b-人工智能中的图像识别技术-探索机器视觉的力量-b (百度人工智能)
图像识别概述
随着工业发展对生产精度的不断提升，图像处理技术也得到飞速发展。人工智能的出现更是让图像识别技术得到快速发展，成为人工智能领域中的重要一环。
图像识别技术指的是通过计算机对获取到的图像进行识别、处理、分析和理解，再根据预先设定好的模式根据图像处理结果进行操作的技术。在工业自动化行业中，用工业相机拍摄图片，用视觉识别软件对图片进行识别、处理。
图像识别技术原理
图像识别技术的原理和人类对图像识别的原理类似。人脑在处理图片的过程中会对看到的图片根据不同特征进行分类，再根据不同的图像特征进行精准识别。计算机对图像的识别原理类似，对采集到的图片根据重要特征进行分类，排除无用特征，实现快速识别，并且在这个过程中不会因为主观情感和其他因素影响识别结果。
图像识别处理过程
图像识别技术基于人工智能领域发展的，计算机图像识别处理过程和人脑类似，大致可以分为四个阶段：
- 获取信息：通过各种组件获取声音和光学信息，通过传感器将待检物体的基本信息转换为计算机可以识别的信息内容。
- 信息初步处理：对采集到的信息进行去噪、变换等初步处理，将图像的主要特征凸显出来，方便后续软件处理。
- 筛选关键特征：在对图像完成预处理之后，接下来就是对图像中关键信息的抽取和识别，然后抽取出的关键信息进行分类和识别处理。
- 进行分析和处理：在完成图片特征分类之后，根据已经设定好的模式进行处理，对图片特征进行分类不断提升图像识别辨识率和处理准确率。
图像识别基础常见形式
在图像识别技术的发展过程中，从1950年到现在总共经历了三个阶段：
- 第一阶段：文字识别
- 第二阶段：数字图像识别
- 第三阶段：物体识别
这一阶段是从1950年开始，通常是对字母、数字和符号进行识别，从印刷体文字到手写体文字都可以进行识别，应用非常广泛。
这一阶段从1965年开始。采集到的数字图像更易存储，传输方便且不易失真，为后续图像处理技术发展打下坚实基础。
在这一阶段，图像识别技术已经和人工智能相结合，被广泛的应用于各类工业生产和探测机器人上。
图像识别技术应用
随着计算机和信息技术的飞速发展，图像识别技术在面部识别、卫星云图、临床诊断、智能安防等越来越多领域得到了广泛应用。并且随着技术发展，在未来将在更多领域中得到应用。
在工业化生产中，机器视觉检测系统帮助生产企业实现智能化生产，降低人工成本，提升生产效率。这项技术已经成为越来越多企业的选择。
结论
图像识别技术是人工智能领域中的一个重要组成部分，随着技术的不断发展，图像识别技术在工业、医疗、安防等各行各业都得到了广泛的应用。相信在未来，图像识别技术将会给我们带来更多的惊喜，并为我们的生活带来更多的便利。
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人工智能的五大核心技术
计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列，来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理，分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
机器学习
机器学习指的是计算机系统无须遵照显式的程序指令，而只依靠数据来提升自身性能的能力。其核心在于，机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可用于预测。比如，给予机器学习系统一个关于交易时间、商家、地点、价格及交易是否正当等信用卡交易信息的数据库，系统就会学习到可用来预测信用卡欺诈的模式。处理的交易数据越多，预测就会越准确。
机器人
将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器、制动器以及设计巧妙的硬件中，这就催生了新一代的 机器人，它有能力与人类一起工作，能在各种未知环境中灵活处理不同的任务。例如，无人机、可以在车间为人类分担工作的“cobots”等。
语音识别
语音识别主要是关注自动且准确地转录人类的语音技术。该技术必须面对一些与自然语言处理类似的问题，在不同口音的处理、背景噪声、区分同音异形/异义词(“buy”和“by”听起来是一样的)方面存在一些困难，同时还需要具有跟上正常语速的工作速度。语音识别系统使用一些与自然语言处理系统相同的技术，再辅以其他技术，比如描述声音和其出现在特定序列与语言中概率的声学模型等。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。比如Domino抯Pizza，最近推出了一个允许用户通过语音下单的移动APP。
自然语言处理
自然语言处理是指计算机拥有的人类般的文本处理的能力。比如，从文本中提取意义，甚至从那些可读的、风格自然、语法正确的文本中自主解读出含义。一个自然语言处理系统并不了解人类处理文本的方式，但是它却可以用非常复杂与成熟的手段巧妙处理文本。例如，自动识别一份文档中所有被提及的人与地点;识别文档的核心议题;在一堆仅人类可读的合同中，将各种条款与条件提取出来并制作成表。
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关于人工智能我们需要了解什么？
随着互联网的不断发展，各种计算机智能系统技术也得到了很好的发展。那么有多少人了解人工智能呢？关于人工智能技术中的图像识别有哪些要点呢？大家对于人工智能需要了解什么？对于当下热门的AI+图像识别技术来说，神经网络图像识别技术和非线性降维图像识别技术是两种最常用的图像识别技术。下面电脑培训为大家详细分析以下两种常见的AI图像识别技术。
一、神经网络图像识别技术
想要了解AI图像的识别技术，最重要的就是需要了解神经网络图像识别技术，其实神经网络图像识别技术就是人工神经网络图像识别技术，它主要是在现代神经生物学研究基础上提出的模拟生物过程中反映人脑某些特性的计算结构，在解释的过程中主要使用模拟，但是在实际使用过程中，IT培训发现神经网络系统本身是没有完全模拟人类的神经网络的，主要是通过对人类的神经网络抽象、简化和模拟实现相关计算结构效率进行提升的。
对于神经网络图像识别技术来说，图像识别主要可以通过神经网络学习算法的应用来实现。在使用神经网络的图像识别中，我们首先需要预处理相关图像。并且昆明北大青鸟认为该预处理主要包括将真彩色图像转换为灰色，度数图、灰度图像的旋转和放大，灰度图像的标准化等。
二、非线性降维的图像识别技术
除了神经网络的图像识别技术之外，非线性降维的图像识别技术也是当前AI时代更常用的图像识别技术。对于传统应用计算机实现的图像识别技术，它是一种相对高维的识别技术。这种高维特性使得计算机在图像识别过程中经常承受很多不必要的负担。这种负担自然会影响图像识别的速度和质量，非线性降维图像识别技术是一种能够更好地实现图像识别和降维的技术形式。
在学习软件开发的过程中，很多人对IT行业的了解非常少，不知道IT行业具体能够做什么？其实在生活中的很多技术都是需要在计算机技术的基础上进行实施的，在参加
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