精华内容
下载资源
问答
  • 什么是图像识别

    千次阅读 2018-08-11 10:21:45
    什么是图像识别 参考链接: https://blog.csdn.net/wcl0617/article/details/79034683 计算机本身不具有理解图像的能力,图像识别就是让计算机有和人类一样对图像理解的能力,包括图像表示的内容,图像中物体之间...

    什么是图像识别

    参考链接:
    https://blog.csdn.net/wcl0617/article/details/79034683

    计算机本身不具有理解图像的能力,图像识别就是让计算机有和人类一样对图像理解的能力,包括图像表示的内容,图像中物体之间的关系等要素

    图像识别的过程

    数字图像(又称数码图像或数位图像),是二维图像用有限数字数值像素的表示。完成数字图像的识别需要大致经过信息获取图像采集 -> 图像预处理(如二值化、反色等处理方法)得到特征数据 -> 训练过程(分类器涉及和分类决策) -> 识别这几个步骤。
    图像识别的过程主要有==图像处理==和==图像识别==两部分

    图像处理

    • 图像采集
      图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像,也包括一些动态图像,并可以将其转为数字图像,和文字、图形、声音一起存储在计算机内,显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步
    • 图像增强
      图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化,数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分,使图像的主体结构更加明确,必须对图像进行改善,即图像增强。通过图像增强,以减少图像中的图像的噪声,改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量,使图像中的物体的轮廓更加清晰,细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因,增强后的图像更加赏欣悦目,为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
    • 图像复原
      图像复原也称图像恢复,由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊,为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复,图像恢复主要采用滤波方法,从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建,该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
    • 图像编码与压缩
      数字图像的显著特点是数据量庞大,需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频,那么必须对图像进行编码和压缩。目前,图像压缩编码已形成国际标准,如比较著名的静态图像压缩标准JPEG,该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像,适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列,因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
    • 图像分割技术
      图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域,每一区域是像素的一个连续集,这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位,然后把目标从背景中分离出来。目前,图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰,使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。

    图像识别

    图像识别将图像处理得到的图像进行特征提取和分类

    图像识别的方法

    • 统计法(StatisticMethod)
      该方法是对研究的图像进行大量的统计分析,找出其中的规律并提取反映图像本质特点的特征来进行图像识别的。它以数学上的决策理论为基础,建立统计学识别模型,因而是一种分类误差最小的方法。常用的图像统计模型有贝叶斯(Bayes)模型和马尔柯夫(Markow)随机场(MRF)模型。但是,较为常用的贝叶斯决策规则虽然从理论上解决了最优分类器的设计问题,其应用却在很大程度受到了更为困难的概率密度估计问题的限制。同时,正是因为统计方法基于严格的数学基础,而忽略了被识别图像的空间结构关系,当图像非常复杂、类别数很多时,将导致特征数量的激增,给特征提取造成困难,也使分类难以实现。尤其是当被识别图像(如指纹、染色体等)的主要特征是结构特征时,用统计法就很难进行识别。
    • 句法识别法(Syntactic Recognition)
      该方法是对统计识别方法的补充,在用统计法对图像进行识别时,图像的特征是用数值特征描述的,而句法方法则是用符号来描述图像特征的。它模仿了语言学中句法的层次结构,采用分层描述的方法,把复杂图像分解为单层或多层的相对简单的子图像,主要突出被识别对象的空间结构关系信息。模式识别源于统计方法,而句法方法则扩大了模式识别的能力,使其不仅能用于对图像的分类,而且可以用于对景物的分析与物体结构的识别。但是,当存在较大的干扰和噪声时,句法识别方法抽取子图像(基元)困难,容易产生误判率,难以满足分类识别精度和可靠度的要求。

    • 神经网络方法(NeuralNetwork)
      该方法是指用神经网络算法对图像进行识别的方法。神经网络系统是由大量的,同时也是很简单的处理单元(称为神经元),通过广泛地按照某种方式相互连接而形成的复杂网络系统,虽然每个神经元的结构和功能十分简单,但由大量的神经元构成的网络系统的行为却是丰富多彩和十分复杂的。它反映了人脑功能的许多基本特征,是人脑神经网络系统的简化、抽象和模拟。句法方法侧重于模拟人的逻辑思维,而神经网络侧重于模拟和实现人的认知过程中的感知觉过程、形象思维、分布式记忆和自学习自组织过程,与符号处理是一种互补的关系。由于神经网络具有非线性映射逼近、大规模并行分布式存储和综合优化处理、容错性强、独特的联想记忆及自组织、自适应和自学习能力,因而特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的问题以及信息不确定性(模糊或不精确)问题。在实际应用中,由于神经网络法存在收敛速度慢、训练量大、训练时间长,且存在局部最小,识别分类精度不够,难以适用于经常出现新模式的场合,因而其实用性有待进一步提高。

    • 模板匹配法(TemplateMatching)
      它是一种最基本的图像识别方法。所谓模板是为了检测待识别图像的某些区域特征而设计的阵列,它既可以是数字量,也可以是符号串等,因此可以把它看为统计法或句法的一种特例。所谓模板匹配法就是把已知物体的模板与图像中所有未知物体进行比较,如果某一未知物体与该模板匹配,则该物体被检测出来,并被认为是与模板相同的物体。模板匹配法虽然简单方便,但其应用有一定的限制。因为要表明所有物体的各种方向及尺寸,就需要较大数量的模板,且其匹配过程由于需要的存储量和计算量过大而不经济。同时,该方法的识别率过多地依赖于已知物体的模板,如果已知物体的模板产生变形,会导致错误的识别。此外,由于图像存在噪声以及被检测物体形状和结构方面的不确定性,模板匹配法在较复杂的情况下往往得不到理想的效果,难以绝对精确,一般都要在图像的每一点上求模板与图像之间的匹配量度,凡是匹配量度达到某一阈值的地方,表示该图像中存在所要检测的物体。经典的图像匹配方法利用互相关计算匹配量度,或用绝对差的平方和作为不匹配量度,但是这两种方法经常发生不匹配的情况,因此,利用几何变换的匹配方法有助于提高稳健性。

    • 典型的几何变换方法主要有霍夫变换HT (Hough Transform)。
      霍夫变换是一种快速形状匹配技术,它对图像进行某种形式的变换,把图像中给定形状曲线上的所有点变换到霍夫空间,而形成峰点,这样,给定形状的曲线检测问题就变换为霍夫空间中峰点的检测问题,可以用于有缺损形状的检测,是一种鲁棒性(Robust)很强的方法。为了减少计算量和和内存空间以提高计算效率,又提出了改进的霍夫算法,如快速霍夫变换(FHT)、自适应霍夫变换(AHT)及随机霍夫变换(RHT)。其中随机霍夫变换RHT(RandomizedHough Transform)是20世纪90年代提出的一种精巧的变换算法,其突出特点不仅能有效地减少计算量和内存容量,提高计算效率,而且能在有限的变换空间获得任意高的分辨率。

    展开全文
  • 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,人类的图像识别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...
  • 什么是图像识别

    千次阅读 2020-03-23 23:07:56
    ●目标识别:对图片进行分类,确定图片中的目标是什么。 如下图要分类图中的水杯和水瓶,方体。 ●目标检测:定位目标,确定目标在图片中的具体位置 ●目标分割:对图片进行像素级的分类前景和背景,剔除背景并...

    本文将会介绍图像识别中涉及的一些概念和专业名词

    图像识别的三大任务

    目标识别:对图片进行分类,确定图片中的目标是什么。

    如下图要分类图中的水杯和水瓶,方体。

    目标检测:定位目标,确定目标在图片中的具体位置
    在这里插入图片描述

    目标分割:对图片进行像素级的分类前景和背景,剔除背景并描述目标的形状

    不剔除背景:
    在这里插入图片描述
    剔除背景:
    在这里插入图片描述
    这里着重介绍目标检测

    目标检测的定义

    ●识别图中有哪些物体以及定位物体的位置,这里的位置的表现形式是坐标。
    在这里插入图片描述
    位置的表现形式:坐标
    极坐标:(Xmin,Xmax,Ymin,Ymax)
    检测框BBox(bounding box)四个角对应的坐标
    以图片的左上角为原点建立坐标在这里插入图片描述

    中心坐标:(X,Y,W,H)
    同样以图片左上角为原点建立坐标。
    这里X,Y表达的是中心点的坐标,即检测框的中心处
    W,H则是检测框的宽和高。
    在这里插入图片描述
    目标检测细分:
    ●目标检测:图片中有多个目标
    ●分类+定位:图片中只有一个目标

    目标检测的发展与分类

    1、传统目标检测方法:手工提取特征,候选区,分类器
    2、CNN提取分类的目标检测框架:R-CNN,Fast-CNN,Faster-CNN
    3、端到端的目标检测框架:YOLO,SSD

    其中除了传统的检测方式,CNN与端到端刚好分为两类。
    ●两步走:先进行区域推荐,再进行目标检测的判断。
    ●端到端:一个网络一步到位
    在这里插入图片描述
    两步走是随机在图片中推荐区域,然后进入网络判断是否为要检测的目标。
    端到端则直接定位图片中的目标,可以说后者的效率会更高一点。

    目标检测的准确率评估

    在用CNN做图像分类中会有softmax函数进行结果计算。而在目标检测中IoU(交并比)来计算结果。
    IoU:两个区域的重叠程度
    前面提到的检测框bounding box.分为两类:一类是真实目标框,也就是用于训练模型的图片中手动标注的目标框(Ground-truth bounding box)。另一类则是模型预测时的目标框(Predicted bounding box)
    在这里插入图片描述
    IoU的计算公式为:真实目标框与预测目标框相交的面积/两个目标框总的面积。
    在这里插入图片描述
    所以当结果为1时,真实目标框与预测目标框重合。也就是说目标检测的位置准确率为100%。

    END

    图片源于黑马程序员

    展开全文
  • 那么什么是图像识别?就让我来告诉大家。 图像识别是计算机视觉的机制之一,而计算机视觉是人工智能的一个分支。 正如我们在AI、机器学习与深度学习的区别一文中提到的那样,人工智能(也称AI)是一种能够模仿人类特征...

    不管如何,我们始终要承认时代在一步一步的发展,目前我们所在的时代科学技术发展跟我们的生活有这很大的影响,其中发展最为迅猛的就是商品图像识别,就好比如人脸识别,从当初的安防,到后来的手机解锁,再到支付,图像识别和我们的生活不断地密切相关。那么什么是图像识别?就让我来告诉大家。

    图像识别是计算机视觉的机制之一,而计算机视觉是人工智能的一个分支。

    正如我们在AI、机器学习与深度学习的区别一文中提到的那样,人工智能(也称AI)是一种能够模仿人类特征并胜任通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。

    为了让AI更有说服力,我们需要所谓的“计算机视觉”。根据Venture Beat的说法,计算机视觉是“计算机获取,处理和分析主要来自视觉提示或热传感器,超声波等类似来源的数据。

    简而言之,计算机视觉使得机器能够“看”事物——甚至包括人类无法看到的事物。例如,位于匹兹堡(美国)的卡内基梅隆大学实际上正致力于研究名为“呼吸凸轮”的计算机视觉应用。该应用配备了四个云连接摄像头,可以让用户监控和记录空气污染,甚至可以追溯到污染的源头。是的,它“看到”了空气质量。

    然而,要想让机器做到人类无法做到的事情,我们必须首先使机器能够做到人类可以做的事情:看到并标记物体和生物。这是图像识别的主要功能。

    Tensorflow是一个由Google开发人员创建的开源软件库,它将图像识别定义为计算机将图像或视频分解为像素,识别形状,以便“看到”这些图像的内容,并对它们进行分类的过程。

    例如,股票网站每天都有数百万张图片上传和数十亿的搜索量。通常,网站建设者必须为他们上传的每张照片添加标签和说明,以便与用户的搜索词匹配。通过安装图像识别应用,一旦图像传输到服务器,机器就可以自动识别图像中的人物或物体。然后,它可以自动对图像进行描述,比人类的描述更加具体,从而优化搜索引擎并改善用户体验。

    如何实现图像识别?

    目前,深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说,深度学习就是一种机器学习框架,通过模仿人类的神经元系统,为计算机提供自主学习能力。因此,计算机可以准确识别图片中的内容,而无需根据指令安装手动编码的软件——但它需要大量数据才能完成识别。

    因此,全世界都在致力于开发大量数据,其中最典型的例子就是ImageNet和PASCAL数据集。经过多年的努力,这些庞大且免费的数据集包含数百万张图像,每张图像都标记有图像内容相关的关键字

    1. ImageNet:由普林斯顿大学的研究人员于2009年创建,这个可视化数据集拥有从Flickr等搜索引擎收集的超过1400万个URL图像。在数据集创建过程中,工作人员和志愿者对提交的图片进行了详细地注释,并将其分类为约1000个对象类。

    2. PASCAL:PASCAL由欧盟国家各大学联合创建,与ImageNet数据集相比,PASCAL相形见绌 —— 仅有20个对象类,共20,000个训练图像。

    正如您可能已经从两者在类数量上的巨大差异中猜到的那样,PASCAL的分类更具通用性。相反,ImageNet注重图像识别技术发展一个关键特征:类间差异性——机器能够识别两张包含同一物种或物体的不同类型的图像,因此图像被分在不同的类别中。例如,虽然同一图片在PASCAL中仅属于“狗”这一类别,但它在ImageNet中可能被分类为“柯基犬”,“牧羊犬”或“哈巴狗”等类。

    为什么要投资图像学习?

    看起来每个人都在这样做,不是吗?因为他们确实在这样做。

    2012年,Qualcomm Connected Experiences公司首次推出Vuforia软件平台。该平台利用图像识别技术提供大量的AR和VR相关功能,使得移动应用程序开发人员能够随意扩展视野。

    Facebook于2016年开始帮助盲人“看”照片和图像。通过使用图像识别,Facebook IOS应用程序将为每张照片生成描述,并为用户大声朗读。

    在今年早些时候,谷歌 - 世界上最值得关注的人工智能公司之一 推出了Cloud AutoML–一种旨在简化AI在企业运营中的应用的工具。 Cloud AutoML首先启动了图像识别功能,允许Google用户拖入图像并教会用户系统在Google云上识别图像。迪士尼和Urban Outfitters等公司已将其应用于网站搜索,使结果更符合用户需求。

    然而,人工智能应用并非大公司的特权。根据彭博首席经济学家McDonough的分析,自2015年中期以来,提及“AI”或“AI公司”的企业财报电话会议越来越多。事实上,80%的受访公司表示在生产中应用了AI应用程序。

    为什么有数十亿美元投入到这项技术? 我们的猜测是图像识别潜力巨大。

    图像识别是一个非常抽象的领域。但是,当应用于具体情境时,其改变企业的潜力是无可辩驳的。让我们看看各个行业和企业流程中图像识别的几种潜在应用:

    1. 医疗保健:图像识别最突出的能力之一是协助创建增强现实(AR)——一种“将计算机生成的图像叠加在用户对现实世界的视角之上”的技术。如果给人工智能提供AR技术和包含疾病视觉提示的数据集,你将有一个永生难忘的医疗助理。 有了它,医生就可以在检查期间获得患者伤口的的实时详细诊断建议或医疗文件。

    2. 教育:图像识别可以让有学习困难或身体残疾的学生以他们能够感知的形式获得所需的教育。计算机视觉支持的应用程序可以提供文本到语音和图像到语音功能,帮助视力受损或有阅读障碍的学生“阅读”所提供的内容。

    3. 食品和饮料:通过使用图像识别,智能手机上的简单应用可以获得Instagram和Facebook上图像的视觉提示,分析它们并提供实时数据。 例如,根据这些照片,该应用程序可以告诉你新加坡的某家咖啡馆是您家人和朋友经常去的地方,还是一个举办疯狂聚会的场所。通过这种方式,用户可以一目了然地获得本地定制方案,而餐厅也可以有效地接触到目标受众。

    4. 电子商务:想象一个用户在街上看到他们想买的东西,但他们找不到人问在哪里可以买到它,因此他拍了一张照片。然后,该用户将其上传到配备图像识别技术的电子商务网站。算法本身可以“看”图片,扫描数百万个可选项,并推荐一个看起来与客户所寻求的相同,至少是最接近的选项。这正是Savvycom在2018年3月创建新AI Lab时的初衷。现在,我们的工程师正在研发人工智能视觉搜索工具,以利用拥有数千种产品的大型电子商务数据集,扩大电商体验。

    5. 企业流程管理:先进的商品图像识别系统还可以在企业经营时协助识别。例如,机器可以进行面部识别,这将取代传统身份证,来确定某人是否被授予执行某项任务的权利:如访问文件存储系统,参加会议或检查工作。然而,我们不得不承认,由于个人情感、化妆等因素的影响,“看”和“识别”人脸比识别物体要复杂得多。因此,Savvycom的目标是尽快在即将开展的项目中解决这个问题。

    图像识别技术发展面临哪些障碍?

    图像识别并非一个新领域,但放眼全局,它仍处于早期阶段。就像任何一个典型的成长中少年一样,在适应现实世界时也存在问题。

    还记得“80%的组织表示他们在生产中应用了AI应用程序”吗?在这些应用了人工智能技术的公司中,约有33%的公司表示采用人工智能技术的最大障碍是不稳定性 - 不成熟且未经证实。34%认为很难招聘到合格的工程师,40%表示信息技术基础设施建设阻碍了人工智能技术的引进,且很容易对公司的财务造成不利影响。

    资金也是一个重要影响因素。由于用于数据流编程的开源软件库越来越多,如Microsoft CNTK和Accord.Net,机器学习爱好者能够以极低的成本进行研究和学习。然而,并非所有问题都能得到解决,因为并非一切都是已知的。为了实现产品创意,要平衡预算,公司仍有很长的路要走。

    有一种解决方案可以解决许多上述问题:外包。IT外包公司专注于技能和专业知识,能以可预测的管理成本提供高端工具和最佳实践操作。简而言之,他们知道自己在做什么。那是他们的工作。

    言而总之,图像识别是计算机未来图像发展的前景,不论将会运用在哪个行业相信未来都会取得成功,如果还有什么疑问,欢迎在评论区留言或者评论我,我一定会第一时间回复。

    展开全文
  • 说到翻拍,大家会想到什么呢?电视剧翻拍,这个现在比较常见的,那你有没有听说过快消行业访销翻拍造假呢?接下小编给大家做相关介绍,下面来看具体详情:  翻拍识别  主要应用在对快消行业访销场景,可对屏幕...

      说到翻拍,大家会想到什么呢?电视剧翻拍,这个是现在比较常见的,那你有没有听说过快消行业访销翻拍造假呢?接下小编给大家做相关介绍,下面来看具体详情:
      翻拍识别
      主要应用在对快消行业访销场景,可对屏幕进行翻拍的造假照片进行精准识别,在减少品牌商因图片造假导致费用流失的同时还可可有效降低人工审核成本。与EasyDL零售版商品检测API配合使用,对分销率、排面数等商品识别结果的真实有效性加以保障,具有货架陈列翻拍识别、特殊陈列翻拍识别的功能。


      优势
      1,准确率高

      优化了屏幕边框、图片模糊、摩尔纹等情况,拥有97%高识别准确率。
      2,服务稳定
      以百度云强大的技术实力为基础,AI模型云服务具有高可靠性、弹性可伸缩、高并发承载性,服务可用性高达99.99%。
      3,灵活易用
      接口封装标准化,调用简单,仅需单张图片上传,就能取得整体的识别效果。
      4,全面覆盖陈列场景
      对常见商品陈列场景进行支持,如冰柜陈列、端架陈列、地堆陈列、普通货架陈列等。
      关于快消行业访销造假的翻拍识别今天就分享到这里,相信各位小伙伴都有了一定的了解。

    展开全文
  • 图像识别技术

    2020-09-14 16:58:34
    什么是图像识别 ​ 核心本质就是对图像轮廓的描述,变形后的容错,像素信息的匹配处理等 ​ 3.我们要做什么? ​ 在一个大的画面中,查找一个匹配某个小区域的画面元素,然后定位到该元素上,再进行相应的操作,...
  • 机器人图像识别要学习些什么It’s not unusual to say that AI is the future. AI is entering almost all fields that exist right now and mostly leading those sectors on a path of success. The opinion may ...
  • 图像识别A到Z

    2020-02-28 22:30:52
    目录一、什么是图像识别和图像识别的特征提取1.图像识别-AI的关键问题2. 什么是图像识别3.何为特征表示4.特征提取二、分类器学习1.K-近邻图像分类2.线性分类器2.1线性分类器实例3.如何训练模型4.众多分类器5.性能...
  • 凤舞天说将他分配给雨滴云屏部门来做图像识别。公司这部分负责的同事和他做了个简单的交流,问了一个简单的问题,就是如果用摄像头通过算法如何来识别圆形和方形。目前熟知的opencv,tenseflow这两个最常见的图像...
  • 通俗解释~ 图像识别究竟是什么

    千次阅读 2017-06-10 16:26:46
    转载自:搜狐-KPMG大数据挖掘 丰富的数据来源总是少不了对图像的处理,本周来介绍一下图像识别技术,我们还亲手做了...IT行业同事炒得火热的人脸识别,也是图像识别应用的一个典例;当然,现在的日常生活中也少不了
  • 文章目录如何快捷高效地开发智能图像识别产品明确识别任务确定工程技术路线毫无疑问技术线智能图像识别产品的开发重点。工程线:重要的规划 如何快捷高效地开发智能图像识别产品 本文将结合笔者多次智能图像识别...
  • 卷积神经网络如何进行图像识别

    千次阅读 2020-04-27 11:03:21
    什么是图像识别?为什么要进行图像识别? 在机器视觉的概念中,图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧,结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。...
  • 人工智能与信息社会 人工智能应用图像识别与分类 陈斌北京大学gischen@ 什么是图像识别 一般而言传统图像识别系统主要由图像分 割图像特征提取以及图像识别分类构成 图像分割将图像划分为多个有意义的区域 然后将每...
  • 利用OpenCV实现实时图像识别和图像跟踪图像识别什么是图像识别图像识别的研究现状Android图像识别相关技术基于OpenCV实现实现思路代码部分权限设置AndroidMainifest.xml权限提示方法界面设计activity_img_...
  • 图像识别的工作原理是什么?商业上如何使用它?

    千次阅读 多人点赞 2020-01-09 17:02:36
    图像识别市场估计将从2016年的159.5亿美元增长到2021年的389.2亿美元,在2016年至2021年之间的复合年增长率为19.5%。机器学习和高带宽数据服务的使用进步推动了这项技术的发展。 。电子商务,汽车,医疗保健和游戏...
  • 什么是图像识别? 图像识别是计算机视觉的机制之一,而计算机视觉是人工智能的一个分支。 正如我们在AI、机器学习与深度学习的区别一文中提到的那样,人工智能(也称AI)是一种能够模仿人类特征并胜任通常需要人类...
  • 图像识别

    2015-09-17 18:31:00
    1)图像识别的现状:物体识别、人脸识别、动作识别等发展到什么程度? 2)未来5年,会有什么突破,真的能够超过人吗? 3)在安防领域,尤其公共安全、企业安全、家庭安全上的机会 4)在身份识别领域,上班打卡、...
  • RGB-D图像识别中的HHA是什么

    千次阅读 热门讨论 2018-10-10 16:52:36
    深度信息在室内场景识别中十分重要,可以显著提高认知水平.一种最简单的方法把Kinect获得深度的深度图线性重定标到0-255,在输入层中增加一个通道。另一种方法使用三个通道对深度图重新编码,这三个通道分别...
  • 图像识别已成为当下的主流,每天都有成千上万的公司和数百万的消费者在使用这项技术。 图像识别由深度学习提供动力,特别是卷积神经网络(CNN),这是一种神经网络体系...1)什么是图像识别? 2)图像识别如何工...
  • 借用别人已经训练好的模型进行应用 什么是图像识别? 图像识别(人工智能范畴)
  • 图像识别初识

    千次阅读 2017-08-11 23:22:42
    3什么是模版? 模板匹配模型。这种模型认为,识别某个图像,必须在过去的经验中有这个图像的记忆模式,又叫模板 4那么模版是怎么使用的呢? 这种模型认为,在长时记忆中存储的并不是所要识别的无数个模板
  • 原标题:揭秘图像识别,告诉你机器如何“看见”这个世界看懂一个东西对人类来说很容易,但是对...什么是图像识别技术 对人类来说,描述我们眼睛所看到的事物,即视觉世界,看起来太微不足道了,以至于我们根本没有意...
  • 什么以及如何在应用中使用图像识别 介绍 从旅游到物流,从医疗保健到电子商务,图像识别现在越来越常用。仍然认为这些技术仅适用于“大玩家”?阅读如何通过几个简单的步骤将其实现到您的应用程序中。 背景 ...
  • 定位图像分类的基础上,进一步判断图像中的目标具体在图像什么位置,通常以包围盒的(bounding box)形式。在目标定位中,通常只有一个或固定数目的目标,而目标检测更一般化,其图像中出现的目标种类和数目都...
  • 百度的easyDL名为让深度学习更简单,使不懂深度学习的用户能够在此平台训练数据集,数据集的训练涵盖声音,图像,文本分析领域,针对图像中的图像识别和物体检测,两者背后所支撑的技术原理是什么?
  • 图像识别666

    2021-06-08 10:05:43
    现在以二维矩阵的形式给你该图像,你能否求出'#'所在的位置的坐标是什么? 输入描述: 第一行输入两个正整数n,m(1≤n,m≤1000)n,m(1\leq n,m\leq 1000)n,m(1≤n,m≤1000) 其后n行,每行一个长度为m的字符串,图像...
  • 深度学习-图像识别

    2020-09-14 17:08:04
    2.4 什么是图像特征? 2.5 卷积运算 2.6 利用卷积提取图像特征 三、基于神经网络的图像分类 3.1 传统图像分类系统和深度神经网络 3.2 深度神经网络的架构 3.3 卷积层 3.4 池化层 3.5 全连接层 ...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 3,092
精华内容 1,236
关键字:

什么是图像识别