人工智能技术[db:标签]��[db:标签]��破往往来自各种技术的集成。最近，百度在语音识别技术上又有了突破，成功地将图像识别技术“跨越国界”进入语音领域，大大提高了语音识别产品的性能，这是继端到端语音识别之后的又一重大技术突破。那么，图像识别到底是什么？

近年来比较经典的应用之一是谷歌和百度推出的地图功能，我相信每个人都已经体验过了。人脸识别在IT行业的同事中非常流行，也是图像识别应用的一个典型例子。当然，在我们的日常生活中并不缺少网上购物地图。只需在宝典应用上拍一张你想买的东西的照片，你就会立刻发现这款产品的类型和价格。

然而，这些强大的功能是如何实现的呢？图像识别在未来会与我们的生活有什么进一步的联系，与大数据有什么关系？今天，我将为你慢慢探索。

数字图像(也称为数字图像或数字图像)是具有有限数量数字像素的二维图像的表示。要完成数字图像的识别，需要以下步骤:信息获取、图像获取、图像预处理(如二值化、颜色反转等处理方法)以获取特征数据、训练过程(分类器参与和分类决策)和识别。由于数字图像、字符和数字都是以像素为基本元素的，数字图像识别和数字识别的基本过程是相似的，所以我将简单描述一下图像识别技术中相对基础的数字识别的识别过程。

首先介绍一些以后会用到的基本概念:

1。模式识别:目前，模式识别有着广泛的应用，其观察对象包括人类感官直接或间接接受的外部信息。模式识别的目的是利用计算机模仿人类的识别能力来区分观察到的物体。模式识别方法大致可以分为两种，即结构方法和决策理论方法，其中决策理论方法又称为统计方法。字符模式识别方法大致可分为统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络。上述图像识别步骤是模式识别的基本步骤。

一种常用的模式识别方法是模板匹配。顾名思义，它是从输入图像中连续剪切出临时图像，并将其与模板图像进行匹配。如果相似性足够高，我们认为我们已经找到了合适的目标。最常见的匹配方法包括方差匹配法、相关匹配法、相关系数匹配法等。下面，我们将以模板匹配为例来说明模型识别的概念。

2。支持向量机(SVM):支持向量机是一种通用的机器学习方法，可以根据结构风险最小化原则进行训练。它只是一个分类器。SVM方法的原理是简单的线性化和维数提升过程。SVM是由线性可分性下的最优分类超平面发展而来的。如下图所示，空心点和实心点分别代表两种类型的样本，h是h维分类超平面，HI和H2是通过各种类型的点且最接近分类超平面且平行于h的超平面。最优分类超平面理论要求分类超平面在正确分离两类的基础上最大化分类间隔。

3。OpenCV:是一个基于BSD许可授权发型的跨平台计算机视觉库。与其他函数库相比，它专用于现实世界的实时应用。同时，通过对C代码编写的优化，给其执行速度带来了客观的提高。

4。LIBSVM:一个简单易用的SVM模式识别和回归软件包。软件包包含Python、svmtoy等文件夹，以及SVM预测、支持向量机尺度、支持向量机训练等。

首先，使用OpenCV函数库读取原始图像库中的图像数据，并将特征值存储到外部。txt文档然后对数据进行预处理，形成待训练数据；然后，进行参数优化和模型训练

获取特征数据后，需要对特征数据进行预处理，以保证后续工作的正常进行。这一次我们使用归一化处理和支持向量机尺度来实现它。为了保证提取的数据在一定范围内，避免出现过大或过小的情况，进行了归一化处理，为模型训练提供了保证。

此外，在此过程中还使用参数优化为模型训练提供良好的参数，以获得更高精度的模型。下图是对数据进行参数优化操作的屏幕截图。

什么是图像识别技术？告诉你实战的答案

上图的最后一行是最佳参数。通常，我们将使用几个正确的模型来提取特征值，作为参数优化的结果。然后，找出最佳值作为预测的基准，满足这些特征值的将被成功识别。

3。模型训练

模型训练是根据每组特征值的标签，将之前提取的样本特征数据分类到LIBSVM分类器中。SVM机器学习方法是基于统计理论的，所以大量的数据会得到更精确的模型文件。

实战结果:

进行了几组简单测试。

1。使用相同的训练集和测试样本，分别基于模板匹配法和基于SVM的识别方法，观察数据维度对识别精度的影响。

原因分析:由于模板匹配方法使用网络特征提取方法，所以计算每个区域中黑色像素的数量，并计算每个区域在总区域中的百分比。但是，SVM对每个像素点的坐标进行统计分析，高纬度可以使坐标定位更加准确，因此SVM法具有很大的优势。

结论:在相同测试样本和相同纬度的前提下，用SVM方法训练的模型分别在16维和25维进行预测，SVM方法得到的准确率高于模板匹配方法。

2。使用SVM方法，使用相同的训练样本和测试样本，比较不同维度的准确性。有500个训练样本和100个测试样本。

结论:对于同一个样本，用SVM方法预测模型。尺寸对精度有积极的影响，但精度不会随着尺寸的增加而无限增加。

3。对于相同的测试样本，在相同的维度下，测试训练样本数对准确性的影响。

原因分析:由于SVM方法的图像识别是基于统计理论，大量的训练样本有助于获得更准确的训练模型，这对模型训练的预测精度有积极的影响。

图像识别与大数据密切相关。一些前辈指出，数据挖掘=大数据机器学习；一些专家也认为模式识别=数据机器学习。大数据是一个划时代的概念，是社会发展的必然结果。我们通过大数据技术实现我们的最终目标——，即数据挖掘。毫无疑问，“图像”也是一种数据，图像识别是构造非结构化数据的必要过程。

图像识别技术越来越受欢迎。新技术和新成就每年都在飞速更新，这不仅限于图像处理和购物。如今，图像识别技术已经从搜索图像和识别物体发展到视频领域，给我们带来了惊喜。例如，新兴的交互式视频技术视频已经可以捕捉待识别的人脸和视频中的相同服装。科学技术是第一生产力。在21世纪，最流行的技术之一是人工智能。然而，图像识别技术是人工智能的核心。它是未来智能人工智能的“眼睛”。它的发展必将推动人工智能的快速发展。未来已经到来，你准备好了吗？

在不久的将来，智能生命肯定会完全进入我们的生活。有兴趣进入未来前沿产业的朋友可以收集智能生命，及时获取前沿信息和人工智能、大数据、云计算和物联网的基础知识。让我们携手引领人工智能的未来！