图像识别的含义及其在人工智能技术的应用

图像识别已成为当下的主流，每天都有成千上万的公司和数百万的消费者在使用这项技术。 图像识别由深度学习提供动力，特别是卷积神经网络(CNN)，这是一种神经网络体系结构，可模拟视觉皮层如何分解并分析图像数据。CNN和神经网络图像识别是计算机视觉深度学习的核心组成部分，它具有许多应用场景，包括电子商务，游戏，汽车，制造业和教育。

　　1、什么是图像识别?

　　图像识别使用人工智能技术自动识别图像中的对象，人物，位置和动作。 图像识别用于执行任务，例如使用描述性标签标记图像，在图像中搜索内容以及引导机器人，自动驾驶汽车和驾驶员辅助系统。

　　图像识别对于人类和动物来说是很自然的，但是对于计算机来说却是一项极其困难的任务。 在过去的二十年中，计算机视觉领域出现了，并且已经开发了可以挑战的工具和技术。目前用于图像识别任务的最有效工具是深层神经网络，特别是卷积神经网络(CNN)。 CNN是一种旨在有效处理，关联和理解高分辨率图像中的大量数据的体系结构。

　　2、图像识别如何工作?

　　人眼将图像视为一组信号，由大脑的视觉皮层来解释。结果是一个场景的体验，它链接到保留在内存中的对象和概念。图像识别模仿了这一过程。计算机以一组矢量(带有彩色注释的多边形)或一个栅格(一个带有颜色离散数值的像素画布)“看到”图像。

　　在神经网络图像识别过程中，图像的矢量或光栅编码被转换为描绘物理对象和特征的构造。计算机视觉系统可以从逻辑上分析这些构造，首先是通过简化图像并提取最重要的信息，然后通过特征提取和分类来组织数据。最后，计算机视觉系统使用分类或其他算法来决定图像或图像的一部分-它们属于哪个类别，或者如何最好地描述它们。

　　3、图像识别算法

　　一种图像识别算法是图像分类器。它以图像(或图像的一部分)作为输入并预测图像包含的内容。输出是一个类别标签，例如狗，猫或桌子。需要训练该算法以学习和区分类。

　　在一个简单的情况下，要创建一种可以识别带有狗的图像的分类算法，你将训练具有数千个狗的图像和数千个没有狗的背景图像的神经网络。该算法将学习提取识别“狗”对象的特征，并正确分类包含狗的图像。虽然大多数图像识别算法是分类器，但其他算法可用于执行更复杂的活动。例如，循环神经网络可用于自动编写描述图像内容的标题。

　　4、图像识别应用

　　图像识别的实现包括安全性和监视，面部识别，视觉地理定位，手势识别，对象识别，医学图像分析，驾驶员帮助以及网站或大型数据库中的图像标记和组织。图像识别已进入主流。人脸，照片和视频帧识别已在Facebook，Google，Youtube和许多其他高端消费者应用程序中使用。已经出现了工具包和云服务，可以帮助较小的参与者将图像识别集成到他们的网站或应用程序中。

　　5、在各行业中使用图像识别

　　1)电子商务行业-图像识别用于自动处理，分类和标记产品图像，并实现强大的图像搜索。例如，消费者可以搜索带有特定扶手的椅子并接收相关结果。

　　2)游戏产业-图像识别可用于将数字层置于真实世界的图像之上。增强现实为现有环境添加了细节。

　　3)汽车工业-自动驾驶汽车处于测试阶段，并在许多欧洲城市用于公共交通。为了促进自动驾驶，传授了图像识别功能，以识别道路上的物体，包括移动的物体，车辆，人和道路，以及识别交通信号灯和道路标志。

　　4)制造业-在制造周期的不同阶段采用图像识别。它用于减少制造过程中的缺陷，例如，通过存储具有相关元数据的组件的图像并自动识别缺陷。

　　5)教育—图像识别可以帮助有学习障碍和残疾的学生。例如，以计算机视觉为动力的应用程序提供了图像转语音和文本转语音功能，可以向阅读障碍或视力障碍的学生朗读材料。

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