图像识别技术

一、图像识别的介绍

随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要的组成部分，当前图像识别已经被广泛应用到各个领域中，例如交通领域中的车牌号识别、交通标志识别、军事领域中的飞行物识别、地形勘察、安全领域中的指纹识别、人脸识别等。

图像识别：是人工智能的一个重要领域，是指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。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。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。

在具体应用实践中，特别识别除了要弄清识别的对象具有是什么样的物体外，还应该明确其所在的位置和姿态。

二、图像识别原理

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

        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

        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

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

提取字符特征

        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。

样本训练与识别

        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。