隨著圖像處理技術(shù)的飛速發(fā)展，它促進(jìn)了圖像識別技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，并逐漸成為人工智能領(lǐng)域的重要組成部分。它廣泛應(yīng)用于人臉識別、指紋識別、醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。
圖像識別技術(shù)的含義圖像識別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。它是指利用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別目標(biāo)和圖像的不同模式的技術(shù)。在一般工業(yè)應(yīng)用中，使用工業(yè)攝像機(jī)拍攝照片，然后使用軟件根據(jù)灰度差進(jìn)一步識別照片。
在具體的應(yīng)用實(shí)踐中，除了要弄清楚被識別物體是什么樣的物體外，還要弄清楚它的位置和姿態(tài)。目前，圖像識別已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如交通領(lǐng)域的車牌號識別、交通標(biāo)志識別、軍事領(lǐng)域的飛行目標(biāo)識別、地形測量、安全領(lǐng)域的指紋識別、人臉識別等。
圖像識別技術(shù)原理
圖像識別的原理主要是處理具有一定復(fù)雜性的信息。處理技術(shù)不會隨意出現(xiàn)在計(jì)算機(jī)中。主要是根據(jù)一些醫(yī)學(xué)研究人員的實(shí)踐，結(jié)合計(jì)算機(jī)程序，對相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行模擬和實(shí)現(xiàn)。這項(xiàng)技術(shù)的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)基本上類似于人類圖像識別的基本原理，但計(jì)算機(jī)不會受到人類感知和視覺中任何因素的影響。人類不僅要將存儲在大腦中的圖像記憶結(jié)合起來進(jìn)行識別，還要利用圖像特征對圖像進(jìn)行分類，然后利用分類特征對圖像進(jìn)行識別。計(jì)算機(jī)還采用相同的圖像識別原理，利用重要圖像特征的分類和提取，有效地消除無用的冗余特征，從而實(shí)現(xiàn)圖像識別。計(jì)算機(jī)對上述特征的提取有時(shí)是明顯的，有時(shí)是常見的，這將對計(jì)算機(jī)圖像識別的效率產(chǎn)生很大的影響。
圖像識別技術(shù)的發(fā)展過程
由于圖像識別技術(shù)的產(chǎn)生是基于人工智能的，因此計(jì)算機(jī)圖像識別的過程通常與人腦圖像識別的過程一致。綜上所述，流程主要包括四個(gè)步驟：
1.獲取信息，主要是通過傳感器將聲、光等信息轉(zhuǎn)換為電信號，即獲取被識別物體的基本信息，并將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)識別的信息；
2.信息預(yù)處理，主要是對圖像進(jìn)行去噪、變換和平滑處理，以改善圖像的重要特征；
3.特征提取與選擇，主要指模式識別中圖像特征的提取與選擇。一般來說，識別圖像具有多種特征。如果采用某種分離方式，則必須對圖像的特征進(jìn)行識別，特征的獲取也稱為特征提取；
4.設(shè)計(jì)分類器和分類決策。分類器的設(shè)計(jì)是根據(jù)訓(xùn)練結(jié)果制定識別規(guī)則。基于此識別規(guī)則，可以獲得主要類型的特征，從而不斷提高圖像識別的識別率。然后，通過特征識別，實(shí)現(xiàn)對圖像的最終評價(jià)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(gè)階段：字符識別、數(shù)字圖像處理與識別、目標(biāo)識別。
字符識別的研究始于1950年。通常是識別字母、數(shù)字和符號。它被廣泛應(yīng)用于從印刷體字符識別到手寫體字符識別。
數(shù)字圖像處理和識別的研究始于1965年。與模擬圖像相比，數(shù)字圖像具有存儲、傳輸方便、可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等優(yōu)點(diǎn)，為圖像識別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動力。
目標(biāo)識別主要是指對三維世界中物體和環(huán)境的感知和理解，屬于高級計(jì)算機(jī)視覺的范疇。它是基于數(shù)字圖像處理與識別，結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的一個(gè)研究方向。其研究成果廣泛應(yīng)用于各種工業(yè)和檢測機(jī)器人。
隨著計(jì)算機(jī)和信息技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像識別技術(shù)的應(yīng)用逐漸擴(kuò)展到許多領(lǐng)域，特別是在人臉和指紋識別、衛(wèi)星云圖識別和臨床醫(yī)學(xué)診斷等領(lǐng)域。一般來說，圖像識別技術(shù)主要是指利用計(jì)算機(jī)按照既定的目標(biāo)對系統(tǒng)采集的前端圖像進(jìn)行處理。圖像識別技術(shù)在日常生活中的應(yīng)用也非常普遍，如車牌采集、商品條碼識別、手寫識別等。隨著該技術(shù)的逐步發(fā)展和不斷完善bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及其在字符 1 識別中的應(yīng)用，其應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒏訌V闊。
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)的圖像識別是一項(xiàng)比較新的技術(shù)。它是一種基于傳統(tǒng)圖像識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的有效融合。這里，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。也就是說，本文中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是動物身體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是主要指人類采用人工模擬動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對于基于神經(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，遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效結(jié)合是最經(jīng)典的模型，可以應(yīng)用于許多領(lǐng)域。例如bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及其在字符 1 識別中的應(yīng)用，智能車輛監(jiān)控中使用的攝像頭識別技術(shù)，如果車輛通過該位置，檢測設(shè)備會產(chǎn)生相應(yīng)的響應(yīng)。檢測設(shè)備啟動圖像采集裝置，獲取車輛前后的特征圖像。在車牌字符識別過程中，采用了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊匹配的兩種算法。
基于非線性降維的圖像識別技術(shù)
計(jì)算機(jī)圖像識別是一種基于高維形式的識別技術(shù)。無論原始圖像的分辨率如何，圖像生成的數(shù)據(jù)通常具有多維特征，這在一定程度上增加了計(jì)算機(jī)識別的難度。為了提高計(jì)算機(jī)的圖像識別性能，圖像降維方法是最直接有效的方法。一般來說，降維可以分為非線性降維和線性降維。例如，最常見的線性降維方法是主成分分析和線性奇異性分析。這種方法的特點(diǎn)是簡單易懂。然后，采用線性降維方法對數(shù)據(jù)集的投影圖像進(jìn)行處理，優(yōu)化數(shù)據(jù)集的低維。
在信息技術(shù)中，作為近年來出現(xiàn)的一種新的圖像識別技術(shù)，它在許多應(yīng)用領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。隨著信息技術(shù)的日新月異，圖像識別技術(shù)也得到了飛速的發(fā)展。在許多社會領(lǐng)域，圖像識別技術(shù)的有效應(yīng)用將充分發(fā)揮其社會和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
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