图像识别技术是什么「图像识别技术原理及现实应用」

　　图像识别技术是什么?

图像识别技术是人工智能的一个重要领域。它是指对图像进行对象识别，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。为了编制模拟人类图像识别活动的计算机程序，人们提出了不同的图像识别模型。例如模板匹配模型。

现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中;商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。

　　图像识别原理

图像识别原理主要是需处理具有一定复杂性的信息，处理技术并不是随意出现在计算机中，主要是根据一些医学研究人员的实践，结合计算机程序对相关内容模拟并予以实现。该技术的计算机实现与人类对图像识别的基本原理基本类似，在人类感觉及视觉等方面只是计算机不会受到任何因素的影响

人类的图像识别都是依靠图像所具有的本身特征分类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，当看到一张图片时，我们的大脑会迅速感应到是否见过此图片或与其相似的图片。在这个过程中，我们的大脑会根据存储记忆中已经分好的类别进行识别，查看是否有与该图像具有相同或类似特征的存储记忆，从而识别出是否见过该图像

计算机也采用同样的图像识别原理，每个图像都有它的特征，采用对图像重要特征的分类和提取，并有效排除无用的多余特征，抽出关键的信息，进而使图像识别得以实现。有时计算机对上述特征的提取比较明显，有时就比较普通，这将对计算机图像识别的效率产生较大影响

　　过程

由于图像识别技术的产生是基于人工智能的基础上，所以计算机图像识别的过程与人脑识别图像的过程大体一致，归纳起来主要包括图像采集、图像处理、图像识别以及结果输出四部分，具体流程如下图所示:

　　图像识别部分主要包括提取字符特征、样本训练以及识别等步骤

特征提取部分旨在抽取及选择图像特征。概括而言就是识别图像具有种类多样的特点，如采用一定方式分离，就要识别图像的特征，获取特征也被称为特征抽取

在特征抽取中所得到的特征也许对此次识别并不都是有用的，这个时候就要提取有用的特征，这就是特征的选择。特征抽取和选择在图像识别过程中是非常关键的技术之一，所以对这一步的理解是图像识别的重点

特征提取完成之后，则需要设计分类器进行样本训练，设计分类器就是根据训练对识别规则进行制定，基于此识别规则能够得到特征的主要种类，使图像识别技术能够得到高识别率。此后再通过识别特殊特征，使图像识别的不断提高辨识率，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类

它是怎么工作的，《财富》杂志上有过一张简明的示意图，大家可以看一下，算是一目了然：

　　常见形式

首先图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别

文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别，应用非常广泛

数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不易失真、处理方便等巨大优势，这些都为图像识别技术的发展提供了强大的动力

物体的识别主要指的是对三维世界的客体及环境的感知和认识，属于高级的计算机视觉范畴。它是以数字图像处理与识别为基础的结合人工智能、系统学等学科的研究方向，其研究成果被广泛应用在各种工业及探测机器人上

　　图像识别技术的应用

随着计算机及信息技术的迅速发展，图像识别技术的应用逐渐扩大到诸多领域，尤其是在面部及指纹识别、卫星云图识别及临床医疗诊断等多个领域日益发挥着重要作用。通常图像识别技术主要是指采用计算机按照既定目标对捕获的系统前端图片进行处理，在日常生活中图像识别技术的应用也十分普遍，比如车牌捕捉、商品条码识别及手写识别等。随着该技术的逐渐发展并不断完善，未来将具有更加广泛的应用领域

图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域重要的应用价值：

• 　　1)遥感图像识别：

航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。

• 　　2)通讯领域的应用：

包括图像传输、电视电话、电视会议等。

• 　　3)军事、公安刑侦等领域的应用：

图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统;自动灭火器的控制及防伪装;公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识;历史文字和图片档案的修复和管理等等。

• 　　4)生物医学图像识别：

图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT(Computed Tomography)技术、深度残差收缩网络[2]等。

• 　　5)机器视觉领域的应用：

作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。