伴隨著圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，推動了圖像識別技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展，并逐漸成為人工智能領(lǐng)域中重要的組成部分，并廣泛地運用于面部識別、指紋識別、醫(yī)療診斷等等領(lǐng)域中，發(fā)揮重要作用。

這也給學(xué)生思考課題給了更多的空間，今天小編就來淺談熱門課題方向中圖像識別技術(shù)，希望給學(xué)生更多的啟發(fā)！

圖像識別技術(shù)概述

圖像識別技術(shù)的含義

圖像識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域，是指利用計算機對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)。一般工業(yè)使用中，采用工業(yè)相機拍攝圖片，然后再利用軟件根據(jù)圖片灰階差做進(jìn)一步識別處理。

在具體應(yīng)用實踐中，特別識別除了要弄清識別的對象具有是什么樣的物體外，還應(yīng)該明確其所在的的位置和姿態(tài)。當(dāng)前圖像識別已經(jīng)被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域中，例如交通領(lǐng)域中的車牌號識別、交通標(biāo)志識別、軍事領(lǐng)域中的飛行物識別、地形勘察、安全領(lǐng)域中的指紋識別、人臉識別等。

圖像識別技術(shù)的原理

圖像識別原理主要是需處理具有一定復(fù)雜性的信息，處理技術(shù)并不是隨意出現(xiàn)在計算機中，主要是根據(jù)一些醫(yī)學(xué)研究人員的實踐，結(jié)合計算機程序?qū)ο嚓P(guān)內(nèi)容模擬并予以實現(xiàn)。該技術(shù)的計算機實現(xiàn)與人類對圖像識別的基本原理基本類似，在人類感覺及視覺等方面只是計算機不會受到任何因素的影響。人類不只是結(jié)合儲存在腦海中的圖像記憶進(jìn)行識別，而是利用圖像特征對其分類，再利用各類別特征識別出圖片。計算機也采用同樣的圖像識別原理，采用對圖像重要特征的分類和提取，并有效排除無用的多余特征，進(jìn)而使圖像識別得以實現(xiàn)。有時計算機對上述特征的提取比較明顯，有時就比較普通，這將對計算機圖像識別的效率產(chǎn)生較大影響。

圖像識別技術(shù)的過程

由于圖像識別技術(shù)的產(chǎn)生是基于人工智能的基礎(chǔ)上，所以計算機圖像識別的過程與人腦識別圖像的過程大體一致，歸納起來，該過程主要包括4個步驟：

1是獲取信息，主要是指將聲音和光等信息通過傳感器向電信號轉(zhuǎn)換，也就是對識別對象的基本信息進(jìn)行獲取，并將其向計算機可識別的信息轉(zhuǎn)換；

2是信息預(yù)處理，主要是指采用去噪、變換及平滑等操作對圖像進(jìn)行處理，基于此使圖像的重要特點提高；

3是抽取及選擇特征，主要是指在模式識別中，抽取及選擇圖像特征，概括而言就是識別圖像具有種類多樣的特點，如采用一定方式分離，就要識別圖像的特征，獲取特征也被稱為特征抽取；

4是設(shè)計分類器及分類決策，其中設(shè)計分類器就是根據(jù)訓(xùn)練對識別規(guī)則進(jìn)行制定，基于此識別規(guī)則能夠得到特征的主要種類，進(jìn)而使圖像識別的不斷提高辨識率，此后再通過識別特殊特征，最終實現(xiàn)對圖像的評價和確認(rèn)。

圖像識別技術(shù)的常見形式

首先圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。

文字識別的研究是從 1950年開始的，一般是識別字母、數(shù)字和符號，從印刷文字識別到手寫文字識別，應(yīng)用非常廣泛。

數(shù)字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢，這些都為圖像識別技術(shù)的發(fā)展提供了強大的動力。

物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識，屬于高級的計算機視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測機器人上。

隨著計算機及信息技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像識別技術(shù)的應(yīng)用逐漸擴大到諸多領(lǐng)域，尤其是在面部及指紋識別、衛(wèi)星云圖識別及臨床醫(yī)療診斷等多個領(lǐng)域日益發(fā)揮著重要作用。通常圖像識別技術(shù)主要是指采用計算機按照既定目標(biāo)對捕獲的系統(tǒng)前端圖片進(jìn)行處理，在日常生活中圖像識別技術(shù)的應(yīng)用也十分普遍，比如車牌捕捉、商品條碼識別及手寫識別等。隨著該技術(shù)的逐漸發(fā)展并不斷完善，未來將具有更加廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)

目前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別是一種比較新型的技術(shù)，是以傳統(tǒng)圖像識別方式為基礎(chǔ)，有效融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。在此，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，換而言之就是本文中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是動物體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而主要是指人類采用人工模擬動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。針對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)，目前，在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)中，遺傳算法有效結(jié)合 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最經(jīng)典的一種模型，該模型可在諸多領(lǐng)域中進(jìn)行應(yīng)用。諸如智能汽車監(jiān)控中采用的拍照識別技術(shù)，若有汽車從該位置經(jīng)過時，檢測設(shè)備將產(chǎn)生相應(yīng)的反應(yīng)，檢測設(shè)備啟動圖像采集裝置，獲取汽車正反面的特征圖像，在對車牌字符進(jìn)行識別的過程中，就采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊匹配的兩類算法。

基于非線性降維的圖像識別技術(shù)

采用計算機識別圖像是基于高維形式的一種識別技術(shù)，不管原始圖片的分辨率如何，該圖片產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通常都具有多維性特征，這在一定程度上增大了計算機識別的難度。為使計算機的圖像識別性能更為高效，采用隨圖像降維方法就是一種最直接而有效的方法。一般情況下，可對降維劃分為非線性降維與線性降維兩類，比如最普遍的線性降維方式就是主成分分與線性奇異分析等，該方式的特點是簡單、理解更容易等，再對數(shù)據(jù)集合采用線性降維方式處理求解的投影圖像使該數(shù)據(jù)集合的低維最優(yōu)。

在信息技術(shù)中作為近年來新興的圖像識別技術(shù)已廣泛應(yīng)用于眾多應(yīng)用領(lǐng)域，隨著信息技術(shù)的日新月異，圖像識別技術(shù)也得到十分迅猛的發(fā)展。在眾多社會領(lǐng)域中，有效應(yīng)用圖像識別技術(shù)將使社會與經(jīng)濟價值得到充分發(fā)揮。

小編相信，通過本次的科普，很多同學(xué)都對圖像識別有了更深的理解，希望可以拓寬同學(xué)們的思路，利用人工智能的圖像識別技術(shù)解決更多問題，造福社會，造福世界！