校物放迅别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。这种模型认为，识别某个图像，必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式，又叫模板顾受。当前的刺激如果能与大脑中的模板相匹配，这个图像也就被识别了。例如有一个字母A,如果在脑中有个A模板,字母A的大小、方位、形状都与这个A模板完全一致,字母A就被识别了。图像识别中的模式识别(PatternRecognition)，是一种从大量信息和数据出发，在专家经验和已有认识的基础上，利用袁入计算机和数学推理的方法对形棉期源万为落状、模式、曲线、数字、字符格命体植知乙困相防哥鸡斗式和图形自动完成识别、评价的过程。模式识别包括两个阶段，即学习阶段和实现阶段，前者是对样本刘进行特征选择，寻找分类的规律，后者是根据分类规律对未知样本集进行分类和识别。这个模式识别的模板匹配模型简单明了，也容易得到实际应用。但这种模型强调图像必须与脑中入前倍雨培我审已且生稳的模板完全符合才能加以识别，而事实上人不仅能识别与脑中的模板完全一致的图像，也能识别与模板不完全一致告括密光谁否言的图像。例如,人们不仅能识别某一个具体的字母A,也能识别了方京其印刷体的、手写体的、方向不正、大小不同的各种字母A。同时,人能识别的图像是大量的，如果所识别的每一个图像在脑中都有一个相应的员此杆浓水做而富输先模板，也是不可能策的。
为了解决模板匹配模型存在的问题，格式塔祖积海报率系心理学家又提出了一个原型匹政采配模型。这种模型认为，在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板，而是图像的某些"相似性"。从图像中抽象出来的"相似性"就可作为原型，拿它来检验所要识别的图像。如果能找到一个相似的原型，这个图像也就被识别了。这种模型从神经上和记忆探寻音查贵样投的过程上来看，都比模板匹配模型更适宜，而且还能说明对一些不规则的，但某些方面与原型相似的图像的识别。但是，这种模型没有说明人是怎样对相似的刺激进行辨别和加工的试入目，它也难以在计算机程序中得到实现。因此又有人运案翻妈地提出了一个更复杂的模型，即"泛魔"识别模型。
人工智能在图像处理技术上的应用
人工智能在图像处理技术上的应用
摘要:在当今这个科技高速发展的信息时代,利用图片储存信息已经变成了人们生活中一项重要的技术。深度学习是计算机人工智能领域的一个重要核心概念，在计算机图像信息处理中运用深度学习，不仅可以大大提高计算机获取和表征图像的信息表达和知识泛化能力，还可以更方便、高效、快速、准确、有效地进行计算机图像分析和处理。在这篇文章中，我将主要对与计算机图像识别和处理相关的技术，以及计算机深度学习理论进行描述与分析。
关键词:人工智能;数字图像分析与处理
随着计算机技术和大数据时代的到来，人工智能已成为一个国家研究和推广的关键技术。在实际的日常生活场景中，作为现代人工智能技术领域的核心技术，在人脸特征识别技术、道路交通动态监测分析系统技术等现代人工智能技术的综合应用模式下，我们的工作和效率都有了很大的提高，在当前的实际社会环境中，计算机深度学习系统也广泛应用于其他学科。
一、人工智能概述
人工智能这个词需不要多做解释，这是一个非常宽泛的话题，根据字面意思，人工智能既人工创造出来的智能，比如如何让机器具有学习和思考能力甚至具有人类一样的情感，电影中的机器人是人工智能的一种；我们手机中的Siri、小爱同学等语音助手，也是人工智能的一种；每天使用的淘宝，会推送我们所喜欢的物品，这也是人工智能的一种；自动化仓库能够根据订单自动运输货物，这也是人工智能的一种。人工智能的发展非常迅速，每年都有众多突破性论文发表，现在人工智能所能做的远远不是像垃圾邮件归类或是文章视频推荐这样的功能了，在图像处理领域上的进展也是突飞猛进，例如前几年的造假三剑客：DeepFake可以替换掉任何一个视频中的人脸，并且恐怖的是它们看起来并不像是计算机生成的[1]；假如你不会跳舞，你可以随便录一段视频，随便地活动一下EverybodyDanceNow就可以将专业的舞蹈动作复制到你的身体上[2];还有一项技术，只需要采集说话的人五秒的语音，就可以用此人的语音朗读任何一句话。但随后，就有一个叫DeepFakeDetector的AI，可以用来识别哪些视频中人物头像是被修改过的，哪些视频是伪造的[3]。
二、机器学习概述
机器学习可以说是奠定了人工智能的基础，那么机器学习到底是什么东西呢？我将举例说明这一概念，假如我们给计算机看一系列照片，并告诉他哪个是鸟，哪个是狗或者哪个是一头象，计算机会学习并记住我们所告诉他的知识，下次我们再给计算机看一张他所没有看过的新照片，它也能推断出图片中的内容。那么机器学习是如何运作的呢？我们都知道，在计算机中，任何数据都是用01的数字来表示的，同样一张图片在计算机中也是由许多数字构成的，比如图片中的每一个像素点都可以用数字来代表其亮度，假如0代表黑色，255代表白色，那么任何一个介于0和255之间的数字，就可以用来代表介于黑色和白色之间的颜色，假如图片是宽100个像素点，高100个像素点，则可以用10000个数字来代表一张图片。由此，假如我们给计算机一张图片，也就是这10000个数字，他就可以用一个特别的数学公式f(x)得出一个结果，而这个结果就可以用来代表图片中究竟是什么物体，这也是为什么计算机能够识别出图像中的内容，我们教给计算机这个图是什么，那个图是什么的过程，其实就是让计算机能够得出这个公式f(x)，而这一过程的专业术语就是训练，同时也是机器学习所要做的全部事情，f(x)在计算机数学里，被称为模型model，就好像是计算机通过学习，在计算机的大脑中建立了一个模型一样，但实际上，计算机只是得出了一个公式而已，一个好的模型通常识别的正确率会很高，计算机在识别图像这方面，做的可比人类要好得多。
三、图像处理技术概述
图像识别处理是技术上即将使我们每个人肉眼看到的各种图像信息全部转化而为由计算机直接可以直接识别得到的一组数字信息,继而可以进行其它一系列图像数据处理过程的一项技术。图像压缩处理的技术通常由图像分类、增强、压缩、特征信息提取处理以及图像编码技术这等几个大部分模块组成[1]。在进行图像加工处理业务的实施过程中为了做到尽可能大程度地提升图像信息的视觉清晰度,以达到实现系统对图像信号的更有效地识别,在正确使用图像加工处理业务技术措施的过程同时也还要格外注意和其他的支持性技术措施的交叉组合或使用,以大大提升图像内容的图象质量效果和图象分辨率。
四、人工神经网络概述
神经网络其实就是一种数学公式，数学模型，而人工神经网络正如它的名字，是仿照人的大脑细胞来工作的，人的大脑中有一千多亿个神经元，相互连接的神经元相互连接形成了一个复杂庞大的网络，我们正是因为这个网络，才能够侦测外部环境的变化，并控制和调节我们自身的行为和内环境的稳态，比如当天气寒冷时，分布于全身的感觉神经元就可以通过这个复杂的网络，将寒冷的信号传递给中枢神经系统，至于信号是如何传递的，首先，神经元通过许多突触与其他的神经元链接，突触能够将一个神经元收到的信号传递给另外一个神经元，并且信号能否继续传递下去，取决于神经元收到信号的强度以及突触是否对该信号进行加强或者抑制。人工神经网络与此非常类似，神经元之间信号的传递，不过是计算机中一些数字的运算，并且在计算机模拟的人工神经网络中，我们将复杂的神经网络转换成一层一层相连的结构，每一层的神经元与下一层的神经元相互连接，信号一层一层接连传递直到最后一层。如果以前文中的图片识别为例，第一层的信号既10000个数字，而经过层层运算得到最后一层的数字，便是用来代表图片内容的结果，
五、深度学习技术概述
深度学习可以说是一个经常被听到的词语，目前大部分表现优异的应用，都用到了深度学习，比如战胜人类围棋高手的AlphaGo也用到了深度学习，而深度学习中的深度这个词，并不是指学习的内容或难度有多么深，实际上，深度学习是人工神经网络的一个特例，也就是深度更高的神经网络，至于为什么把神经网络做的这么深，其实也很好理解，设计一个大规模的神经网络，往往可以胜任更加困难的工作，应用深度学习系统可以帮助实现我们对大量图像、文字符号以及语言文本内容等知识信息资源的及时有效地提取整合和快速识别[2]。随着现代大规模计算机视觉计算能力技术水平的不断提高，大数据技术应用技术不断发展，深度学习的功能和计算机学习能力得到了极大的提高，并开始广泛有效地应用于多个大规模计算机视觉领域，在深度学习中使用神经网络模型可以更有效、更准确地分析和模拟模拟人脑的各种工作原理。
六、深度学习理论在计算机图像快速处理领域中的应用及分析结论
深度学习方法在纯图象信息去噪算法及其应用系统上产生的重要影响应用与意义图像信息识别去噪技术工作领域是作为现代复杂图像视觉知识处理分析系统过程中技术应用方面十分之十分重要的一项又的一个核心工作环节,目前计算机深度知识学习工具技术在研究纯形图像去噪算法应用的主要领域范围内所取得良好的工作效果应用面也已经能够达到的十分相当的广泛。通过图像识别去噪工作的快速学习方式学习方法可以很迅速的有效快速的学习提升了我们专业计算机领域工作研究人员的对各种复杂图像信息快速识别工作的能力快速的识别与分析工作能力,其研究成果以及在其他如汽车安检、医疗及救护工作等的诸多技术领域范围内已取得的重要成果的应用效果都会十分重要。目前，利用卷积神经网络中的机器学习模型来独立分析图像特征的机器学习系统的研究一般并不困难。近两年来，在图像去噪等问题上进行了充分的基础研究和应用工作，步伐将非常快。现在，该法在中国的适用范围比较全面，被广泛采用。基于深度学习模型的图像去噪算法是其核心，通过研究原始噪声图像与噪声图像特征之间的关系，建立了非线性映射模型算法。同时，系统还将使用卷积子网方法采集原始图像特征信息数据，然后系统将根据目前可以采集的原始噪声图像特征信息数据恢复原始噪声图像信息。在我们的实际应用场景中，通过这种基于深度机器视觉学习算法的去噪恢复方法，可以快速提取出大量仍然存在于原始图像信息序列中的图像纹理信息，然后对图像的后处理过程产生另一种简单、直观、良好的图像视觉效果。
参考文献
[1]DeferredNeuralRendering-ImageSynthesisusingNeuralTexture(SIGGRAPH2019)
[2]EverybodyDanceNow(ICCV2009)
[3]TransferLearningfromSpeakerfromSpeakerVerificationtoMultispeakerText-To-SpeechSynthesis
[4]王能玉,杨敏.基于深度学习、图像处理算法的图像成剪纸平台[J].电脑知识与技术,2018,14(25):61-63+70.
[5]殷琪林,王金伟.深度学习在图像处理领域中的应用综述[J].高教学刊,2018,11(9):72-74.