浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术

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图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。

1 图像识别技术的引入

图像识别是人工智能科技的一个重要领域。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。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。

图像识别技术原理

其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有

的本身特征而先将这些图像分了类，然后通过各个类别所具有的特征将图像识别出来的，只是很多时候我们没有意识到这一点。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。其实在“看到”与“感应到”的中间经历了一个迅速识别过程，这个识别的过程和搜索有些类似。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。机器的图像识别技术也是如此，通过分类并提取重要特征而排除多余的信息来识别图像。机器所提取出的这些特征有时会非常明显，有时又是很普通，这在很大的程度上影响了机器识别的速率。总之，在计算机的视觉识别中，图像的内容通常是用图像特征进行描述。

模式识别

模式识别是人工智能和信息科学的重要组成部分。模式识别是指对表示事物或现象的不同形式的信息做分析和处理从而得到一个对事物或现象做出描述、辨认和分类等的过程。

计算机的图像识别技术就是模拟人类的图像识别过程。在图像识别的过程中进行模式识别是必不可少的。模式识别原本是人类的一项基本智能。但随着计算机的发展和人工智能的兴起，人类本身的模式识别已经满足不了生活的需要，于是人类就希望用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。这样计算机的模式识别就产生了。简单地说，模式识别就是对数据进行分类，它是一门与数学紧密结合的科学，其中所用的思想大部分是概率与统计。模式识别主要分为三种：统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别。

2 图像识别技术的过程

既然计算机的图像识别技术与人类的图像识别原理相同，那它们的过程也是大同小异的。图像识别技术的过程分以下几步：信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。

信息的获取是指通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息。也就是获取研究对象的基本信息并通过某种方法将其转变为机器能够认识的信息。

预处理主要是指图像处理中的去噪、平滑、变换等的操作，从而加强图像的重要特征。

特征抽取和选择是指在模式识别中，需要进行特征的抽取和选择。简单的理解就是我们所研究的图像是各式各样的，如果要利用某种方法将它们区分开，就要通过这些图像所具有的本身特征来识别，而获取这些特征的过程就是特征抽取。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。

分类器设计是指通过训练而得到一种识别规则，通过此识别规则可以得到一种特征分类，使图像识别技术能够得到高识别率。分类决策是指在特征空间中对被识别对象进行分类，从而更好地识别所研究的对象具体属于哪一类。

3 图像识别技术的分析

随着计算机技术的迅速发展和科技的不断进步，

图像识别技术已经在众多领域中得到了应用。2015年2月15日新浪科技发布一条新闻：“微软最近公布了一篇关于图像识别的研究论文，在一项图像识别的基准测试中，电脑系统识别能力已经超越了人类。人类在归类数据库Image Net中的图像识别错误率为%，而微软研究小组的这个深度学习系统可以达到%的错误率。”从这则新闻中我们可以看出图像识别技术在图像识别方面已经有要超越人类的图像识别能力的趋势。这也说明未来图像识别技术有更大的研究意义与潜力。而且，计算机在很多方面确实具有人类所无法超越的优势，也正是因为这样，图像识别技术才能为人类社会带来更多的应用。

神经网络的图像识别技术

神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与BP网络相融合的神经网络图像识别模型是

非常经典的，在很多领域都有它的应用。在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

非线性降维的图像识别技术

计算机的图像识别技术是一个异常高维的识别技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据经常是多维性的，这给计算机的识别带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地识别能力，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析(PCA)和线性奇异分析(LDA)等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于理解。但是通过线性降维处理的是整体的数据集合，所求的是整

个数据集合的最优低维投影。经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的时间和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像识别技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不破坏其本征结构的基础上对其进行降维，使计算机的图像识别在尽量低的维度上进行，这样就提高了识别速率。例如人脸图像识别系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是巨大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不均匀分布，使得人类可以通过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸识别技术的高效性。

图像识别技术的应用及前景

计算机的图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等很多领域都有应用。例如交通方面的车牌识别系统;公共安全方面的人脸识别技术、指纹识别技术;农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术;医学方面的心电图识别技术等。随着计算机技术的不断发展，图像识别技术也在不断地优化，其算法也在不断地改进。图像是人类获取和交换信息的主要

来源，因此与图像相关的图像识别技术必定也是未来的研究重点。以后计算机的图像识别技术很有可能在更多的领域崭露头角，它的应用前景也是不可限量的，人类的生活也将更加离不开图像识别技术。

4 总结

图像识别技术虽然是刚兴起的技术，但其应用已是相当广泛。并且，图像识别技术也在不断地成长，随着科技的不断进步，人类对图像识别技术的认识也会更加深刻。未来图像识别技术将会更加强大，更加智能地出现在我们的生活中，为人类社会的更多领域带来重大的应用。在21世纪这个信息化的时代，我们无法想象离开了图像识别技术以后我们的生活会变成什么样。图像识别技术是人类现在以及未来生活必不可少的一项技术。

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人工智能车牌识别

车牌自动识别 近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。 一、车牌自动识别系统的技术说明 车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来，上传到平台为了帮到更多的人，如果您需要使用本文档，请点击下载按钮下载本文档（有偿下载），另外祝您生活愉快，工作顺利，万事如意！ 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等，之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛，人类的生活将无法离开图像识别技术，研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。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。图像识别，顾名思义，就是对图像做出各种处理、分析，最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼，而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大，但是对于高速发展的社会，人类自身识别能力已经满足不了我们的需求，于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞，完全靠肉眼观察细胞是不现实的，这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时，就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此，此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息，解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实，图像识别技术背后的原理并不是很难，只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的，它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别，只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的，我们识别图像都是依靠图像所具有

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract: The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology,

(人工智能)关于图像识别与人工智能的就业情况

（人工智能）关于图像识别与人工智能的就业情况

关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向，我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业，进入什么样的公司？呀！这个我仍真没怎么关注，所以就上网查了查，来了解壹下。下面是转载的壹篇文章： 就我见来，个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（壹维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合，采集的信息很多均是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这壹块，如果有医学图像处理的背景，去壹些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了壹个选择方向，且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。

医学图像方向 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争，来头均不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们于国内均设有研发中心，simens的于上海和深圳，GE和柯达均于上海，飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场，而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以于这些地方的待遇均仍能够，前景也见好。国内也有壹些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司于做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题，做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区，于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司：大恒和凌云，均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面，而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS，选择了这个方向，只要做的仍不错，基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向，所以这方面的公司的信息我没有收集，但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司：诺基亚和pixelworks

图像识别与人工智能研究所发展规划报告

图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）目前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。

来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究，其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与

人工智能YOLO V2 图像识别实验报告

第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。 深度学习是机器学习中的一个新的研究领域，通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向，引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论，并推动了目标和行为识别的研究，推动了深度学习及其在目标和行为识别中的新进展。基于这个发展趋势，我们小组选择了基于回归方法的深度学习目标识别算法YOLO的研究。 1.1.2课程项目研究的意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃

模式识别人工智能论文

浅谈人工智能与模式识别的应用 一、引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展，同时也成为了未来电子信息产业发展的必然趋势。 人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。近年来电子产品中也加入了诸多此类的功能：如手机中的指纹识别解锁功能；眼球识别解锁技术；手势拍照功能亦或是机场先进的人耳识别技术等等。这些功能看起来纷繁复杂，但如果需要一个概括的话，可以说这都是模式识别技术给现代生活带来的福分。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知，从而将非电信号转化为计算机可以识别的电信号。

二、人工智能和模式识别 （一）人工智能。人工智能（Artificial Intelligence），是相对与人的自然智能而言的，它是指采用人工的方法及技术，对人工智能进行模仿、延伸及扩展，进而实现“机器思维”式的人工智能。简而言之，人工智能是一门研究具有智能行为的计算模型，其最终的目的在于建立一个具有感知、推理、学习和联想，甚至是决策能力的计算机系统，快速的解决一些需要专业人才能解决的问题。从本质上来讲，人工智能是一种对人类思维及信息处理过程的模拟和仿真。 （二）模式识别。模式识别，即通过计算机采用数学的知识和方法来研究模式的自动处理及判读，实现人工智能。在这里，我们将周围的环境及客体统统都称之为“模式”，即计算机需要对其周围所有的相关信息进行识别和感知，进而进行信息的处理。在人工智能开发，即智能机器开发过程中的一个关键环节，就是采用计算机来实现模式（包括文字、声音、人物和物体等）的自动识别，其在实现智能的过程中也给人类对自身智能的认识提供了一个途径。在模式识别的过程中，信息处理实际上是机器对周围环境及客体的识别过程，是对人参与智能识别的一个仿真。相对于人而言，光学信息及声学信息是两个重要的信息识别来源和方式，它同时也是人工智能机器在模式识别过程中的两个重要途径。在市场上具有代表性的产品有：光学字符识别系统以及语音识别系统等。 在这里的模式识别，我们可以将之理解成为：根据识别对象具有特征的观察值来将其进行分类的一个过程。采用计算机来进行模式识别，是在上世纪60年代初发展起来的一门新兴学科，但同样也是未来一段实践中发展的必然方向。在生活节奏相当之快的今天人们希望电子产品可以为我们的生活提供更多的便利条件。因此在未来相当一段时间内模式识别技术依然是发展的必然趋势。

关于人工智能中的图像识别技术的研究

１９１ 关于人工智能中的图像识别技术的研究 翁和王 （武夷学院数学与计算机学院，福建武夷山354300） 摘要：图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术，其主要是利用计算机对人工进行替代，实现对众多的物 理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述，并对其识别过程进行一定的分析，重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词：人工智能；原理与过程；图像识别技术；非线性；神经网络中图分类号：TP18文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）10-0191-02 0引言 图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一，在计算机技术和信息技术快速发展的背景下，其也得到了愈发广泛的使用，其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用，诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善，其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理 事实上，图像识别具有的原理并非很深奥，主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现，是众多学者通过实践获得的启示，通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的，仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别，而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类，之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时，大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别，这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中，大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别，检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储，便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样，利用分类和提取出图像的重要特征，并对多余的无用特征加以有效地排除，以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显，而有时也会非常的普通，这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之，利用计算机进行视觉识别时，图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别 模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成，其通 常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析，以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟，在实现图像识别时，能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一，伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展，人类自身具有的识别 模式便无法再满足人类的生活需求，对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之，模式识别便是对数据实现分类，其是一门和数学有着密切联系的科学，其所运 用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程 由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理，因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步：第一步，信息的获取，其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号，简而言之便是获取识别对象具有的基本信息，同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步，预处理，其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作，以此来提升图像所具有的重要特点。第三步，特征抽取与选择，其是在模式识别过程中，要对图像进行特征的抽取与选择，简而言之便是识别的图像是多种多样的，若想通过一定的方式将其分离开，便要对图像中拥有的自身特征进行识别，在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中，获取的特征并非一定对本次识别有所价值，此时便要对所获取的特征进行一定的提取，这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言，特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一，因此，这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步，分类器设计与分类决策，其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则，借此识别规则便能够获得一个特征种类，从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术 神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术，其是基于以往的图像识别方式，并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络，换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络，而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言，遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型，其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统，通常先对图像特征进行提取，之后将图像特征向神经网络中加以映射，以此实现对图像的识别与分类。例如，对于智能汽车监控中拍照识别技术而言， 2016 （Sum.No 166） 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期（总第166期）

基于.人工智能算法的图像识别及生成

基于人工智能算法的图像识别与生成 摘要：本次报告的工作是利用PCA，SVM以及人工神经网络（ANN）实现对人脸的特征提取、分类和预测。然后利用GAN（生成对抗网络）实现对手写数字的生成，并用SVM 做预测，验证生成效果。 本次报告采用的数据源自剑桥大学的ORL 人脸数据库，其中包含40个人共400张人脸图像。 关键词：人工智能；图像识别；数据 中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）13-0173-02 1 PCA降维 PCA（principal components analysis）即主成分分析，又称主分量分析。旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。 首先我们给出了数据库的平均脸的图像，并利用PCA对人脸降维，通过改变降低到的维度研究了保留维度的多少带来的影响。最后给出了每一个维度的特征脸图像，讨论了每一个维度所能够代表的人脸信息。 1.1 平均脸 首先，我们将数据库中400张人脸按行存储到一个矩阵

中，即每一行为一张人脸（10304像素），每张人脸共10304维特征。我们对每一个维度去平均，构成一个新的行向量，这就是平均脸。 平均脸反映了数据库中400张人脸的平均特征，可以看清人脸的轮廓，但无法识别人脸的局部细节。 1.2 降低至不同维度时还原脸的情况 从左到右从上到下依次是同一张脸降低至10，30，50，100，200，250，300，350，400的图像。可以看到，随着保留维数的增多，图像越清晰，与原图的差异越小。 1.3 提取单一维度的特征做还原 为了研究不同维度所代表的人脸的信息，我们把PCA之后的每一个特征向量单独提取出来对人脸做还原，还原的时候不加入平均脸并且做直方图均衡化。 结果如下： 每一张图像下方的数字代表了PCA之后按特征值从大到小排序的顺序，比如第一张图代表PCA之后最大特征值所对应的特征向量还原出的人脸。 特征累积图的纵坐标代表了所保留的特征占总特征的 比例。它是这样计算出来的，假设保留k维信息，则纵坐标值为这k个特征值的和除以总的400（400*10304的矩阵，最多有400个非零特征值）个特征值的和。 从图4可以看出，当保留维数为100维时，即能保留人

186图像识别与人工智能研究所-学科专业名称及代码、研究

图像识别与人工智能研究所 图像识别与人工智能研究所（以下简称图像所）于1978年由教育部和航天部共同批准建立、直属于华中科技大学的一所融研究、教学为一体，以图像识别和人工智能为研究方向的研究机构。建所30年来，图像所始终瞄准航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究，在国内的模式识别与智能系统学科具有明显的研究特色和学科优势，在航天航空的智能信息处理领域具有较高的知名度。图像所分别于1984年、1990年获得硕士和博士学位授予权，2003年被批准为湖北省重点学科，2007年被批准为国家重点二级学科“模式识别与智能控制”，是该二级学科全国5个重点学科单位之一。1993年批准为“图像信息处理与智能控制”国家教委开发实验室，1999年升格为教育部重点实验室。1998年3月由中国航天工业总公司和国家教委共同批准命名为“中国航天图像识别技术研究所”，与航天工业总公司共建。2005年12月被批准成立“多谱信息处理技术”国家级重点实验室。 图像所现有科研、教学人员38人，其中教授11名、副教授13名。有一名双聘的中国科学院院士，“长江学者”讲座教授1名，入选“新世纪优秀人才支持计划”1人，73%的教师有博士学位，2007年被批准为国防科工委的科技创新团队。 图像所在“模式识别与智能系统”学科点上现有的研究方向是：计算机视觉与应用、模式识别与图像分析、图像处理系统及应用、医学成像与处理、人工智能与认知科学、集成电路及系统芯片的研究与设计以及微纳光电技术。在“导航制导与控制”学科点上现有的研究方向是：多谱寻的制导、多谱匹配制导、多谱目标探测以及制导信息处理芯片设计。在“信息安全”学科点上现有的研究方向是：混沌密码理论与技术（包括密码算法的IC设计），无线移动网络的安全技术，网络主动防御技术以及城市交通智能管理与安全信息服务技术。2001年以来，图像所培养博士111名、硕士431名，5人获得湖北省优秀博士论文。图像所现有在读硕士研究生185人，博士研究生123人。 图像所在培养研究生的同时，也承担了大量的国家级科研项目，取得了一大批科研成果。2001年至今，图像所已经承担了包含国家自然科学基金、973、863、国家级预研计划等在内的各类研究项目630项，合同经费近1.6亿元。获省部级以上科研奖12项。在IEEE Trans.IP、IEEE Trans.SP、IEEE Trans.NN、IEEE Trans.CS、Pattern Recognition、Opt.Eng、PR Letters等国内外重要学术期刊和国际会议发表学术论文2454篇，其中SCI收录298篇，EI 收录768篇。出版专著1部。 图像所也非常重视科研基地的建设，除了拥有国家级重点实验室和教育部重点实验室外，还获得了国家211工程、985工程的支持，“九五”以来获得的基地建设费用3000余万元，拥有可见光、红外等成像传感器、激光成像雷达、六自由度机械手、三轴跟踪转台、标量网络分析仪、矢量网络分析仪、噪声系数测试仪、逻辑分析仪、频谱分析仪、SGI工作站、

基于人工智能的图像识别技术的研究

2019年8月 基于人工智能的图像识别技术的研究 郦涛（上海虹信信息科技有限公司，上海200434） 【摘要】近年来，信息技术与科学技术发展速度明显加快，图像识别技术随之产生。图像识别技术相对复杂，并在人类社会发展中占据重要地位。通过对图像识别技术的运用，实现了人力解放，借助计算机技术对不同类型的信息进行识别与处理，实现了劳动强度的降低，效率与质量显著提高。正是计算机普及应用，使图像识别技术的重要性逐渐突显出来。基于此，本文将人工智能作为主要研究背景，重点阐述图像识别技术的具体应用，希望有所帮助。 【关键词】人工智能；图像识别技术；原理；神经网络 【中图分类号】TP18【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）08-0069-02 在计算机技术与信息技术发展背景下,图像识别技术备受关注。图像识别技术形成与更新成为主要发展趋势,且前景广阔,不管是信息搜集、医疗亦或是产品安全,均对图像识别技术进行了运用。所谓的图像识别技术,即借助计算机结合既定目标处理系统前端捕获图片,在日常生活与工作中较为常见,以条码识别和指纹识别为主。与此同时,在信息时代背景下,图像识别技术作为关键性技术,作为时代的衍生物,其存在的价值是为了让计算机代替人工对大量的物理信息进行处理。在计算机技术水平不断提升的前提下,我们更加深刻地认识到图像识别技术的价值。由此可见,基于人工智能深入研究并分析图像识别技术具有一定的现实意义。图像识别技术流程为先获取信息,再对信息进行预处理,通过信息特征抽取和选择过程,来实现分类决策与分类器设计功能。本文引入了图像识别技术,对该项技术的基本原理进行了分析,并研究了以人工智能为基础的图像识别。 1图像识别技术阐释 1.1基本原理 依托人工智能所形成的图像识别技术,在实际应用中的基本原理就是充分利用计算机技术对图片进行处理,并有效提取有价值的图片信息。随后,组织经验丰富的专业人员进行实验后所获取的图像处理技术。图像识别技术本身的原理构成相对简单,具体体现在完成人与人的对视以后,即可被视作图像识别技术完成,以此为基础,根据基本印象就能够系统分析所获取的信息[1]。由于图像识别技术与计算机处理数据算法原理存在一致性特征,因而可以在提取简单的图像数据信息基础上,对计算机技术加以利用。一旦信息量过大,必然会影响到技术的识别效果,在对图像识别技术分析的过程中,应探索最佳方式并创新,实现图片处理质量和效率的全面提升[2]。 1.2组成原理 图片模式识别即为人工智能图像识别技术的组成原理,隶属人工智能科技的组成。所谓的模式识别,具体指的就是对类型不同平面图片进行处理,进而准确分析图片或者是实际事物。在图像识别技术中合理引入人工智能,能够实现虚拟化识别对象的目标,无需对实物进行分析,而且可实现图片三维化。另外,此技术也被广泛应用于现代医学领域,在拍片的基础上即可分析人体健康情况和三维结构。 1.3技术优势 人工智能图像识别技术优势显著,集中表现在便捷化和智能化两方面。此技术最突出的优势就是科技发展中对图像识别技术的应用质量。站在智能化角度分析,较之于传统图像处理技术,人工智能图像识别技术的区别明显。特别是在图片处理中,可以实现智能化地选择。特别是人脸解锁的功能,和图像处理智能识别存在异曲同工之妙。也就是在完成一次人 脸解锁以后,就能够以此方法为主要解锁手段。除此之外,智能化还能够自我分析和保存。在此基础上,根据图形识别便捷化分析,伴随图像识别技术的合理运用,使人们生活和工作获得了高质量的服务。即便不处理复杂图像也能够达到目标,特别是刷脸开锁和打卡等,都改善了人们的生活方式。基于社会快速发展,图像识别技术大众化特征逐渐突显出来。 2以人工智能为基础的图像识别研究虽然图像识别与人脑图像识别存在相似之处,而最根本的不同就是计算机图像识别的表现方式主要是科技形式。其中,基于人工智能的图像识别过程集中表现在以下几个方面: (1)获取信息资料。在对信息进行有效收集的基础上,即可对图像进行有效地识别。特别是在传感器的作用下,能够实现特殊信号转变为电信号的目标,获得必要信息资料。通过合理地应用图像识别技术,即可获取特殊数据资料,要求对图形间差异进行区分。 (2)预处理信息数据。在此阶段,重点集中于图像平滑与变换处理方面,进而将图像重要信息凸显出来。 (3)收取并选择特征。此阶段是图像识别技术的重点,尤其是在识别模式方面,对实际操作提出了更高要求,对成功识别图像产生了决定性的作用。 (4)设计分类器。在图像识别中,分类器的设计是最终环节,而重点内容就是与操作程序相互结合,合理制定识别规则,以具体标准为参考对图像进行识别,并非混乱识别,实现 图像处理识别度的全面提升,优化图像评价效果。 3图像识别技术基本类型 在图像识别技术应用过程中,最常见的类型就是模式识别、神经网络形式、非线性降维形式三种。 3.1模式识别 以人工智能为基础的图形识别技术,其模式识别的作用不容小觑,充分利用大量的数据资料与信息。一般情况下,模式识别技术的基础就是传统图像,在计算机技术的作用下完成操作任务,以数学原理为切入点完成推理。在此基础上,综合考虑多元化特征,就能够自动识别特征并加以评价。通常,识别模式主要表现在实现阶段和学习阶段。后者可被当做储存的过程,即对图形信息进行提前收集并加以保存,借助计算机自身功能加以识别和分类,构建规范性图像识别程序。而前者更强调图像和人脑图像模板的统一化发展,进而形成识别程序。根据既有应用状况,人脑识别和计算机识别之间的差异明显,而计算机能够科学匹配传统模式和全新收集图像信息。在成功匹配后,即代表图像被成功识别,但很容易有错误识别的问题出现。 通信设计与应用69

人工智能 浅谈图像识别

人工智能——浅谈图像识别技术 专业：计算机科学与技术班级：三班姓名：孙清茂学号：200805030312教师：罗俊松

摘要 随着计算机技术与信息技术的发展,图像识别技术获得了越来越广泛的应用。本文对图像识别的基本方法，并展望了图像识别技术所面临的问题及发展方向。 1图像识别定义 1.1定义 图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。 图像识别，是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。地理学中指将遥感图像进行分类的技术。 1.2研究问题 图像识别所研究的问题，是如何用计算机代替为人自动去处理大量的物理信息，解决人类生理器官所不能识别的问题，从而从部分上代替人的脑力劳动。图像的含义也比较广泛，最早是指图片，后来把如声波的波形图也归为图像。具体来说，图像可以是各种图画，字符，声波信号，透视胶片，空间物体。综合来说，又可以分为直观视觉图像（图案，文字）和间接转换图像（声音，心率等）两类。 由于图像识别涉及许多学科，图像本身含义也相当广泛性和丰富性，本文只从由光学采集器获得二维灰度图像的识别的几个重要方面做一些综述。 2图像识别内容 2.1图像识别基础 图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。 在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。 2.2图像识别基本方法

图像识别与人工智能研究所发展规划

图像识别与人工智能研究所发展规划 1 2020年4月19日

图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标，特制定图像所相应的学科建设与发展规划，以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 （一）学科基础 图像识别与人工智能研究所（简称图像所）将继续以跻身于中国的国防科技的发展为切入点，从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术，承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 （1）当前本学科点共有五个研究方向： “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 （2）本学科点现有科研人员26人，其中教授（含博士生导师）7人，副教授7人。科研教学梯队层次高，年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产 1 2020年4月19日

5000余万元，已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 （3）学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性，智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术，图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础，不但科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标，进行应用基础和应用技术的研究和开发，重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术，同时培养和造就本事域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是： ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色，承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 2 2020年4月19日

关于图像识别与人工智能的就业情况

关于图像识别与人工智能的就业情况(2008-10-02 16:06:10) 最近遇到一些朋友问我考研方向，我告诉他们叫图像识别与人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业，进入什么样的公司？呀！这个我还真没怎么关注，所以就上网查了查，来了解一下。下面是转载的一篇文章： 就我看来，个人觉得图像处理的就业还是不错的。首先可以把图像看成二维、三维或者更高维的信号，从这个意义上来说，图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的，因为你不仅要掌握（一维）信号处理的基本知识，也要掌握图像处理（二维或者高维信号处理）的知识。其次，图像处理是计算机视觉和视频处理的基础，掌握好了图像处理的基本知识，就业时就可以向这些方向发展。目前的模式识别，大部分也都是图像模式识别。在实际应用场合，采集的信息很多都是图像信息，比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合，千万不能忘了医学图像这一块，如果有医学图像处理的背景，去一些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高，如果编程很厉害，当然就业也多了一个选择方向，并不一定要局限在图像方向。 下面谈谈我所知道的一些公司信息，不全，仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的，实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域，必须有很强的编程能力，很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错，目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度，个个鼎鼎大名。 医学图像方向 目前在医疗器械方向主要是几个大企业在竞争，来头都不小，其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达，主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像，必然涉及到对图像的处理，做图像处理的很有机会进入这些公司。它们在国内都设有研发中心，simens的在上海和深圳，GE和柯达都在上海，飞利浦的在沈阳。由于医疗市场是一个没有完全开发的市场，而一套医疗设备的价格是非常昂贵的，所以在这些地方的待遇都还可以，前景也看好。国内也有一些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司在做，但肯定不少，比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。还有一个很大的方向是车牌识别，这个我倒是知道有一个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是一个热点问题，做跟踪和识别的可以在这个方向找到一席之地。

基于人工智能的图像识别技术探讨

2018?1(上)《科技传播》 106 信息科技探索 现今计算机技术和信息技术日益发展,在此背景下图像识别技术也越来越多的被人们关注。从现实发展角度来说,图像识别技术的产生和更新是一种必然的趋势,且在未来的发展中会有更广阔的应用空间,无论是医疗、安检、信息搜集、产品安全等等,都会更加依赖于图像识别 技术[1] 。 图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理,因此,人们在日常生活和工作中也会经常接触到该技术,例如条码识别、指纹识别等等,该技术给人们的生产安全提供了重要的保障,因此展开图像识别技术的研究和探讨是非常有意义的。 1 图像识别技术的基本原理 人眼产生的视觉效果是一种非常神奇的现象, 由此人眼对图像的识别能力是很强的。当某个图像距离、位置、角度发生改变时,人的感官也会随之发生变化,图像在人眼视网膜上的成像也会相应发生大小和形状的改变,但这种改变不足以影响人们对图像的判断,且人可以通过各种感官判断某种图像,例如当在手背上写字时,也可以通过感官判断这个字体。图像识别技术是人工智能领域中的重要技术,因此其识别原理与人眼识别的原理相似,都是以图像的突出性特征为基础进行的[2]。 图像识别的重点是寻找图像的特征,例如英文大写字母中,A 有个突出的尖角,O 有个圈、 而Y 则基本可以视为线条和锐角钝角所组成,对于特殊信息,也就是突出特征的捕捉和识别,才能通过图像中的有效信息对这个图像进行识别,并且判断这个图像的内容和性质,并且分析它所代表的含义。 为了模仿人眼识别图像的原理,达到人眼识别的效果,科学家编制模拟人类图像识别活动的计算机程序,从而获取了众多关于图像识别的识别模型,当计算机捕捉到某个图像时,若图像特征与记忆中人脑的感官刺激相匹配,则认为这个图像已经被识别。 2 基于人工智能的图像识别过程 图像识别技术是基于人工智能诞生的,因此,计算机对图像识别的过程也与人脑识别图像的过程基本类似,只不过是以技术和科技展现出来[3]。基于人工智能的图像识别过程如下: 1)信息数据的获取,信息数据的获取是图形识别的基础,利用各类传感器将声音和光等特殊信号转化为电信号,从而获取所需的数据和信息,在图像识别技术中,所需要获取的信息是图像的特征和特殊数据,这些信息和数据要求能够区分图形之间的特征,将其存储于计算机的数据库内,则可以用于之后步骤的展开。 2)信息数据预处理,此过程对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作,将图像的特征和重要信息突显。 3)特征抽取与选择,图像识别技术中的核心 作者简介:宋炯,教授/高级工程师,云南交通职业技术学院,研究方向为人工智能、机器学习、软件工程、计算机网络、 智能交通、汽车电气。 柏松平,云南交通职业技术学院。 王燕华,云南交通职业技术学院。 基于人工智能的图像识别技术探讨 宋 炯,柏松平,王燕华 云南交通职业技术学院,云南昆明 650504 摘 要 在人工智能领域之中,众多技术被研发和应用,其中图像识别技术是基于人工智能的代表技术之一。现 今我国的科技技术、电子信息技术都在不断发展,人工智能中的图像识别技术也在不断更新,越来越多的领域关注并应用该技术,包括医疗诊断、信息识别、卫星云图识别等等,基于人工智能的图像识别技术能够为各个领域的发展提供便利。本文对此展开探讨。关键词 人工智能;图像识别技术;应用 中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）202-0106-02