什么是圖像識別？圖像識別是如何實(shí)現的？

當我們看到一個(gè)東西，大腦會(huì )迅速判斷是不是見(jiàn)過(guò)這個(gè)東西或者類(lèi)似的東西。這個(gè)過(guò)程有點(diǎn)兒像搜索，我們把看到的東西和記憶中相同或相類(lèi)的東西進(jìn)行匹配，從而識別它。機器的圖像識別也是類(lèi)似的，通過(guò)分類(lèi)并提取重要特征而排除多余的信息來(lái)識別圖像。

歸根結底，機器的圖像識別和人類(lèi)的圖像識別原理相近，過(guò)程也大同小異。只是技術(shù)的進(jìn)步讓機器不但能像人類(lèi)一樣認花認草認物認人，還開(kāi)始擁有超越人類(lèi)的識別能力。

今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類(lèi)的肉眼，而是借助計算機技術(shù)進(jìn)行識別。雖然人類(lèi)的識別能力很強大，但是對于高速發(fā)展的社會(huì )，人類(lèi)自身識別能力已經(jīng)滿(mǎn)足不了我們的需求，于是就產(chǎn)生了基于計算機的圖像識別技術(shù)。

這就像人類(lèi)研究生物細胞，完全靠肉眼觀(guān)察細胞是不現實(shí)的，這樣自然就產(chǎn)生了顯微鏡等用于精確觀(guān)測的儀器。通常一個(gè)領(lǐng)域有固有技術(shù)無(wú)法解決的需求時(shí)，就會(huì )產(chǎn)生相應的新技術(shù)。圖像識別技術(shù)也是如此，此技術(shù)的產(chǎn)生就是為了讓計算機代替人類(lèi)去處理大量的物理信息，解決人類(lèi)無(wú)法識別或者識別率特別低的信息。

一般工業(yè)使用中，采用工業(yè)相機拍攝圖片，然后再利用軟件根據圖片灰階差做進(jìn)一步識別處理。隨著(zhù)計算機及信息技術(shù)的迅速發(fā)展，圖像識別技術(shù)的應用逐漸擴大到諸多領(lǐng)域，尤其是在面部及指紋識別、衛星云圖識別及臨床醫療診斷等多個(gè)領(lǐng)域日益發(fā)揮著(zhù)重要作用。

通常圖像識別技術(shù)主要是指采用計算機按照既定目標對捕獲的系統前端圖片進(jìn)行處理，在日常生活中圖像識別技術(shù)的應用也十分普遍，比如車(chē)牌捕捉、商品條碼識別及手寫(xiě)識別等。隨著(zhù)該技術(shù)的逐漸發(fā)展并不斷完善，未來(lái)將具有更加廣泛的應用領(lǐng)域。

圖像識別以開(kāi)放API（Application Programming Interface，應用程序編程接口）的方式提供給用戶(hù)，用戶(hù)通過(guò)實(shí)時(shí)訪(fǎng)問(wèn)和調用API獲取推理結果，幫助用戶(hù)自動(dòng)采集關(guān)鍵數據，打造智能化業(yè)務(wù)系統，提升業(yè)務(wù)效率。

圖像識別原理

圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識別、數字圖像處理與識別、物體識別。

· 文字識別的研究是從 1950年開(kāi)始的，一般是識別字母、數字和符號，從印刷文字識別到手寫(xiě)文字識別，應用非常廣泛。

· 數字圖像處理和識別的研究開(kāi)始于1965年。數字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過(guò)程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢，這些都為圖像識別技術(shù)的發(fā)展提供了強大的動(dòng)力。

· 物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認識，屬于高級的計算機視覺(jué)范疇。它是以數字圖像處理與識別為基礎的結合人工智能、系統學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應用在各種工業(yè)及探測機器人上。

圖像識別原理主要是需處理具有一定復雜性的信息，處理技術(shù)并不是隨意出現在計算機中，結合計算機程序對相關(guān)內容模擬并予以實(shí)現。圖像識別的過(guò)程歸納起來(lái)主要包括4個(gè)步驟：

· 獲取信息：主要是指將聲音和光等信息通過(guò)傳感器向電信號轉換，也就是對識別對象的基本信息進(jìn)行獲取，并將其向計算機可識別的信息轉換。

· 信息預處理：主要是指采用去噪、變換及平滑等操作對圖像進(jìn)行處理，基于此使圖像的重要特點(diǎn)提高。

· 抽取及選擇特征：主要是指在模式識別中，抽取及選擇圖像特征，概括而言就是識別圖像具有種類(lèi)多樣的特點(diǎn)，如采用一定方式分離，就要識別圖像的特征，獲取特征也被稱(chēng)為特征抽??；在特征抽取中所得到的特征也許對此次識別并不都是有用的，這個(gè)時(shí)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別過(guò)程中是非常關(guān)鍵的技術(shù)之一，所以對這一步的理解是圖像識別的重點(diǎn)。

· 設計分類(lèi)器及分類(lèi)決策：其中設計分類(lèi)器就是根據訓練對識別規則進(jìn)行制定，基于此識別規則能夠得到特征的主要種類(lèi)，進(jìn)而使圖像識別的不斷提高辨識率，此后再通過(guò)識別特殊特征，最終實(shí)現對圖像的評價(jià)和確認。

在計算機進(jìn)行的圖像識別中，計算機首先就能夠完成圖像分類(lèi)并選出重要信息、排除冗余信息，根據這一分類(lèi)計算機就能夠結合自身記憶存儲結合相關(guān)要求進(jìn)行圖像的識別，這一過(guò)程本身與人腦識別圖像并不存在著(zhù)本質(zhì)差別。對于圖像識別技術(shù)來(lái)說(shuō)，其本身提取出的圖像特征直接關(guān)系著(zhù)圖像識別能否取得較為滿(mǎn)意的結果。

值得注意的是，由于計算機歸根結底不同于人類(lèi)的大腦，所以計算機提取出的圖像特征存在著(zhù)不穩定性，這種不穩定性往往會(huì )因為計算機提取圖像特征的明顯與普通影響圖像識別的效率與準確性，由此可見(jiàn)圖像特征對于A(yíng)I中圖像識別技術(shù)的重要意義。

圖像識別技術(shù)

計算機的圖像識別技術(shù)就是模擬人類(lèi)的圖像識別過(guò)程，在圖像識別的過(guò)程中進(jìn)行模式識別是必不可少的。簡(jiǎn)單地說(shuō)，計算機的模式識別就是對數據進(jìn)行分類(lèi)，它是一門(mén)與數學(xué)緊密結合的科學(xué)，其中所用的思想大部分是概率與統計。模式識別主要分為三種：統計模式識別、句法模式識別、模糊模式識別。

對于當下AI+時(shí)代的圖像識別技術(shù)來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的圖像識別與非線(xiàn)性降維的圖像識別是最為常見(jiàn)的兩種圖像識別技術(shù)。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的圖像識別：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )圖像識別技術(shù)是一種比較新型的圖像識別技術(shù)，是在傳統的圖像識別方法和基礎上融合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的一種圖像識別方法。這里的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是指人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，也就是說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )并不是動(dòng)物本身所具有的真正的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，而是人類(lèi)模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )后人工生成的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )圖像識別技術(shù)中，遺傳算法與BP網(wǎng)絡(luò )相融合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )圖像識別模型是非常經(jīng)典的，在很多領(lǐng)域都有它的應用。

在圖像識別系統中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )系統，一般會(huì )先提取圖像的特征，再利用圖像所具有的特征映射到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行圖像識別分類(lèi)。以汽車(chē)拍照自動(dòng)識別技術(shù)為例，當汽車(chē)通過(guò)的時(shí)候，汽車(chē)自身具有的檢測設備會(huì )有所感應。此時(shí)檢測設備就會(huì )啟用圖像采集裝置來(lái)獲取汽車(chē)正反面的圖像。獲取了圖像后必須將圖像上傳到計算機進(jìn)行保存以便識別。最后車(chē)牌定位模塊就會(huì )提取車(chē)牌信息，對車(chē)牌上的字符進(jìn)行識別并顯示最終的結果。在對車(chē)牌上的字符進(jìn)行識別的過(guò)程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法。

基于非線(xiàn)性降維的圖像識別：

計算機的圖像識別技術(shù)是一個(gè)異常高維的識別技術(shù)。不管圖像本身的分辨率如何，其產(chǎn)生的數據經(jīng)常是多維性的，這給計算機的識別帶來(lái)了非常大的困難。想讓計算機具有高效地識別能力，最直接有效的方法就是降維。降維分為線(xiàn)性降維和非線(xiàn)性降維。例如主成分分析(PCA)和線(xiàn)性奇異分析(LDA)等就是常見(jiàn)的線(xiàn)性降維方法，它們的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單、易于理解。但是通過(guò)線(xiàn)性降維處理的是整體的數據集合，所求的是整個(gè)數據集合的最優(yōu)低維投影。

經(jīng)過(guò)驗證，這種線(xiàn)性的降維策略計算復雜度高而且占用相對較多的時(shí)間和空間，因此就產(chǎn)生了基于非線(xiàn)性降維的圖像識別技術(shù)，它是一種極其有效的非線(xiàn)性特征提取方法。此技術(shù)可以發(fā)現圖像的非線(xiàn)性結構而且可以在不破壞其本征結構的基礎上對其進(jìn)行降維，使計算機的圖像識別在盡量低的維度上進(jìn)行，這樣就提高了識別速率。例如人臉圖像識別系統所需的維數通常很高，其復雜度之高對計算機來(lái)說(shuō)無(wú)疑是巨大的“災難”。由于在高維度空間中人臉圖像的不均勻分布，使得人類(lèi)可以通過(guò)非線(xiàn)性降維技術(shù)來(lái)得到分布緊湊的人臉圖像，從而提高人臉識別技術(shù)的高效性。

在A(yíng)I領(lǐng)域之中，圖像識別技術(shù)占據著(zhù)極為重要的地位，而隨著(zhù)計算機技術(shù)與信息技術(shù)的不斷發(fā)展，AI中的圖像識別技術(shù)的應用范圍不斷擴展：IBM的Watson醫療診斷、各種指紋識別、及常用的支付寶的面部識別以及百度地圖中全景衛星云圖識別等都屬于這一應用的典型，AI這一技術(shù)已經(jīng)應用于日常生活之中，圖像識別技術(shù)將來(lái)定會(huì )有著(zhù)較為廣泛的運用。

圖像識別的應用

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、智能手機以及社交網(wǎng)絡(luò )的發(fā)展帶來(lái)了海量圖片信息，不受地域和語(yǔ)言限制的圖片逐漸取代了繁瑣而微妙的文字，成為了傳詞達意的主要媒介。但伴隨著(zhù)圖片成為互聯(lián)網(wǎng)中的主要信息載體，難題隨之出現。

當信息由文字記載時(shí)，我們可以通過(guò)關(guān)鍵詞搜索輕易找到所需內容并進(jìn)行任意編輯，而當信息是由圖片記載時(shí)，我們卻無(wú)法對圖片中的內容進(jìn)行檢索，從而影響了我們從圖片中找到關(guān)鍵內容的效率。圖片給我們帶來(lái)了快捷的信息記錄和分享方式，卻降低了我們的信息檢索效率。在這個(gè)環(huán)境下，計算機的圖像識別技術(shù)就顯得尤為重要。

圖像識別初級應用：主要是娛樂(lè )化、工具化，在這個(gè)階段用戶(hù)主要是借助圖像識別技術(shù)來(lái)滿(mǎn)足某些娛樂(lè )化需求。例如，百度魔圖的“大咖配”功能可以幫助用戶(hù)找到與其長(cháng)相最匹配的明星，百度的圖片搜索可以找到相似的圖片；Facebook研發(fā)了根據相片進(jìn)行人臉匹配的DeepFace；雅虎收購的圖像識別公司IQ Engine開(kāi)發(fā)的Glow可以通過(guò)圖像識別自動(dòng)生成照片的標簽以幫助用戶(hù)管理手機上的照片；國內專(zhuān)注于圖像識別的創(chuàng )業(yè)公司曠視科技成立了VisionHacker游戲工作室，借助圖形識別技術(shù)研發(fā)移動(dòng)端的體感游戲。

這個(gè)階段還有一個(gè)非常重要的細分領(lǐng)域 —— OCR（Optical Character Recognition，光學(xué)字符識別），是指光學(xué)設備檢查紙上打印的字符，通過(guò)檢測暗、亮的模式確定其形狀，然后用字符識別方法將形狀翻譯成計算機文字的過(guò)程，就是計算機對文字的閱讀。

借助OCR技術(shù)將這些文字和信息提取出來(lái)。在這方面，國內產(chǎn)品包括百度的涂書(shū)筆記和百度翻譯等；而谷歌借助經(jīng)過(guò)DistBelief 訓練的大型分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，對于Google 街景圖庫的上千萬(wàn)門(mén)牌號的識別率超過(guò)90%，每天可識別百萬(wàn)門(mén)牌號。

圖像識別初級應用僅作為我們的輔助工具存在，為我們自身的人類(lèi)視覺(jué)提供了強有力的輔助和增強，帶給了我們一種全新的與外部世界進(jìn)行交互的方式。這些應用雖然看起來(lái)很普通，但當圖像識別技術(shù)滲透到我們行為習慣的方方面面時(shí)，我們就相當于把一部分視力外包給了機器，就像我們已經(jīng)把部分記憶外包給了搜索引擎一樣。

這將極大改善我們與外部世界的交互方式，此前我們利用科技工具探尋外部世界的流程是這樣：人眼捕捉目標信息、大腦將信息進(jìn)行分析、轉化成機器可以理解的關(guān)鍵詞、與機器交互獲得結果。而當圖像識別技術(shù)賦予了機器“眼睛”之后，這個(gè)過(guò)程就可以簡(jiǎn)化為：人眼借助機器捕捉目標信息、機器和互聯(lián)網(wǎng)直接對信息進(jìn)行分析并返回結果。圖像識別使攝像頭成為解密信息的鑰匙，我們僅需把攝像頭對準某一未知事物，就能得到預想的答案，攝像頭成為連接人和世界信息的重要入口之一。

圖像識別的高級應用：成為擁有視覺(jué)的機器，當機器真正具有了視覺(jué)之后，它們完全有可能代替我們去完成這些行動(dòng)。目前的圖像識別應用就像是盲人的導盲犬，在盲人行動(dòng)時(shí)為其指引方向；而未來(lái)的圖像識別技術(shù)將會(huì )同其他人工智能技術(shù)融合在一起成為盲人的全職管家，不需要盲人進(jìn)行任何行動(dòng)，而是由這個(gè)管家幫助其完成所有事情。

舉個(gè)例子，如果圖像識別是一個(gè)工具，就如同我們在駕駛汽車(chē)時(shí)佩戴谷歌眼鏡，它將外部信息進(jìn)行分析后傳遞給我們，我們再依據這些信息做出行駛決策；而如果將圖像識別利用在機器視覺(jué)和人工智能上，這就如同谷歌的無(wú)人駕駛汽車(chē)，機器不僅可以對外部信息進(jìn)行獲取和分析，還全權負責所有的行駛活動(dòng)，讓我們得到完全解放。

圖像識別并非一個(gè)新領(lǐng)域，但放眼全局，它仍處于早期階段。就像任何一個(gè)典型的成長(cháng)中少年一樣，在適應現實(shí)世界時(shí)也存在問(wèn)題。圖像識別是計算機視覺(jué)時(shí)代到來(lái)的早期征兆，無(wú)論它將如何應用或將應用于哪些行業(yè)，圖像識別技術(shù)永遠不可能孤立發(fā)展。只有通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)更多圖片，實(shí)時(shí)數據，花費更多的時(shí)間和精力才能使其更加強大；只有認識到這一點(diǎn)，并充分利用這些聯(lián)系的企業(yè)才可能在未來(lái)取得成功。

作為一門(mén)科技含量較高的新興技術(shù)，AI的圖像識別技術(shù)已經(jīng)與用戶(hù)的生活緊密結合在一起，許多科技巨頭也開(kāi)始了在圖像識別和人工智能領(lǐng)域的布局：

Facebook簽下的人工智能專(zhuān)家Yann LeCun最重大的成就就是在圖像識別領(lǐng)域，其提出的LeNet為代表的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，在應用到各種不同的圖像識別任務(wù)時(shí)都取得了不錯效果，被認為是通用圖像識別系統的代表之一；Google 借助模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )“DistBelief”通過(guò)對數百萬(wàn)份 YouTube 視頻的學(xué)習自行掌握了貓的關(guān)鍵特征，這是機器在沒(méi)有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。值得一提的是，負責這個(gè)項目的Andrew NG已經(jīng)轉投百度領(lǐng)導百度研究院，其一個(gè)重要的研究方向就是人工智能和圖像識別。這也能看出國內科技公司對圖像識別技術(shù)以及人工智能技術(shù)的重視程度。

為什么有數十億美元投入到這項技術(shù)？原因是圖像識別潛力巨大。圖像識別是一個(gè)非常抽象的領(lǐng)域。但是，當應用于具體情境時(shí)，其改變企業(yè)的潛力是無(wú)可辯駁的。圖像識別技術(shù)，連接著(zhù)機器和這個(gè)一無(wú)所知的世界，幫助它越發(fā)了解這個(gè)世界，并最終代替我們完成更多的任務(wù)。