人工智能识别技术你了解多少
人工智能识别技术是指通过计算机、照相机、扫描仪等设备，自动获取并识别出目标指令、数据等信息的技术手段。最早起源于声控技术（语音识别技术），声控技术曾被广泛应用于智能手机的控制和互动中，其核心是将人的语音识别出来，与手机指令集进行对比，从而控制手机。
根据识别对象是否具有生命特征，人工智能识别技术主要可分为两类：有生命识别和无生命识别。
有生命人工智能识别技术实质是指与人体生命特征存在一定关联的技术，包括语音识别、指纹识别、人脸识别、虹膜识别等。语音识别技术工作原理是基于对识别者自身发出语音的科学有效识别，正确识别出语音的内容，或者通过语音判断出说话人的身份（说活人识别）；人工智能指纹识别技术在实践应用中，其工作原理是通过对人体指纹展开智能识别，最终正确判断识别出指纹所属的对应的人，从而满足实际需求；人工智能人脸识别技术是基于对人的脸部展开智能识别，对人的脸部不同结构特征进行科学合理检验，最终明确判断识别出检验者的实际身份；虹膜识别是通过虹膜的特征判断其实际身份。
无生命识别技术实质是指与人体生命特征不存在任何关联的技术，该项技术主要包括射频识别技术、智能卡技术、条形码识别技术。射频识别技术的工作核心是无线电磁波，其具体的工作原理是:无线电信号在电磁场下进行传送，完成数据和标签的识别；条形码识别技术包括一维码技术和二维码技术，二维码技术是在一维码技术基础之上发展出来的，给数据储存留下的空间更大，同时还可以纠错，在信息标示和信息采集中具有十分有效的运用；智能卡识别技术的识别对象主要是智能卡，智能卡主要是由集成电路板组成的，其工作主要是针对数据展开的运算和储存，通过将计算技术良好的融入到智能卡当中，针对数据进行的各种工作都做到了高效完成。
人工智能识别技术的应用非常广泛，而且不同种类的人工智能识别技术已经应用到了社会各领域，例如在语言翻译、面部识别等多个社会活动中都能够看到计算机人工智能的参与。除此之外，二维码识别和使用是人工智能识别技术运用的最典型的方式，它的利用主要是以二维码的形式生成程序和指令，在用户的移动终端屏幕上生成黑白格子拼接的平面图形，这些平面图形的分布通常来说具有一定的规律性，通过各种图形的排列组合，二维码图案具有唯一性，因此用户可以对二维码图案进行保存和记录。
我们相信，随着研究人员不断地对人工智能的有关技术进行优化和创新，人工智能识别技术将会更大程度地满足人们工作和生活需求。
本文由北京信息科技大学通信学院副教授李红莲进行科学性把关。
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人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理中的应用有哪些
当谈到人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理领域的应用时，我们可以看到它们正发挥着重要的作用。人工智能技术利用计算机科学和机器学习算法，使得计算机能够模仿人类的智能行为和决策过程。
人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理领域有广泛的应用。以下是这些领域中人工智能的一些常见应用：
图像处理：图像分类和识别：利用深度学习和卷积神经网络等技术，实现图像的分类和识别任务，例如物体识别、人脸识别等。目标检测和跟踪：通过训练神经网络模型，实现对图像中特定目标的检测和跟踪，例如行人检测、车辆跟踪等。图像生成和增强：利用生成对抗网络（GAN）等技术，生成逼真的图像，并进行图像增强，例如超分辨率图像生成、图像修复等。语音识别：语音转文本：利用深度学习模型，将语音信号转化为文字，实现语音识别任务，例如语音助手、语音转写等。语音情感分析：通过分析语音信号的声调、语速等特征，实现对语音中情感的识别和分析。自然语言处理：文本生成和翻译：通过神经网络模型，实现文本的生成和翻译任务，例如文本摘要生成、多语言翻译等。问答系统和对话机器人：利用自然语言处理和知识图谱等技术，实现智能问答系统和对话机器人，能够回答用户的问题和进行自然对话。整理了有关人工智能的籽料，有图像处理opencv自然语言处理、机器学习、数学基础等人工智能资料，深度学习神经网络+CV计算机视觉学习（两大框架pytorch/tensorflow+源码课件笔记）关注公众H：AI技术星球 回复 123这些只是人工智能在图像处理、语音识别和自然语言处理领域中的一些应用示例，随着技术的发展和创新，还会出现更多新的应用和突破。人工智能的应用不仅限于这些领域，还延伸到医疗诊断、智能交通、金融风控等多个行业。随着技术的进步和数据的丰富，人工智能在各个领域的应用将会更加广泛和深入。人工智能的历史、现状和未来
如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，人工智能正成为推动人类进入智能时代的决定性力量。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷转型发展，抢滩布局人工智能创新生态。世界主要发达国家均把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，力图在国际科技竞争中掌握主导权。习近平总书记在十九届中央政治局第九次集体学习时深刻指出，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。错失一个机遇，就有可能错过整整一个时代。新一轮科技革命与产业变革已曙光可见，在这场关乎前途命运的大赛场上，我们必须抢抓机遇、奋起直追、力争超越。
概念与历程
了解人工智能向何处去，首先要知道人工智能从何处来。1956年夏，麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”，首次提出“人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。
人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，研究目的是促使智能机器会听（语音识别、机器翻译等）、会看（图像识别、文字识别等）、会说（语音合成、人机对话等）、会思考（人机对弈、定理证明等）、会学习（机器学习、知识表示等）、会行动（机器人、自动驾驶汽车等）。
人工智能充满未知的探索道路曲折起伏。如何描述人工智能自1956年以来60余年的发展历程，学术界可谓仁者见仁、智者见智。我们将人工智能的发展历程划分为以下6个阶段：
一是起步发展期：1956年—20世纪60年代初。人工智能概念提出后，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。
二是反思发展期：20世纪60年代—70年代初。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，人们开始尝试更具挑战性的任务，并提出了一些不切实际的研发目标。然而，接二连三的失败和预期目标的落空（例如，无法用机器证明两个连续函数之和还是连续函数、机器翻译闹出笑话等），使人工智能的发展走入低谷。
三是应用发展期：20世纪70年代初—80年代中。20世纪70年代出现的专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。
四是低迷发展期：20世纪80年代中—90年代中。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。
五是稳步发展期：20世纪90年代中—2010年。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1997年国际商业机器公司（简称IBM）深蓝超级计算机战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，2008年IBM提出“智慧地球”的概念。以上都是这一时期的标志性事件。
六是蓬勃发展期：2011年至今。随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
现状与影响
对于人工智能的发展现状，社会上存在一些“炒作”。比如说，认为人工智能系统的智能水平即将全面超越人类水平、30年内机器人将统治世界、人类将成为人工智能的奴隶，等等。这些有意无意的“炒作”和错误认识会给人工智能的发展带来不利影响。因此，制定人工智能发展的战略、方针和政策，首先要准确把握人工智能技术和产业发展的现状。
专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，形成了人工智能领域的单点突破，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗（AlphaGo）在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平，人工智能系统诊断皮肤癌达到专业医生水平。
通用人工智能尚处于起步阶段。人的大脑是一个通用的智能系统，能举一反三、融会贯通，可处理视觉、听觉、判断、推理、学习、思考、规划、设计等各类问题，可谓“一脑万用”。真正意义上完备的人工智能系统应该是一个通用的智能系统。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，但是通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。当前的人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，依然还有很多“不能”，与人类智慧还相差甚远。
人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。人工智能领域处于创新创业的前沿。麦肯锡公司报告指出，2016年全球人工智能研发投入超300亿美元并处于高速增长阶段；全球知名风投调研机构CBInsights报告显示，2017年全球新成立人工智能创业公司1100家，人工智能领域共获得投资152亿美元，同比增长141%。
创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。例如，传统信息产业代表企业有微软、英特尔、IBM、甲骨文等，互联网和移动互联网时代信息产业代表企业有谷歌、苹果、脸书、亚马逊、阿里巴巴、腾讯、百度等。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。
人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。
趋势与展望
经过60多年的发展，人工智能在算法、算力（计算能力）和算料（数据）等“三算”方面取得了重要突破，正处于从“不能用”到“可以用”的技术拐点，但是距离“很好用”还有诸多瓶颈。那么在可以预见的未来，人工智能发展将会出现怎样的趋势与特征呢？
从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。2016年10月，美国国家科学技术委员会发布《国家人工智能研究与发展战略计划》，提出在美国的人工智能中长期发展策略中要着重研究通用人工智能。阿尔法狗系统开发团队创始人戴密斯·哈萨比斯提出朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标前进。微软在2017年成立了通用人工智能实验室，众多感知、学习、推理、自然语言理解等方面的科学家参与其中。
从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。
从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。例如阿尔法狗系统的后续版本阿尔法元从零开始，通过自我对弈强化学习实现围棋、国际象棋、日本将棋的“通用棋类人工智能”。在人工智能系统的自动化设计方面，2017年谷歌提出的自动化学习系统（AutoML）试图通过自动创建机器学习系统降低人员成本。
人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%；到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。
人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。
人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。2018年4月，欧盟委员会计划2018—2020年在人工智能领域投资240亿美元；法国总统在2018年5月宣布《法国人工智能战略》，目的是迎接人工智能发展的新时代，使法国成为人工智能强国；2018年6月，日本《未来投资战略2018》重点推动物联网建设和人工智能的应用。世界军事强国也已逐步形成以加速发展智能化武器装备为核心的竞争态势，例如美国特朗普政府发布的首份《国防战略》报告即谋求通过人工智能等技术创新保持军事优势，确保美国打赢未来战争；俄罗斯2017年提出军工拥抱“智能化”，让导弹和无人机这样的“传统”兵器威力倍增。
人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。2017年9月，联合国犯罪和司法研究所（UNICRI）决定在海牙成立第一个联合国人工智能和机器人中心，规范人工智能的发展。美国白宫多次组织人工智能领域法律法规问题的研讨会、咨询会。特斯拉等产业巨头牵头成立OpenAI等机构，旨在“以有利于整个人类的方式促进和发展友好的人工智能”。
态势与思考
当前，我国人工智能发展的总体态势良好。但是我们也要清醒看到，我国人工智能发展存在过热和泡沫化风险，特别在基础研究、技术体系、应用生态、创新人才、法律规范等方面仍然存在不少值得重视的问题。总体而言，我国人工智能发展现状可以用“高度重视，态势喜人，差距不小，前景看好”来概括。
高度重视。党中央、国务院高度重视并大力支持发展人工智能。习近平总书记在党的十九大、2018年两院院士大会、全国网络安全和信息化工作会议、十九届中央政治局第九次集体学习等场合多次强调要加快推进新一代人工智能的发展。2017年7月，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署，描绘了面向2030年的我国人工智能发展路线图，旨在构筑人工智能先发优势，把握新一轮科技革命战略主动。国家发改委、工信部、科技部、教育部等国家部委和北京、上海、广东、江苏、浙江等地方政府都推出了发展人工智能的鼓励政策。
态势喜人。据清华大学发布的《中国人工智能发展报告2018》统计，我国已成为全球人工智能投融资规模最大的国家，我国人工智能企业在人脸识别、语音识别、安防监控、智能音箱、智能家居等人工智能应用领域处于国际前列。根据2017年爱思唯尔文献数据库统计结果，我国在人工智能领域发表的论文数量已居世界第一。近两年，中国科学院大学、清华大学、北京大学等高校纷纷成立人工智能学院，2015年开始的中国人工智能大会已连续成功召开四届并且规模不断扩大。总体来说，我国人工智能领域的创新创业、教育科研活动非常活跃。
差距不小。目前我国在人工智能前沿理论创新方面总体上尚处于“跟跑”地位，大部分创新偏重于技术应用，在基础研究、原创成果、顶尖人才、技术生态、基础平台、标准规范等方面距离世界领先水平还存在明显差距。在全球人工智能人才700强中，中国虽然入选人数名列第二，但远远低于约占总量一半的美国。2018年市场研究顾问公司CompassIntelligence对全球100多家人工智能计算芯片企业进行了排名，我国没有一家企业进入前十。另外，我国人工智能开源社区和技术生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强，国际影响力有待提高。我国参与制定人工智能国际标准的积极性和力度不够，国内标准制定和实施也较为滞后。我国对人工智能可能产生的社会影响还缺少深度分析，制定完善人工智能相关法律法规的进程需要加快。
前景看好。我国发展人工智能具有市场规模、应用场景、数据资源、人力资源、智能手机普及、资金投入、国家政策支持等多方面的综合优势，人工智能发展前景看好。全球顶尖管理咨询公司埃森哲于2017年发布的《人工智能：助力中国经济增长》报告显示，到2035年人工智能有望推动中国劳动生产率提高27%。我国发布的《新一代人工智能发展规划》提出，到2030年人工智能核心产业规模超过1万亿元，带动相关产业规模超过10万亿元。在我国未来的发展征程中，“智能红利”将有望弥补人口红利的不足。
当前是我国加强人工智能布局、收获人工智能红利、引领智能时代的重大历史机遇期，如何在人工智能蓬勃发展的浪潮中选择好中国路径、抢抓中国机遇、展现中国智慧等，需要深入思考。
树立理性务实的发展理念。任何事物的发展不可能一直处于高位，有高潮必有低谷，这是客观规律。实现机器在任意现实环境的自主智能和通用智能，仍然需要中长期理论和技术积累，并且人工智能对工业、交通、医疗等传统领域的渗透和融合是个长期过程，很难一蹴而就。因此，发展人工智能要充分考虑到人工智能技术的局限性，充分认识到人工智能重塑传统产业的长期性和艰巨性，理性分析人工智能发展需求，理性设定人工智能发展目标，理性选择人工智能发展路径，务实推进人工智能发展举措，只有这样才能确保人工智能健康可持续发展。
重视固本强基的原创研究。人工智能前沿基础理论是人工智能技术突破、行业革新、产业化推进的基石。面临发展的临界点，要想取得最终的话语权，必须在人工智能基础理论和前沿技术方面取得重大突破。我们要按照习近平总书记提出的支持科学家勇闯人工智能科技前沿“无人区”的要求，努力在人工智能发展方向和理论、方法、工具、系统等方面取得变革性、颠覆性突破，形成具有国际影响力的人工智能原创理论体系，为构建我国自主可控的人工智能技术创新生态提供领先跨越的理论支撑。
构建自主可控的创新生态。我国人工智能开源社区和技术创新生态布局相对滞后，技术平台建设力度有待加强。我们要以问题为导向，主攻关键核心技术，加快建立新一代人工智能关键共性技术体系，全面增强人工智能科技创新能力，确保人工智能关键核心技术牢牢掌握在自己手里。要着力防范人工智能时代“空心化”风险，系统布局并重点发展人工智能领域的“新核高基”：“新”指新型开放创新生态，如产学研融合等；“核”指核心关键技术与器件，如先进机器学习技术、鲁棒模式识别技术、低功耗智能计算芯片等；“高”指高端综合应用系统与平台，如机器学习软硬件平台、大型数据平台等；“基”指具有重大原创意义和技术带动性的基础理论与方法，如脑机接口、类脑智能等。同时，我们要重视人工智能技术标准的建设、产品性能与系统安全的测试。特别是我国在人工智能技术应用方面走在世界前列，在人工智能国际标准制定方面应当掌握话语权，并通过实施标准加速人工智能驱动经济社会转型升级的进程。
推动共担共享的全球治理。目前看，发达国家通过人工智能技术创新掌控了产业链上游资源，难以逾越的技术鸿沟和产业壁垒有可能进一步拉大发达国家和发展中国家的生产力发展水平差距。在发展中国家中，我国有望成为全球人工智能竞争中的领跑者，应布局构建开放共享、质优价廉、普惠全球的人工智能技术和应用平台，配合“一带一路”建设，让“智能红利”助推共建人类命运共同体。
（作者：中央人民政府驻香港特别行政区联络办公室副主任、中国科学院院士）
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.
【研究】图像识别及应用
1图像识别是什么？
2图像识别的应用场景有哪些？
什么是图像识别
图像识别，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。根据观测到的图像，对其中的物体分辨其类别，做出有意义的判断。利用现代信息处理与计算技术来模拟和完成人类的认识、理解过程。一般而言，一个图像识别系统主要由三个部分组成，分别是：图像分割、图像特征提取以及分类器的识别分类。
其中，图像分割将图像划分为多个有意义的区域，然后将每个区域的图像进行特征提取，最后分类器根据提取的图像特征对图像进行相对应的分类。实际上，图像识别和图像分割并不存在严格的界限。从某种意义上，图像分割的过程就是图像识别的过程。图像分割着重于对象和背景的关系，研究的是对象在特定背景下所表现出来的整体属性，而图像识别则着重于对象本身的属性。图像分割以及识别技术在航天、医学、通信、工业自动化、机器人及军事等领域均有着广泛的应用。
图为图像识别系统图
图像识别的国内外研究现状
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。
图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环，一直备受重视。微软在两年前就公布了一项里程碑式的成果：它的图像系统识别图片的错误率比人类还要低。如今，图像识别技术又发展到一个新高度。这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代，以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步，这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。
其实对于图像识别技术，大家已经不陌生，人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴，但是图像识别远不只如此，它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。发展至今，尽管与理想还相距甚远，但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。
1、智能家居
在智能家居领域，通过摄像头获取到图像，然后通过图像识别技术识别出图像的内容，从而做出不同的响应。举个例子，我们在门口安装了摄像头，当有物体出现在摄像头范围内的时候，摄像头自动拍摄下图像进行识别，如果发现是可疑的人或物体，就可以及时报警给户主。如果图像和主人的面部匹配，则会主动为主人开门。还有家庭用的智能机器人，通过图像识别技术可以对物体进行识别，并且实现对人的跟随，搭配上人工智能系统，它能分辨出你是它的哪个主人，并且能你进行一些简单的互动，比如检测到是家里的老人，它可能会为你测一测血压，如果是小孩子，它可能给你讲个故事。
2、电商购物
网购时消费者使用的“相似款（拍照识别/扫描识别）”搜索功能，就是基于图像识别技术，当消费者将鼠标停留在感兴趣的商品上后，就可以选择查看相似的款式；同时通过调整算法，还能够更好的猜测消费者的意图，搜素结果即使不能提供完全匹配的商品，也会为消费者推荐最为相关的商品，尽量满足消费者的购物需求。这对于商家来说，也是一种从外界导流和提高移动端用户黏度的方式之一。
3、金融
在金融领域，身份识别和智能支付将提高身份安全性与支付的效率和质量。比如，在传统金融中，用户在申请银行贷款或证券开户时，均必须到实体门店上做身份信息核实，完成面签。如今，通过人脸识别技术，用户只需要打开手机摄像头，自拍一张照片，系统将会做一个活体检测，并进行一系列的验证、匹配和判定，最终会判断这个照片是否是用户本人操作，完成身份核实。
4、安防
图像识别在安防领域应用较多，未来在软硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中，图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节。比如，人脸识别是智能安防时代视频监控中不可或缺的一部分，能直接帮助用户从视频画面中提取出“人”的信息，这大大提升了监控系统的价值，让监控系统不再是“呆板”的去录像，而且让它去“认人”。
5、医疗
未来，将图像识别技术应用到医疗领域，可以更精准更快速地分辨X光片、MRI和CT扫描图片，上至诊断预防癌症，下至加速发现治病救命的新药。一个放射科医生一生可能会看上万张扫描图像，但是，一台计算机可能会看上千万张。让计算机来解决图像的问题，这听起来并不疯狂。
6、交通系统
近年来，伴随着城市的飞速发展，城市内人口急剧增加，汽车拥有量持续提高，由此引发了一系列的交通安全和交通拥堵问题。因此，近年来，图像识别技术被广泛应用于交通运输领域，交通违章监测、交通拥堵检测、信号灯识别以提高交通管理者的工作效率，更好的解决城市交通问题。
此外，在机器人、无人家、自动驾驶、军事、工业化生产线、食品检测、教育、古玩、地质勘探等行业中，图像识别也有不同程度的应用。