電子相冊搭建（感悟）

伴随着圖像處理技術的飛速發展，推動了圖像識别技術的産生和發展，并逐漸成為人工智能領域中重要的組成部分，并廣泛地運用于面部識别、指紋識别、醫療診斷等等領域中，發揮重要作用。

這也給學生思考課題給了更多的空間，今天小編就來淺談熱門課題方向中圖像識别技術，希望給學生更多的啟發！圖像識别技術概述圖像識别技術的含義圖像識别是人工智能的一個重要領域，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和了解，以識别各種不同模式的目标和對像的技術。一般工業使用中，采用工業相機拍攝圖檔，然後再利用軟體根據圖檔灰階差做進一步識别處理。在具體應用實踐中，特别識别除了要弄清識别的對象具有是什麼樣的物體外，還應該明确其所在的的位置和姿态。目前圖像識别已經被廣泛應用到各個領域中，例如交通領域中的車牌号識别、交通标志識别、軍事領域中的飛行物識别、地形勘察、安全領域中的指紋識别、人臉識别等。圖像識别技術的原理圖像識别原理主要是需處理具有一定複雜性的資訊，處理技術并不是随意出現在計算機中，主要是根據一些醫學研究人員的實踐，結合計算機程式對相關内容模拟并予以實作。該技術的計算機實作與人類對圖像識别的基本原理基本類似，在人類感覺及視覺等方面隻是計算機不會受到任何因素的影響。人類不隻是結合儲存在腦海中的圖像記憶進行識别，而是利用圖像特征對其分類，再利用各類别特征識别出圖檔。計算機也采用同樣的圖像識别原理，采用對圖像重要特征的分類和提取，并有效排除無用的多餘特征，進而使圖像識别得以實作。有時計算機對上述特征的提取比較明顯，有時就比較普通，這将對計算機圖像識别的效率産生較大影響。圖像識别技術的過程由于圖像識别技術的産生是基于人工智能的基礎上，是以計算機圖像識别的過程與人腦識别圖像的過程大體一緻，歸納起來，該過程主要包括4個步驟：1是擷取資訊，主要是指将聲音和光等資訊通過傳感器向電信号轉換，也就是對識别對象的基本資訊進行擷取，并将其向計算機可識别的資訊轉換；2是資訊預處理，主要是指采用去噪、變換及平滑等操作對圖像進行處理，基于此使圖像的重要特點提高；3是抽取及選擇特征，主要是指在模式識别中，抽取及選擇圖像特征，概括而言就是識别圖像具有種類多樣的特點，如采用一定方式分離，就要識别圖像的特征，擷取特征也被稱為特征抽取；4是設計分類器及分類決策，其中設計分類器就是根據訓練對識别規則進行制定，基于此識别規則能夠得到特征的主要種類，進而使圖像識别的不斷提高辨識率，此後再通過識别特殊特征，最終實作對圖像的評價和确認。圖像識别技術的常見形式首先圖像識别的發展經曆了三個階段：文字識别、數字圖像處理與識别、物體識别。文字識别的研究是從 1950年開始的，一般是識别字母、數字和符号，從印刷文字識别到手寫文字識别，應用非常廣泛。數字圖像處理和識别的研究開始于1965年。數字圖像與模拟圖像相比具有存儲，傳輸友善可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理友善等巨大優勢，這些都為圖像識别技術的發展提供了強大的動力。物體的識别主要指的是對三維世界的客體及環境的感覺和認識，屬于進階的計算機視覺範疇。它是以數字圖像處理與識别為基礎的結合人工智能、系統學等學科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業及探測機器人上。随着計算機及資訊技術的迅速發展，圖像識别技術的應用逐漸擴大到諸多領域，尤其是在面部及指紋識别、衛星雲圖識别及臨床醫療診斷等多個領域日益發揮着重要作用。通常圖像識别技術主要是指采用計算機按照既定目标對捕獲的系統前端圖檔進行處理，在日常生活中圖像識别技術的應用也十分普遍，比如車牌捕捉、商品條碼識别及手寫識别等。随着該技術的逐漸發展并不斷完善，未來将具有更加廣泛的應用領域。基于神經網絡的圖像識别技術目前，基于神經網絡的圖像識别是一種比較新型的技術，是以傳統圖像識别方式為基礎，有效融合神經網絡算法。在此，神經網絡主要是指人工神經網絡，換而言之就是本文中的神經網絡不是動物體的神經網絡，而主要是指人類采用人工模拟動物神經網絡方式的一種神經網絡。針對基于神經網絡的圖像識别技術，目前，在基于神經網絡的圖像識别技術中，遺傳算法有效結合 BP 神經網絡是最經典的一種模型，該模型可在諸多領域中進行應用。諸如智能汽車監控中采用的拍照識别技術，若有汽車從該位置經過時，檢測裝置将産生相應的反應，檢測裝置啟動圖像采集裝置，擷取汽車正反面的特征圖像，在對車牌字元進行識别的過程中，就采用了基于神經網絡和模糊比對的兩類算法。基于非線性降維的圖像識别技術采用計算機識别圖像是基于高維形式的一種識别技術，不管原始圖檔的分辨率如何，該圖檔産生的資料通常都具有多元性特征，這在一定程度上增大了計算機識别的難度。為使計算機的圖像識别性能更為高效，采用随圖像降維方法就是一種最直接而有效的方法。一般情況下，可對降維劃分為非線性降維與線性降維兩類，比如最普遍的線性降維方式就是主成分分與線性奇異分析等，該方式的特點是簡單、了解更容易等，再對資料集合采用線性降維方式處理求解的投影圖像使該資料集合的低維最優。在資訊技術中作為近年來新興的圖像識别技術已廣泛應用于衆多應用領域，随着資訊技術的日新月異，圖像識别技術也得到十分迅猛的發展。在衆多社會領域中，有效應用圖像識别技術将使社會與經濟價值得到充分發揮。