【研究】图像识别及应用

2018-05-14 16:39:41 数据科学自媒体  点击量: 评论 (0)
图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环,一直备受重视。如今,图像识别技术又发展到一个新高度。

1 图像识别是什么?

2 图像识别的应用场景有哪些?

什么是图像识别

图像识别,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。根据观测到的图像,对其中的物体分辨其类别,做出有意义的判断。利用现代信息处理与计算技术来模拟和完成人类的认识、理解过程。一般而言,一个图像识别系统主要由三个部分组成,分别是:图像分割、图像特征提取以及分类器的识别分类。

其中,图像分割将图像划分为多个有意义的区域,然后将每个区域的图像进行特征提取,最后分类器根据提取的图像特征对图像进行相对应的分类。实际上,图像识别和图像分割并不存在严格的界限。从某种意义上,图像分割的过程就是图像识别的过程。图像分割着重于对象和背景的关系,研究的是对象在特定背景下所表现出来的整体属性,而图像识别则着重于对象本身的属性。图像分割以及识别技术在航天、医学、通信、工业自动化、机器人及军事等领域均有着广泛的应用。

图为图像识别系统图

图像识别的国内外研究现状

▷ 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。

图像识别作为计算视觉技术体系中的重要一环,一直备受重视。微软在两年前就公布了一项里程碑式的成果:它的图像系统识别图片的错误率比人类还要低。如今,图像识别技术又发展到一个新高度。这有赖于更多数据的开放、更多基础工具的开源、产业链的更新迭代,以及高性能的AI计算芯片、深度摄像头和优秀的深度学习算法等的进步,这些都为图像识别技术向更深处发展提供了源源不断的动力。

其实对于图像识别技术,大家已经不陌生,人脸识别、虹膜识别、指纹识别等都属于这个范畴,但是图像识别远不只如此,它涵盖了生物识别、物体与场景识别、视频识别三大类。发展至今,尽管与理想还相距甚远,但日渐成熟的图像识别技术已开始探索在各类行业的应用。

1、智能家居

在智能家居领域,通过摄像头获取到图像,然后通过图像识别技术识别出图像的内容,从而做出不同的响应。举个例子,我们在门口安装了摄像头,当有物体出现在摄像头范围内的时候,摄像头自动拍摄下图像进行识别,如果发现是可疑的人或物体,就可以及时报警给户主。如果图像和主人的面部匹配,则会主动为主人开门。还有家庭用的智能机器人,通过图像识别技术可以对物体进行识别,并且实现对人的跟随,搭配上人工智能系统,它能分辨出你是它的哪个主人,并且能你进行一些简单的互动,比如检测到是家里的老人,它可能会为你测一测血压,如果是小孩子,它可能给你讲个故事。

2、电商购物

网购时消费者使用的“相似款(拍照识别/扫描识别)”搜索功能,就是基于图像识别技术,当消费者将鼠标停留在感兴趣的商品上后,就可以选择查看相似的款式;同时通过调整算法,还能够更好的猜测消费者的意图,搜素结果即使不能提供完全匹配的商品,也会为消费者推荐最为相关的商品,尽量满足消费者的购物需求。这对于商家来说,也是一种从外界导流和提高移动端用户黏度的方式之一。

3、金融

在金融领域,身份识别和智能支付将提高身份安全性与支付的效率和质量。比如,在传统金融中,用户在申请银行贷款或证券开户时,均必须到实体门店上做身份信息核实,完成面签。如今,通过人脸识别技术,用户只需要打开手机摄像头,自拍一张照片,系统将会做一个活体检测,并进行一系列的验证、匹配和判定,最终会判断这个照片是否是用户本人操作,完成身份核实。

4、安防

图像识别在安防领域应用较多,未来在软硬件铺设到后端软件管理平台的建设转型中,图像识别系统将成为打造智慧城市的核心环节。比如,人脸识别是智能安防时代视频监控中不可或缺的一部分,能直接帮助用户从视频画面中提取出“人”的信息,这大大提升了监控系统的价值,让监控系统不再是“呆板”的去录像,而且让它去“认人”。

5、医疗

未来,将图像识别技术应用到医疗领域,可以更精准更快速地分辨 X 光片、MRI 和 CT 扫描图片,上至诊断预防癌症,下至加速发现治病救命的新药。一个放射科医生一生可能会看上万张扫描图像,但是,一台计算机可能会看上千万张。让计算机来解决图像的问题,这听起来并不疯狂。

6、交通系统

近年来,伴随着城市的飞速发展,城市内人口急剧增加,汽车拥有量持续提高,由此引发了一系列的交通安全和交通拥堵问题。因此,近年来,图像识别技术被广泛应用于交通运输领域,交通违章监测、交通拥堵检测、信号灯识别以提高交通管理者的工作效率,更好的解决城市交通问题。

此外,在机器人、无人家、自动驾驶、军事、工业化生产线、食品检测、教育、古玩、地质勘探等行业中,图像识别也有不同程度的应用。

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