商品图像识别是什么如何实现图像识别呢
不管如何，我们始终要承认时代在一步一步的发展，目前我们所在的时代科学技术发展跟我们的生活有这很大的影响，其中发展最为迅猛的就是商品图像识别，就好比如人脸识别，从当初的安防，到后来的手机解锁，再到支付，图像识别和我们的生活不断地密切相关。那么什么是图像识别?就让我来告诉大家。
图像识别是计算机视觉的机制之一，而计算机视觉是人工智能的一个分支。
正如我们在AI、机器学习与深度学习的区别一文中提到的那样，人工智能(也称AI)是一种能够模仿人类特征并胜任通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。
为了让AI更有说服力，我们需要所谓的“计算机视觉”。根据VentureBeat的说法，计算机视觉是“计算机获取，处理和分析主要来自视觉提示或热传感器，超声波等类似来源的数据。
简而言之，计算机视觉使得机器能够“看”事物——甚至包括人类无法看到的事物。例如，位于匹兹堡(美国)的卡内基梅隆大学实际上正致力于研究名为“呼吸凸轮”的计算机视觉应用。该应用配备了四个云连接摄像头，可以让用户监控和记录空气污染，甚至可以追溯到污染的源头。是的，它“看到”了空气质量。
然而，要想让机器做到人类无法做到的事情，我们必须首先使机器能够做到人类可以做的事情：看到并标记物体和生物。这是图像识别的主要功能。
Tensorflow是一个由Google开发人员创建的开源软件库，它将图像识别定义为计算机将图像或视频分解为像素，识别形状，以便“看到”这些图像的内容，并对它们进行分类的过程。
例如，股票网站每天都有数百万张图片上传和数十亿的搜索量。通常，网站建设者必须为他们上传的每张照片添加标签和说明，以便与用户的搜索词匹配。通过安装图像识别应用，一旦图像传输到服务器，机器就可以自动识别图像中的人物或物体。然后，它可以自动对图像进行描述，比人类的描述更加具体，从而优化搜索引擎并改善用户体验。
如何实现图像识别?
目前，深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说，深度学习就是一种机器学习框架，通过模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习能力。因此，计算机可以准确识别图片中的内容，而无需根据指令安装手动编码的软件——但它需要大量数据才能完成识别。
因此，全世界都在致力于开发大量数据，其中最典型的例子就是ImageNet和PASCAL数据集。经过多年的努力，这些庞大且免费的数据集包含数百万张图像，每张图像都标记有图像内容相关的关键字
1.ImageNet：由普林斯顿大学的研究人员于2009年创建，这个可视化数据集拥有从Flickr等搜索引擎收集的超过1400万个URL图像。在数据集创建过程中，工作人员和志愿者对提交的图片进行了详细地注释，并将其分类为约1000个对象类。
2.PASCAL：PASCAL由欧盟国家各大学联合创建，与ImageNet数据集相比，PASCAL相形见绌——仅有20个对象类，共20,000个训练图像。
正如您可能已经从两者在类数量上的巨大差异中猜到的那样，PASCAL的分类更具通用性。相反，ImageNet注重图像识别技术发展一个关键特征：类间差异性——机器能够识别两张包含同一物种或物体的不同类型的图像，因此图像被分在不同的类别中。例如，虽然同一图片在PASCAL中仅属于“狗”这一类别，但它在ImageNet中可能被分类为“柯基犬”，“牧羊犬”或“哈巴狗”等类。
为什么要投资图像学习?
看起来每个人都在这样做，不是吗?因为他们确实在这样做。
2012年，QualcommConnectedExperiences公司首次推出Vuforia软件平台。该平台利用图像识别技术提供大量的AR和VR相关功能，使得移动应用程序开发人员能够随意扩展视野。
Facebook于2016年开始帮助盲人“看”照片和图像。通过使用图像识别，FacebookIOS应用程序将为每张照片生成描述，并为用户大声朗读。
在今年早些时候，谷歌-世界上最值得关注的人工智能公司之一推出了CloudAutoML–一种旨在简化AI在企业运营中的应用的工具。CloudAutoML首先启动了图像识别功能，允许Google用户拖入图像并教会用户系统在Google云上识别图像。迪士尼和UrbanOutfitters等公司已将其应用于网站搜索，使结果更符合用户需求。
然而，人工智能应用并非大公司的特权。根据彭博首席经济学家McDonough的分析，自2015年中期以来，提及“AI”或“AI公司”的企业财报电话会议越来越多。事实上，80%的受访公司表示在生产中应用了AI应用程序。
为什么有数十亿美元投入到这项技术?我们的猜测是图像识别潜力巨大。
图像识别是一个非常抽象的领域。但是，当应用于具体情境时，其改变企业的潜力是无可辩驳的。让我们看看各个行业和企业流程中图像识别的几种潜在应用：
1.医疗保健：图像识别最突出的能力之一是协助创建增强现实(AR)——一种“将计算机生成的图像叠加在用户对现实世界的视角之上”的技术。如果给人工智能提供AR技术和包含疾病视觉提示的数据集，你将有一个永生难忘的医疗助理。有了它，医生就可以在检查期间获得患者伤口的的实时详细诊断建议或医疗文件。
2.教育：图像识别可以让有学习困难或身体残疾的学生以他们能够感知的形式获得所需的教育。计算机视觉支持的应用程序可以提供文本到语音和图像到语音功能，帮助视力受损或有阅读障碍的学生“阅读”所提供的内容。
3.食品和饮料：通过使用图像识别，智能手机上的简单应用可以获得Instagram和Facebook上图像的视觉提示，分析它们并提供实时数据。例如，根据这些照片，该应用程序可以告诉你新加坡的某家咖啡馆是您家人和朋友经常去的地方，还是一个举办疯狂聚会的场所。通过这种方式，用户可以一目了然地获得本地定制方案，而餐厅也可以有效地接触到目标受众。
4.电子商务：想象一个用户在街上看到他们想买的东西，但他们找不到人问在哪里可以买到它，因此他拍了一张照片。然后，该用户将其上传到配备图像识别技术的电子商务网站。算法本身可以“看”图片，扫描数百万个可选项，并推荐一个看起来与客户所寻求的相同，至少是最接近的选项。这正是Savvycom在2018年3月创建新AILab时的初衷。现在，我们的工程师正在研发人工智能视觉搜索工具，以利用拥有数千种产品的大型电子商务数据集，扩大电商体验。
5.企业流程管理：先进的商品图像识别系统还可以在企业经营时协助识别。例如，机器可以进行面部识别，这将取代传统身份证，来确定某人是否被授予执行某项任务的权利：如访问文件存储系统，参加会议或检查工作。然而，我们不得不承认，由于个人情感、化妆等因素的影响，“看”和“识别”人脸比识别物体要复杂得多。因此，Savvycom的目标是尽快在即将开展的项目中解决这个问题。
图像识别技术发展面临哪些障碍?
图像识别并非一个新领域，但放眼全局，它仍处于早期阶段。就像任何一个典型的成长中少年一样，在适应现实世界时也存在问题。
还记得“80%的组织表示他们在生产中应用了AI应用程序”吗?在这些应用了人工智能技术的公司中，约有33%的公司表示采用人工智能技术的最大障碍是不稳定性-不成熟且未经证实。34%认为很难招聘到合格的工程师，40%表示信息技术基础设施建设阻碍了人工智能技术的引进，且很容易对公司的财务造成不利影响。
资金也是一个重要影响因素。由于用于数据流编程的开源软件库越来越多，如MicrosoftCNTK和Accord.Net，机器学习爱好者能够以极低的成本进行研究和学习。然而，并非所有问题都能得到解决，因为并非一切都是已知的。为了实现产品创意，要平衡预算，公司仍有很长的路要走。
有一种解决方案可以解决许多上述问题：外包。IT外包公司专注于技能和专业知识，能以可预测的管理成本提供高端工具和最佳实践操作。简而言之，他们知道自己在做什么。那是他们的工作。
言而总之，图像识别是计算机未来图像发展的前景，不论将会运用在哪个行业相信未来都会取得成功，如果还有什么疑问，欢迎在评论区留言或者评论我，我一定会第一时间回复。
什么是图像识别图像识别原理处理步骤是怎样的
原标题：什么是图像识别？图像识别原理处理步骤是怎样的？图像识别概述
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，并对质量不佳的图像进行一系列的增强与重建技术手段，从而有效改善图像质量。
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。
这就像人类研究生物细胞，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。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。
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。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。
图像识别原理
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。
展开全文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，结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现。图像识别的过程归纳起来主要包括4个步骤：
·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。
·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。
·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。
·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。
在计算机进行的图像识别中，计算机首先就能够完成图像分类并选出重要信息、排除冗余信息，根据这一分类计算机就能够结合自身记忆存储结合相关要求进行图像的识别，这一过程本身与人脑识别图像并不存在着本质差别。对于图像识别技术来说，其本身提取出的图像特征直接关系着图像识别能否取得较为满意的结果。
值得注意的是，由于计算机归根结底不同于人类的大脑，所以计算机提取出的图像特征存在着不稳定性，这种不稳定性往往会因为计算机提取图像特征的明显与普通影响图像识别的效率与准确性，由此可见图像特征对于AI中图像识别技术的重要意义。
盈泰德科技（深圳）有限公司有着多年的机器视觉行业经验，在机器视觉的应用领域上有着不少成功的案例和解决方案。盈泰德科技一直以来致力于机器视觉产品的生产、开发、应用以及销售，为客户提供整体机器视觉解决方案及服务，把机器视觉技术应用到智能生产中。
转自：https://www.0755vc.com返回搜狐，查看更多
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