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圖像識別是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)。每個圖像都有它的特征，對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量最大；而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉(zhuǎn)到另一個特征上。
本教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Dell G3電腦。
圖像識別技術(shù)是人工智能的一個重要領(lǐng)域。它是指對圖像進(jìn)行對象識別，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對像的技術(shù)。
圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。圖像識別，顧名思義，就是對圖像做出各種處理、分析，最終識別我們所要研究的目標(biāo)。今天所指的圖像識別并不僅僅是用人類的肉眼，而是借助計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行識別。
圖像識別技術(shù)原理
計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)和人類的圖像識別在原理上并沒有本質(zhì)的區(qū)別，人類的圖像識別都是依靠圖像所具有的本身特征分類，然后通過各個類別所具有的特征將圖像識別出來的，當(dāng)看到一張圖片時，我們的大腦會迅速感應(yīng)到是否見過此圖片或與其相似的圖片。
在這個過程中，我們的大腦會根據(jù)存儲記憶中已經(jīng)分好的類別進(jìn)行識別，查看是否有與該圖像具有相同或類似特征的存儲記憶，從而識別出是否見過該圖像。
圖像識別技術(shù)可能是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)的。每個圖像都有它的特征，如字母A有個尖，P有個圈、而Y的中心有個銳角等。對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量最大。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉(zhuǎn)到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機(jī)制必須排除輸入的多余信息,抽出關(guān)鍵的信息。同時,在大腦里必定有一個負(fù)責(zé)整合信息的機(jī)制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。
模式識別是人工智能和信息科學(xué)的重要組成部分。模式識別是指對表示事物或現(xiàn)象的不同形式的信息做分析和處理從而得到一個對事物或現(xiàn)象做出描述、辨認(rèn)和分類等的過程。
圖像識別技術(shù)是以圖像的主要特征為基礎(chǔ)的。每個圖像都有它的特征，對圖像識別時眼動的研究表明，視線總是集中在圖像的主要特征上，也就是集中在圖像輪廓曲度最大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方的信息量最大。而且眼睛的掃描路線也總是依次從一個特征轉(zhuǎn)到另一個特征上。由此可見，在圖像識別過程中，知覺機(jī)制必須排除輸入的多余信息，抽出關(guān)鍵的信息。同時，在大腦里必定有一個負(fù)責(zé)整合信息的機(jī)制，它能把分階段獲得的信息整理成一個完整的知覺映象。
圖像識別技術(shù)的過程
既然計(jì)算機(jī)的圖像識別技術(shù)與人類的圖像識別原理相同，那它們的過程也是大同小異的。圖像識別技術(shù)的過程分以下幾步：信息的獲取、預(yù)處理、特征抽取和選擇、分類器設(shè)計(jì)和分類決策。
信息的獲取是指通過傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。也就是獲取研究對象的基本信息并通過某種方法將其轉(zhuǎn)變?yōu)闄C(jī)器能夠認(rèn)識的信息。
預(yù)處理主要是指圖像處理中的去噪、平滑、變換等的操作，從而加強(qiáng)圖像的重要特征。
特征抽取和選擇是指在模式識別中，需要進(jìn)行特征的抽取和選擇。簡單的理解就是我們所研究的圖像是各式各樣的，如果要利用某種方法將它們區(qū)分開，就要通過這些圖像所具有的本身特征來識別，而獲取這些特征的過程就是特征抽取。
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，這個時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)。
圖像識別技術(shù)應(yīng)用都有哪些？
圖像識別分為生物識別、物體與場景識別和視頻識別。其中生物識別包括指紋、掌形、眼睛(視網(wǎng)膜和虹膜)、臉型等；物體與場景識別包括：簽名、語音、行走的步態(tài)、擊打鍵盤的力度等。
圖像識別是一個綜合性的問題，涵蓋圖像匹配、圖像分類、圖像檢索、人臉檢測、行人檢測等技術(shù)，并在互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎、自動駕駛、醫(yī)學(xué)分析、遙感分析等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。
