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人工智能图像识别技术原理，图像识别的算法是什么

【人工智能图像识别技术原理，图像识别的算法是什么】现在图像识别已经成为主流，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，尤其是卷积神经网络(CNN)，这是一种神经网络架构，可以模拟视觉皮层如何分解和分析图像数据 。基于CNN和神经网络的图像识别是计算机视觉深度学习的核心组成部分，有很多应用场景，包括电子商务和游戏 。
，汽车，制造业和教育 。
在这篇文章中，你将学到:
1)什么是图像识别？
2)图像识别是如何工作的？
3)神经网络的图像数据预处理步骤
4)利用神经网络建立图像预测模型 。
5)卷积神经网络及其在图像识别中的作用
6)图像识别的应用
1 。什么是图像识别？
图像识别使用人工智能 。
技术自动识别图像中的对象，人物，位置和动作 。图像识别用于执行任务，例如使用描述性标签标记图像，在图像中搜索内容以及引导机器人，自动驾驶汽车和驾驶员辅助系统 。
图像识别对人类和动物来说是天生的，但对计算机来说却是一项极其困难的任务 。在过去的二十年中，计算机视觉领域已经出现，并且已经开发了具有挑战性的工具和技术 。目前图像识别最有效的工具是深度神经网络，尤其是卷积神经网络(CNN) 。CNN是一种架构，旨在有效处理、关联和理解高分辨率图像中的大量数据 。
2 。图像识别是如何工作的？
人眼图像被视为一组信号，由大脑的视觉皮层进行解释 。其结果是对一个场景的体验，这种体验与留在记忆中的物体和概念相联系 。图像识别模仿了这个过程 。计算机用一组向量(带颜色注释的多边形)或网格(带颜色离散值的像素画布)来“看到”图像 。
在神经网络图像识别过程中，图像的矢量或光栅编码被转换成描述物理对象和特征的结构 。计算机系统可以对这些结构进行逻辑分析，首先通过简化图像并提取最重要的信息，然后通过特征提取和分类来组织数据 。最后，计算机视觉系统使用分类或其他算法来决定图像或图像的一部分——它们属于哪个类别，或者如何最好地描述它们 。
3 。图像识别算法
图像识别算法是一种图像分类器 。它将图像(或图像的一部分)作为输入，并预测图像包含的内容 。输出是一个类别标签，比如狗，猫或者桌子 。算法需要训练学习和分类 。
在一个简单的情况下，要创建一个可以识别有狗的图像的分类算法，您将使用成千上万张狗的图像和成千上万张没有狗的背景图像来训练一个神经网络 。该算法将学习提取“狗”对象的特征，并正确地对包含狗的图像进行分类 。虽然大多数图像识别算法都是分类器，但也可以使用其他算法来执行更复杂的活动 。例如，递归神经网络可用于自动编写描述图像内容的标题 。
4 。神经网络的图像数据预处理步骤
神经网络图像识别算法取决于数据集(用于训练和测试模型的图像)的质量 。以下是图像数据准备的一些重要参数和注意事项 。
1)图像大小-更高质量的图像为模型提供了更多的信息，但它需要更多的神经网络节点和更多的计算能力来处理 。
2)图像数量-提供给模型的数据越多，模型就越精确，但要确保训练集代表实际的人口 。
3)通道数-灰度图像有2个通道(黑白)，彩色图像通常有3个颜色通道(红、绿、蓝/RGB)，其颜色表示为[0，255] 。
4)纵横比-确保图像具有相同的纵横比和大小 。通常，神经网络模型采用正方形输入图像 。
5)图像缩放-一旦所有的图像都被平方，您就可以缩放每一个图像 。有许多放大和缩小技术可以用作深度学习库中的功能 。
6)输入数据的平均值，标准差-在所有训练示例中，您可以通过计算每个像素的平均值来查看“平均图像”，以获得图像中有关基础结构的信息 。
7)标准化图像输入-确保所有输入参数(本例中为像素)具有统一的数据分布 。在训练网络时，这将加速整合 。您可以通过从每个像素中减去平均值，然后将结果除以标准偏差来标准化数据 。
8)降维-你可以决定将RGB通道折叠成灰度通道 。如果您打算保持神经网络的大小不变，或者降低训练的计算强度，则可能需要降低其他大小 。
9)数据扩展-它涉及通过扰乱当前图像的类型(包括缩放和旋转)来扩展现有数据集 。这样做是为了让神经网络有很多变种 。这样，神经网络不太可能识别数据集中的有害特征 。


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