图像识别技术（一）——应用场景介绍
人脸识别：基于深度学习的人脸识别方案，准确识别图片中的人脸信息，提供人脸属性识别、关键点定位、人脸1：1比对、人脸1：N识别、M:N识别、活体检测等能力
图像识别：准确识别图片中的物体类别、位置、置信度等综合信息
图像搜索：以图搜图，在指定图库中搜索出相同或相似的图片
人体分析：基于深度学习的人体识别方案，准确识别图像中的人体相关信息，提供人体检测与追踪、关键点定位、人流量统计、属性分析、人像分割、手势识别等能力
文字识别（OCR）：识别图像中文字技术
图像搜索图像搜索（ImageSearch）基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助您从指定图库中搜索相同或相似的图片。
应用场景1.1.1 商品推荐将用户拍摄的图片在商品库中搜索，找到同款或相似的商品，进行商品销售或者相关商品推荐。
1.1.2 侵权图片定位版权图片是摄影和设计类网站的重要资产，版权图片搜索可以从海量图片库中快速定位侵权盗用图片，帮助图库网站捍卫权益。
图像标签图像标签（ImageTagging），基于深度学习技术，可准确识别图像中的视觉内容，提供数万种物体、场景和概念标签，具备目标检测和属性识别等能力，帮助客户准确识别和理解图像内容
应用场景1.1.1 场景分析图像的内容标签缺乏，导致用户检索效率较低。图像标签功能可准确识别图像内容，提高检索效率和精度，从而使得个性化推荐、内容检索和分发更为有效
1.1.2 场景分析图像的内容标签缺乏，导致用户检索效率较低。图像标签功能可准确识别图像内容，提高检索效率和精度，从而使得个性化推荐、内容检索和分发更为有效
1.1.3 内容推荐识别图像中的场景或物品，将识别的标签融入推荐系统，实现个性化准确推送
1.1.4 图库管理对图库中的图像进行自动打标，利用标签进行分类，高效实现图库的智能化管理
Demo
图像标签：http://image-demo.ei.huaweicloud.com/#/ais-demo/pc/image-tagging（华为云）
低光照增强低光照增强（DarkEnhance）基于信号处理和深度学习技术，通过增强图像暗光区域，突显图像中的有效视觉信息。对光线不足或逆光等因素导致的模糊图像，重建出高清图像
应用场景1.1.1 室内照片提升室内拍摄照片的清晰度，解决由于低光照、暗光导致的图像不清晰等问题
1.1.2 视频监控用于解决视频监控在应用场景下容易受低光照造成视觉画面质量不清晰，关键区域看不清等视觉感知能力不足的问题
1.1.3 车载系统恶劣天气会使户外清晰度降低导致交通事故频发，低光照增强可以在暗光等条件下更准确的提升画面中人、车、物的视觉感知能力，使得车载系统更智能
Demo：
低光照增强：http://image-demo.ei.huaweicloud.com/#/ais-demo/pc/image-tagging（华为云）
图像去雾Defog
图像去雾（Defog）基于信号处理和深度学习技术，提供图像去雾的能力。对雾霾天气等因素导致的模糊图像，重建出高清图像
应用场景1.1.1 视频监控用于解决视频监控在应用场景下容易受极端天气影响，造成视觉画面模糊，看不清等问题
1.1.2 车载系统恶劣天气会使户外清晰度降低导致交通事故频发，图像去雾可以在雾霾等条件下更准确的提升画面中人、车、物的视觉感知能力，使得车载系统更智能
Demo
图像去雾：http://image-demo.ei.huaweicloud.com/#/ais-demo/pc/image-tagging（华为云）
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图像识别 业务场景 设计
在设计图像识别业务场景时，需要考虑以下几个方面：
识别对象：首先需要明确需要识别的对象是什么，比如人脸、汽车、文档等。目标对象的属性会影响系统的设计和模型的选择。
数据采集和预处理：针对目标对象，需要准备足够的数据集作为模型训练的数据源。同时，也需要对数据进行预处理，如去除噪声、裁剪、缩放等操作。
模型训练和选择：在收集和预处理数据之后，需要选择适当的算法模型进行训练。这个过程需要根据业务需求和数据情况来选择，如传统机器学习算法、深度神经网络等。
模型测试和优化：训练好的模型需要进行测试和优化，检验模型的准确性和可靠性，同时根据测试结果进行模型调优。
集成和部署：完成模型训练和测试后，需要将模型集成到业务应用中，并进行部署和测试，以确保其可靠性和稳定性。
在实际设计中，还需要考虑安全性、性能和用户体验等因素。需要对系统进行综合考虑和设计，以实现最佳的业务效果。
图像识别
图像识别服务图像识别服务图像识别（ImageRecognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括图像标签，媒资图像标签，图像描述，名人识别，主体识别等。
图像识别以开放API（ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。
图像识别（ImageRecognition），是指利用计算机对图像进行分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，包括图像标签，媒资图像标签，图像描述，名人识别，主体识别等。
图像识别以开放API（ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口）的方式提供给用户，用户通过实时访问和调用API获取推理结果，帮助用户自动采集关键数据，打造智能化业务系统，提升业务效率。
图像识别 业务场景图
图像识别技术在许多业务场景中都可以发挥重要作用，以下是几个常见的业务场景：
智能安防：利用图像识别技术对监控摄像头或视频流中的人、车等进行识别，实现入侵检测、车辆追踪等功能。
无人驾驶：采用多种传感器采集车辆周围的图像、声音、距离等信息，通过图像识别技术对道路环境、障碍物、行人等进行实时识别，指导车辆做出相应的行驶决策。
零售业：利用图像识别技术识别顾客的面部特征、购物习惯等信息，提供个性化推荐和优惠活动；利用视觉算法识别商品条码和货架上的商品信息，实现智能库存管理。
医疗诊断：通过图像识别技术对医学影像进行分析，辅助医生进行病情诊断和治疗决策。
总的来说，图像识别技术在许多行业中都有广泛的应用前景，可以优化业务流程，提升效率和客户满意度。