什么是图像识别?

什么是图像识别?这个问题如果乍一问出,很多人可能都会愣一下,但一细想,便能说出很多很多的应用场景,想什么二维码啊,人脸识别啊,网站识图啊之类的。那么又有多少人去真正了解过这项技术呢?今天就让我给您简单介绍一下吧!
计算机识别一张图时会将其转化为数字,通过「训练」计算机可以知道这些数字代表的含义,但早期图像识别技术还不够发达,识别很容易因图像发生微小的变化而失灵。
得益于上世纪80年代提出的卷积神经网络(简称CNN)算法,图像识别技术得到了质的飞跃。要进行图像识别,我们首先依然需要提取图像的特征,提取图像特征也即对其进行数据化分析,这一过程中需要借助的数学方法称为卷积。
以一个最简单的一维图形C为例,计算机在识别任何图像之前都需要将其转化为数字,如下那么计算机是如何做到仅凭那些数字就认出原图像的呢?这里就需要借助「卷积核」进行卷积运算,提取「图像」(即图右的数字化“图像”)的特征。卷积核类似于计算机最初将图像转化成的数字方块,但卷积核一般都是3×3或5×5的方块,3×3方块中有三个方块是有值的(即值为1),卷积核是计算机在学习的过程中,根据所得数据调节卷积核,卷积核可以有很多个。有了卷积核,我们就能通过在图形数字方块与卷积核之间做卷积运算,计算并得到特征图。
第一步卷积完成,得到初步的特征图。之后通过「池化」与「激活」,对特征图进行简化,也即对特征图中有特征部分(即有值部分)进行放大,这一步显然是为精准识别图形特征服务的。
要识别的图形越复杂,特征图得越精准,因此需要多次卷积、池化与激活。经过上述这些步骤,我们可以得到图像在各平面与维度中的特征,也可以得到轮廓、颜色等方面的特征。我们把这些特征信息接入计算机进行训练,就能判断这些众多特征图代表的图形是什么了。
当我们把那些特征信息/数据传输到计算机上,让它通过不断的「机器学习」,不断自行调整卷积核和参数,最终就能分辨出物体。这也是为什么,我们戴着口罩或眼睛,或者盖住一些脸部器官也能被机器所识别,这还是因为计算机早就收集到了我们足够多的面部特征。(了解更多人脸识别智慧解决方案,欢迎咨询汉玛智慧:18102497046)
科技融入生活,是我们大家都非常喜闻乐见的事情,同时,科技也改变了许多我们的工作生活方式,当然也有不少的科学技术是因为时代的背景营运而生,就好像在疫情期间出现的各种“数字哨兵”人脸识别健康码一体式设备。而我们汉玛智慧作为人脸识别设备和解决方案的生产厂家,也希望和大家一起努力,让更方便的科技为我们的生活增添色彩!
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