圖像識别的原理、過程、應用前景

• 1、圖像識别技術的引入
• • 1.1圖像識别技術原理
  • 1.2模式識别
• 2、圖像識别技術的過程
• 3、圖像識别技術的分析
• • 3.1神經網絡的圖像識别技術
  • 3.2非線性降維的圖像識别技術
  • 3.3 圖像識别技術的應用及前景

圖像識别技術是資訊時代的一門重要的技術，其産生目的是為了讓計算機代替人類去處理大量的實體資訊。随着計算機技術的發展，人類對圖像識别技術的認識越來越深刻。圖像識别識别的過程分為資訊的擷取、預處理、特征抽取和選擇、分類器的設計和分類決策。簡單分析了圖像識别技術的引入、其技術原理以及模式識别等，之後介紹了神經網絡的圖像識别技術和非線性姜維的圖像識别技術以及圖像識别技術的應用。從中可以總結出圖像處理技術的應用廣泛，人類的生活将無法離開圖像識别技術，研究圖像識别技術具有重大的意義。

1、圖像識别技術的引入

圖像識别是人工智能的一個重要的領域。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。圖像識别，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識别我們所要研究的目标。今天所指的圖像識别并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計算機技術進行識别。雖然人類的識别能力很強大，但是對于高速發展的的社會，人類自身識别能力已經滿足不了我們的需求，于是就産生了基于計算機的圖像識别技術。這就像人類洋酒生物細胞，完全靠肉眼觀察細胞是不現實的，這樣自然就産生了顯微鏡等用于精确觀測的儀器。

1.1圖像識别技術原理

其實圖像識别背後的技術的原理并不是很難，隻是器要處理的資訊比較繁瑣。計算機的任何處理技術都不是憑空産生的，它都是學者們從生活實踐中得到啟發而利用程雪将其模拟實作的。計算機的圖像識别技術在原理上并沒有本質的差別，隻是機器缺少人類在感覺與視覺差上的影響罷了。人類的圖像識别也不單單是憑借從整個圖像存儲在腦海中的記憶來識别的，我們識别圖像都是依靠圖像所覺有的本身特征而将這些圖像分了類，然後通過各個類别所覺有的特征将圖像識别出來的，隻是很多的時候我們沒有意識到這一點，當看到一張圖檔時，我們的大腦會迅速将圖像識别出來的，隻是很多時候我們沒有意識到這一點。當看到一張圖檔時，我們的大腦會迅速的感應到是否講多此圖檔或與其相似的圖檔。其實在“看到”與“感應到”的中間經曆了一個迅速識别的過程，這個識别的過程和搜尋有些類似。在這個過程中,我們的大腦會根據存儲記憶中已經分好的類别進行識别,檢視是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶,進而識别出是否見過該圖像.機器的圖像識别技術也是如此,通過分類并提取重要特征而排除多餘的信心來識别圖像。機器的圖像識别技術也是如此，通過分類并提取重要特征而排出多餘的資訊來識别圖像。機器所提取的這些特征優勢會非常明顯，有事有事很普通，這在很大程度上影響了機器的識别速率。總之，在計算機視覺識别中，圖像的 内容通常是圖像特征進行描述。

1.2模式識别

模式識别是人工智能和新科學的重要組成部分。模式識别是指對表示事務或現象的不同形式的資訊做分析和處理進而得到一個事務或現象做出描述、辨認和分類的過程。

計算機的圖像識别技術就是模拟人類的圖像識别過程。在圖像識别的過程中進行模式識别是必不可少的。模式識别原本是人類的一項基本智能，但随着計算機的發展和人工智能的興起，人類本身的模式識别已經滿足不了生活的需要，于是人類就希望用計算機來代替或擴充人類的部分腦力勞動。這樣計算機的模式識别就産生了。簡單地說，模式識别就是對資料進行分類，它是一門與數學緊密結合的科學，其中所用的思想大部分是機率與統計。模式識别主要分為三種：統計模式識别，句法模式識别、模糊模式識别。

2、圖像識别技術的過程

既然計算機的圖像識别技術與人類的圖像識别原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識别技術也分為已下幾步：資訊的擷取，預處理、特征抽取和選擇、分類器設計和分類決策。

資訊的擷取指通過傳感器，将光或聲音等資訊轉化為電資訊。也就是擷取研究對象的基本資訊并通過某種方法将其轉變為機器能夠認識的資訊。

預處理主要是指圖像進行中的去燥、平滑、變換等操作，進而加強圖像的重要特征。

特征抽取和選擇是指在模式識别中，需要進行特征的抽取和選擇。簡單的了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将它們區分開，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識别，而擷取這些特征過程就是特征抽取。在特征抽取中所得到的特征也許對此次識别并不都是有用的，這個時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别過程中是非常關鍵的技術之一，是以對這一步的了解是圖像識别的重點。

分類器設計是指通過訓練而得到一張識别規則，通過此識别規則可以得到的一種特征分類，使圖像識别技術能夠得到高識别率。分類決策時是指在特征空間中對識别對對象進行分類，進而更好地識别所研究的對象具體屬于哪一類。

3、圖像識别技術的分析

随着計算機技術的迅速發展和科技的不斷進步，圖像識别技術已經在衆多領域得到了應用。計算機在很多方面确實具有人類所無法超越的優勢，也正是因為這樣，圖像識别技術才能為人類社會帶來更多的應用。

3.1神經網絡的圖像識别技術

神經網絡圖像識别技術是一種比較新型的圖像識别技術，是在傳統的圖像識别方法和基礎上融合神經網絡算法的一種圖像識别方法。這裡的神經網絡是指人工神經網絡，也就是說這種神經網絡并不是動物本身所具有的真正的神經網絡，而是人類模仿動物神經網絡後人工生成的。在神經網絡圖像識别技術中，遺傳算法與BP網絡項融合的神經網絡圖像識别模型是非常經典的,在很多領域都有它的應用。在圖像識别系統中利用神經網絡系統，一般會先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經網絡進行圖像識别分類。以汽車牌照自動識别技術為例，當汽車通過的時候，汽車自身具有的檢測裝置會有所感應，此時檢測裝置就會啟用圖像采集裝置來擷取汽車正反面的圖像。擷取了圖像後必須将圖像上傳到計算機進行儲存以便識别。最後車牌定位子產品就會提取車牌資訊，對車牌上的字元進行識别并顯示最終的結果。在對車牌的上的字元進行識别的過程中就用到了機遇模版比對算法和人工神經網絡算法。

3.2非線性降維的圖像識别技術

計算機的圖像識别技術是一個異常高維的識别技術。不管是圖像本身的分辨率如何，其産生的資料經常是多元性的，這給計算機的識别帶來了非常大的困難。想讓計算極具有高效的識别能力，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）等就是常見的線性降維方法，他的特點是簡單、易于了解。但是通過線性降維處理的是整體的資料集合，所求的是整個資料集合的最優低維投影。經過驗證，這種線性的降維政策計算複雜度高而且占用相對較多的時間和空間，是以就産生了基于非線性降維的圖像識别技術，它是一種極其有效的非線性特征提取方法。此技術可以發現圖像的非線性結構而且可以在不破壞其基礎上對其進行降維，是計算機的圖像識别在盡量低的次元進行，這樣就提高了識别速率。例如人臉圖像識别系統所需的維數通常很高，其複雜度之高對計算機來說無疑是巨大的“災難”。由于在高次元空間中人臉圖像的不均勻分布,使得人類可以通過非線性降維技術來得到分布緊湊的人臉圖像,進而提高人臉識别技術的高效性.

3.3 圖像識别技術的應用及前景

計算機的圖像識别技術在公共安全、生物、工業、農業、交通、醫療等很多領域都有應用。例如交通方面的車牌識别系統；公共安全方面的的人臉識别技術、指紋識别技術；農業方面的種子識别技術、食品品質檢測技術；醫療方面的心電圖識别技術等。随着計算機技術的不斷發展，圖像識别技術也在不斷的優化，其算法也在不斷改進。

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