影像識別的原理、過程、應用前景，精華篇！

影像識別的原理、過程、應用前景，精華篇！

 

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影像識別技術是資訊時代的一門重要的技術，其產生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理資訊。隨著計算機技術的發展，人類對影像識別技術的認識越來越深刻。影像識別技術的過程分為資訊的獲取、預處理、特徵抽取和選擇、分類器設計和分類決策。簡單分析了影像識別技術的引入、其技術原理以及模式識別等，之後介紹了神經網路的影像識別技術和非線性降維的影像識別技術及影像識別技術的應用。從中可以總結出影像處理技術的應用廣泛，人類的生活將無法離開影像識別技術，研究影像識別技術具有重大意義。

1 、影像識別技術的引入

影像識別是人工智慧的一個重要領域。影像識別的發展經歷了三個階段：文字識別、數字影像處理與識別、物體識別。影像識別，顧名思義，就是對影像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標。今天所指的影像識別並不僅僅是用人類的肉眼，而是藉助計算機技術進行識別。雖然人類的識別能力很強大，但是對於高速發展的社會，人類自身識別能力已經滿足不了我們的需求，於是就產生了基於計算機的影像識別技術。這就像人類研究生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現實的，這樣自然就產生了顯微鏡等用於精確觀測的儀器。通常一個領域有固有技術無法解決的需求時，就會產生相應的新技術。影像識別技術也是如此，此技術的產生就是為了讓計算機代替人類去處理大量的物理資訊，解決人類無法識別或者識別率特別低的資訊。

1.1 影像識別技術原理

其實，影像識別技術背後的原理並不是很難，只是其要處理的資訊比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空產生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發而利用程式將其模擬實現的。計算機的影像識別技術和人類的影像識別在原理上並沒有本質的區別，只是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的影像識別也不單單是憑藉整個影像儲存在腦海中的記憶來識別的，我們識別影像都是依靠影像所具有的本身特徵而先將這些影像分了類，然後通過各個類別所具有的特徵將影像識別出來的，只是很多時候我們沒有意識到這一點。當看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應到是否見過此圖片或與其相似的圖片。其實在“看到”與“感應到”的中間經歷了一個迅速識別過程，這個識別的過程和搜尋有些類似。在這個過程中，我們的大腦會根據儲存記憶中已經分好的類別進行識別，檢視是否有與該影像具有相同或類似特徵的儲存記憶，從而識別出是否見過該影像。機器的影像識別技術也是如此，通過分類並提取重要特徵而排除多餘的資訊來識別影像。機器所提取出的這些特徵有時會非常明顯，有時又是很普通，這在很大的程度上影響了機器識別的速率。總之，在計算機的視覺識別中，影像的內容通常是用影像特徵進行描述。

1.2 模式識別

模式識別是人工智慧和資訊科學的重要組成部分。模式識別是指對錶示事物或現象的不同形式的資訊做分析和處理從而得到一個對事物或現象做出描述、辨認和分類等的過程。

計算機的影像識別技術就是模擬人類的影像識別過程。在影像識別的過程中進行模式識別是必不可少的。模式識別原本是人類的一項基本智慧。但隨著計算機的發展和人工智慧的興起，人類本身的模式識別已經滿足不了生活的需要，於是人類就希望用計算機來代替或擴充套件人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識別就產生了。簡單地說，模式識別就是對資料進行分類，它是一門與數學緊密結合的科學，其中所用的思想大部分是概率與統計。模式識別主要分為三種：統計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。

2 、影像識別技術的過程

既然計算機的影像識別技術與人類的影像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。影像識別技術的過程分以下幾步：資訊的獲取、預處理、特徵抽取和選擇、分類器設計和分類決策。

資訊的獲取是指通過感測器，將光或聲音等資訊轉化為電資訊。也就是獲取研究物件的基本資訊並通過某種方法將其轉變為機器能夠認識的資訊。

預處理主要是指影像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強影像的重要特徵。

特徵抽取和選擇是指在模式識別中，需要進行特徵的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的影像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區分開，就要通過這些影像所具有的本身特徵來識別，而獲取這些特徵的過程就是特徵抽取。在特徵抽取中所得到的特徵也許對此次識別並不都是有用的，這個時候就要提取有用的特徵，這就是特徵的選擇。特徵抽取和選擇在影像識別過程中是非常關鍵的技術之一，所以對這一步的理解是影像識別的重點。

分類器設計是指通過訓練而得到一種識別規則，通過此識別規則可以得到一種特徵分類，使影像識別技術能夠得到高識別率。分類決策是指在特徵空間中對被識別物件進行分類，從而更好地識別所研究的物件具體屬於哪一類。

3 、影像識別技術的分析

隨著計算機技術的迅速發展和科技的不斷進步，影像識別技術已經在眾多領域中得到了應用。2015年2月15日新浪科技釋出一條新聞：“微軟最近公佈了一篇關於影像識別的研究論文，在一項影像識別的基準測試中，電腦系統識別能力已經超越了人類。人類在歸類資料庫Image Net中的影像識別錯誤率為5.1%，而微軟研究小組的這個深度學習系統可以達到4.94%的錯誤率。”從這則新聞中我們可以看出影像識別技術在影像識別方面已經有要超越人類的影像識別能力的趨勢。這也說明未來影像識別技術有更大的研究意義與潛力。而且，計算機在很多方面確實具有人類所無法超越的優勢，也正是因為這樣，影像識別技術才能為人類社會帶來更多的應用。

3.1 神經網路的影像識別技術

神經網路影像識別技術是一種比較新型的影像識別技術，是在傳統的影像識別方法和基礎上融合神經網路演算法的一種影像識別方法。這裡的神經網路是指人工神經網路，也就是說這種神經網路並不是動物本身所具有的真正的神經網路，而是人類模仿動物神經網路後人工生成的。在神經網路影像識別技術中，遺傳演算法與BP網路相融合的神經網路影像識別模型是非常經典的，在很多領域都有它的應用。在影像識別系統中利用神經網路系統，一般會先提取影像的特徵，再利用影像所具有的特徵對映到神經網路進行影像識別分類。以汽車拍照自動識別技術為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測裝置會有所感應。此時檢測裝置就會啟用影像採集裝置來獲取汽車正反面的影像。獲取了影像後必須將影像上傳到計算機進行儲存以便識別。最後車牌定位模組就會提取車牌資訊，對車牌上的字元進行識別並顯示最終的結果。在對車牌上的字元進行識別的過程中就用到了基於模板匹配演算法和基於人工神經網路演算法。

3.2 非線性降維的影像識別技術

計算機的影像識別技術是一個異常高維的識別技術。不管影像本身的解析度如何，其產生的資料經常是多維性的，這給計算機的識別帶來了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線性降維和非線性降維。例如主成分分析（PCA）和線性奇異分析（LDA）等就是常見的線性降維方法，它們的特點是簡單、易於理解。但是通過線性降維處理的是整體的資料集合，所求的是整個資料集合的最優低維投影。經過驗證，這種線性的降維策略計算複雜度高而且佔用相對較多的時間和空間，因此就產生了基於非線性降維的影像識別技術，它是一種極其有效的非線性特徵提取方法。此技術可以發現影像的非線性結構而且可以在不破壞其本徵結構的基礎上對其進行降維，使計算機的影像識別在儘量低的維度上進行，這樣就提高了識別速率。例如人臉影像識別系統所需的維數通常很高，其複雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由於在高維度空間中人臉影像的不均勻分佈，使得人類可以通過非線性降維技術來得到分佈緊湊的人臉影像，從而提高人臉識別技術的高效性。

3.3 影像識別技術的應用及前景

計算機的影像識別技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識別系統；公共安全方面的人臉識別技術、指紋識別技術；農業方面的種子識別技術、食品品質檢測技術；醫學方面的心電圖識別技術等。隨著計算機技術的不斷髮展，影像識別技術也在不斷地優化，其演算法也在不斷地改進。影像是人類獲取和交換資訊的主要來源，因此與影像相關的影像識別技術必定也是未來的研究重點。以後計算機的影像識別技術很有可能在更多的領域嶄露頭角，它的應用前景也是不可限量的，人類的生活也將更加離不開影像識別技術。

影像識別技術雖然是剛興起的技術，但其應用已是相當廣泛。並且，影像識別技術也在不斷地成長，隨著科技的不斷進步，人類對影像識別技術的認識也會更加深刻。未來影像識別技術將會更加強大，更加智慧地出現在我們的生活中，為人類社會的更多領域帶來重大的應用。在21世紀這個資訊化的時代，我們無法想象離開了影像識別技術以後我們的生活會變成什麼樣。影像識別技術是人類現在以及未來生活必不可少的一項技術。

 

 

 

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