姓名：趙若宏
學(xué)號(hào)：19021210951
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嵌牛導(dǎo)讀：圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻。
嵌牛鼻子：圖像處理 圖像識(shí)別
嵌牛正文
圖像識(shí)別的原理、過(guò)程、應(yīng)用前景
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)
3.3 圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景
圖像識(shí)別技術(shù)是信息時(shí)代的一門重要的技術(shù)，其產(chǎn)生目的是為了讓計(jì)算機(jī)代替人類去處理大量的物理信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，人類對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)的認(rèn)識(shí)越來(lái)越深刻。圖像識(shí)別識(shí)別的過(guò)程分為信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器的設(shè)計(jì)和分類決策。簡(jiǎn)單分析了圖像識(shí)別技術(shù)的引入、其技術(shù)原理以及模式識(shí)別等，之后介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)和非線性姜維的圖像識(shí)別技術(shù)以及圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用。從中可以總結(jié)出圖像處理技術(shù)的應(yīng)用廣泛，人類的生活將無(wú)法離開(kāi)圖像識(shí)別技術(shù)，研究圖像識(shí)別技術(shù)具有重大的意義。
圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要的領(lǐng)域。圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。圖像識(shí)別，顧名思義，就是對(duì)圖像做出各種處理、分析，最終識(shí)別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識(shí)別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識(shí)別。雖然人類的識(shí)別能力很強(qiáng)大，但是對(duì)于高速發(fā)展的的社會(huì)，人類自身識(shí)別能力已經(jīng)滿足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)。這就像人類洋酒生物細(xì)胞，完全靠肉眼觀察細(xì)胞是不現(xiàn)實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀測(cè)的儀器。
其實(shí)圖像識(shí)別背后的技術(shù)的原理并不是很難，只是器要處理的信息比較繁瑣。計(jì)算機(jī)的任何處理技術(shù)都不是憑空產(chǎn)生的，它都是學(xué)者們從生活實(shí)踐中得到啟發(fā)而利用程雪將其模擬實(shí)現(xiàn)的。計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在原理上并沒(méi)有本質(zhì)的區(qū)別，只是機(jī)器缺少人類在感覺(jué)與視覺(jué)差上的影響罷了。人類的圖像識(shí)別也不單單是憑借從整個(gè)圖像存儲(chǔ)在腦海中的記憶來(lái)識(shí)別的，我們識(shí)別圖像都是依靠圖像所覺(jué)有的本身特征而將這些圖像分了類，然后通過(guò)各個(gè)類別所覺(jué)有的特征將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多的時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)，當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會(huì)迅速將圖像識(shí)別出來(lái)的，只是很多時(shí)候我們沒(méi)有意識(shí)到這一點(diǎn)。當(dāng)看到一張圖片時(shí)，我們的大腦會(huì)迅速的感應(yīng)到是否講多此圖片或與其相似的圖片。其實(shí)在“看到”與“感應(yīng)到”的中間經(jīng)歷了一個(gè)迅速識(shí)別的過(guò)程，這個(gè)識(shí)別的過(guò)程和搜索有些類似。在這個(gè)過(guò)程中,我們的大腦會(huì)根據(jù)存儲(chǔ)記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識(shí)別,查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲(chǔ)記憶,從而識(shí)別出是否見(jiàn)過(guò)該圖像.機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此,通過(guò)分類并提取重要特征而排除多余的信心來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器的圖像識(shí)別技術(shù)也是如此，通過(guò)分類并提取重要特征而排出多余的信息來(lái)識(shí)別圖像。機(jī)器所提取的這些特征優(yōu)勢(shì)會(huì)非常明顯，有事有事很普通，這在很大程度上影響了機(jī)器的識(shí)別速率?？傊?，在計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別中，圖像的 內(nèi)容通常是圖像特征進(jìn)行描述。
模式識(shí)別是人工智能和新科學(xué)的重要組成部分。模式識(shí)別是指對(duì)表示事務(wù)或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個(gè)事務(wù)或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類的過(guò)程。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)就是模擬人類的圖像識(shí)別過(guò)程。在圖像識(shí)別的過(guò)程中進(jìn)行模式識(shí)別是必不可少的。模式識(shí)別原本是人類的一項(xiàng)基本智能，但隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展和人工智能的興起，人類本身的模式識(shí)別已經(jīng)滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計(jì)算機(jī)來(lái)代替或擴(kuò)展人類的部分腦力勞動(dòng)。這樣計(jì)算機(jī)的模式識(shí)別就產(chǎn)生了。簡(jiǎn)單地說(shuō)，模式識(shí)別就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，它是一門與數(shù)學(xué)緊密結(jié)合的科學(xué)，其中所用的思想大部分是概率與統(tǒng)計(jì)。模式識(shí)別主要分為三種：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，句法模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別。
既然計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)與人類的圖像識(shí)別原理相同，那它們的過(guò)程也是大同小異的。圖像識(shí)別技術(shù)也分為已下幾步：信息的獲取，預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。
信息的獲取指通過(guò)傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對(duì)象的基本信息并通過(guò)某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識(shí)的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去燥、平滑、變換等操作，從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識(shí)別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡(jiǎn)單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果需要利用某種方法將它們區(qū)分開(kāi)，就要通過(guò)這些圖像所具有的本身特征來(lái)識(shí)別，而獲取這些特征過(guò)程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對(duì)此次識(shí)別并不都是有用的，這個(gè)時(shí)候就要提取有用的特征，這就是特征的選擇。特征抽取和選擇在圖像識(shí)別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對(duì)這一步的理解是圖像識(shí)別的重點(diǎn)。
分類器設(shè)計(jì)是指通過(guò)訓(xùn)練而得到一張識(shí)別規(guī)則，通過(guò)此識(shí)別規(guī)則可以得到的一種特征分類，使圖像識(shí)別技術(shù)能夠得到高識(shí)別率。分類決策時(shí)是指在特征空間中對(duì)識(shí)別對(duì)對(duì)象進(jìn)行分類，從而更好地識(shí)別所研究的對(duì)象具體屬于哪一類。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展和科技的不斷進(jìn)步，圖像識(shí)別技術(shù)已經(jīng)在眾多領(lǐng)域得到了應(yīng)用。計(jì)算機(jī)在很多方面確實(shí)具有人類所無(wú)法超越的優(yōu)勢(shì)，也正是因?yàn)檫@樣，圖像識(shí)別技術(shù)才能為人類社會(huì)帶來(lái)更多的應(yīng)用。
3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別技術(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)是一種比較新型的圖像識(shí)別技術(shù)，是在傳統(tǒng)的圖像識(shí)別方法和基礎(chǔ)上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一種圖像識(shí)別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而是人類模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型是非常經(jīng)典的,在很多領(lǐng)域都有它的應(yīng)用。在圖像識(shí)別系統(tǒng)中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，一般會(huì)先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像識(shí)別分類。以汽車牌照自動(dòng)識(shí)別技術(shù)為例，當(dāng)汽車通過(guò)的時(shí)候，汽車自身具有的檢測(cè)設(shè)備會(huì)有所感應(yīng)，此時(shí)檢測(cè)設(shè)備就會(huì)啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計(jì)算機(jī)進(jìn)行保存以便識(shí)別。最后車牌定位模塊就會(huì)提取車牌信息，對(duì)車牌上的字符進(jìn)行識(shí)別并顯示最終的結(jié)果。在對(duì)車牌的上的字符進(jìn)行識(shí)別的過(guò)程中就用到了機(jī)遇模版匹配算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識(shí)別技術(shù)。不管是圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)常是多維性的，這給計(jì)算機(jī)的識(shí)別帶來(lái)了非常大的困難。想讓計(jì)算極具有高效的識(shí)別能力，最直接有效的方式就是降維，降維分為線性降維和非線性降維。例如主要成分分析（PCA）和線性奇異分心（LDA）等就是常見(jiàn)的線性降維方法，他的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過(guò)線性降維處理的是整體的數(shù)據(jù)集合，所求的是整個(gè)數(shù)據(jù)集合的最優(yōu)低維投影。經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，這種線性的降維策略計(jì)算復(fù)雜度高而且占用相對(duì)較多的時(shí)間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線性降維的圖像識(shí)別技術(shù)，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)圖像的非線性結(jié)構(gòu)而且可以在不破壞其基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行降維，是計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別在盡量低的維度進(jìn)行，這樣就提高了識(shí)別速率。例如人臉圖像識(shí)別系統(tǒng)所需的維數(shù)通常很高，其復(fù)雜度之高對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)無(wú)疑是巨大的“災(zāi)難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布,使得人類可以通過(guò)非線性降維技術(shù)來(lái)得到分布緊湊的人臉圖像,從而提高人臉識(shí)別技術(shù)的高效性.
3.3 圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用及前景
計(jì)算機(jī)的圖像識(shí)別技術(shù)在公共安全、生物、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療等很多領(lǐng)域都有應(yīng)用。例如交通方面的車牌識(shí)別系統(tǒng)；公共安全方面的的人臉識(shí)別技術(shù)、指紋識(shí)別技術(shù)；農(nóng)業(yè)方面的種子識(shí)別技術(shù)、食品品質(zhì)檢測(cè)技術(shù)；醫(yī)療方面的心電圖識(shí)別技術(shù)等。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像識(shí)別技術(shù)也在不斷的優(yōu)化，其算法也在不斷改進(jìn)。
