圖像用範識別技術是人工智能的重要領域。它是指圖像的對象識別技術，用於識別不同模式的目標和對象。本文從圖像識別的技術原理、識別過程以及應圍方面講述對圖片識別技術的整體認知。
目錄
前言
圖像識別的發展經歷了三個階段：
- 字符識別
- 數字圖像處理和識別
- 對象識別
顧名思義，圖像識別就是對圖像進行各種處理，分析，並最終確定我們要研究的目標。當今的圖像識別不僅指人的肉眼，而且還指使用計算機技術進行識別。
1.圖像識別技術原理
原則上，計算機圖像識別技術與人類自身對圖像識別之間沒有本質區別。我們自身進行圖像識別依賴於圖像自身特徵的分類，然後通過每個類別的特徵來識別圖像。當我們看到圖片時，我們的大腦會很快感覺到它是。你看過這張或類似的圖片嗎？
在此過程中，我們的大腦根據已在記憶中（圖片模型庫）分類的類別來識別記憶，檢查是否存在與圖像具有相同或相似特徵的記憶，然後識別我們是否看到了圖像。
圖像識別技術可以基於圖像的主要特徵。每個圖像都有其自己的特徵，例如字母A具有一個尖點，P具有一個圓形，Y的中心具有一個銳角。對圖像識別中眼睛運動的研究表明，視線始終集中在圖像的主要特徵上，即圖像輪廓的曲率最大或輪廓方向突然改變的地方，這些地方信息量最大。眼睛的掃描路線總是從一個特徵依次轉換到另一個特徵。因此，在圖像識別過程中，感知機制必須排除輸入的冗餘信息並提取關鍵信息。同時，必須有一種負責將信息整合到大腦中的機制，
模式識別是人工智能和信息科學的重要組成部分。模式識別是指分析和處理代表事物或現象的不同形式的信息以獲得事物，現象的描述，識別和分類的過程。
圖像識別技術基於圖像的主要特徵。每個圖像都有自己的特徵。對圖像識別中的眼睛運動的研究表明，視線始終集中在圖像的主要特徵上，即圖像輪廓的曲率最大或輪廓方向突然改變的地方。這些地方信息量最大。眼睛的掃描路線總是從一個特徵依次轉換到另一個特徵。比如你見到美女，總是先看到那幾個固定部位~
因此，在圖像識別過程中，感知機制必須排除輸入的冗餘信息並提取關鍵信息。同時，必須有一種負責將信息整合到大腦中的機制，該機制可以將分階段獲得的信息組織成完整的感知圖像。
2.圖像識別技術流程
由於計算機圖像識別技術和人體圖像識別原理相同，因此它們的過程也非常相似。圖像識別技術的過程分爲以下幾個步驟：
- 信息獲取
- 預處理
- 特徵提取與選擇
- 分類器設計
- 分類決策
信息獲取是指通過傳感器將光或聲音信息轉換爲電信息。即獲取學習對象的基本信息，並將其轉換爲機器可以通過某種方式識別的信息。
預處理主要爲了增強圖像的重要特徵，爲後續識別工作奠定基礎，一般包括以下處理方式
- 彩色圖像處理-處理顏色
- 圖像增強-圖像質量得到改善，隱藏細節得以提取
- 圖像恢復-清除圖像上的模糊和其他垃圾
- 表示和描述-過程數據可視化
- 圖像採集-圖像被捕獲並轉換
- 圖像壓縮和解壓縮-必要時更改圖像的大小和分辨率
- 形態處理-描述圖像對象的結構
- 圖像識別-識別圖像對象的特定特徵
另外，還有使用AI進行圖像處理的方法
當前，只有兩種：模擬和數字。模擬方法用於處理圖像的硬拷貝（如打印輸出）。數字設備的任務是使用計算機算法來處理數字圖像。
圖像恢復被認爲是圖像處理的重要階段。以下是一些相關技術：
- 像素化-將打印的圖片轉換爲數字化的圖片
- 線性濾波-處理輸入信號併產生受線性約束的輸出信號
- 邊緣檢測-查找圖像對象的有意義邊緣
- 各向異性擴散-在不去除圖像關鍵部分的情況下降低圖像噪聲
- 主成分分析-提取圖像特徵
特徵提取和選擇是指在模式識別中需要特徵提取和選擇。簡單理解就是我們研究的圖像是多種多樣的。如果要使用某種方法來區分它們，則必須通過它們自己的特徵來識別它們。提取這些特徵的過程就是特徵提取。
在特徵提取中獲得的特徵可能不適用於此識別。這時，我們需要提取有用的特徵，即特徵選擇。特徵提取與選擇是圖像識別過程中的關鍵技術之一，因此瞭解這一步驟是圖像識別的重點。
分類器
- 分類器將所有訓練數據並將其存儲起來，以便於未來測試數據用於比較。這在存儲空間上是低效的，數據集的大小很容易就以GB計
- 對一個測試圖像進行分類需要和所有訓練圖像作比較，算法計算資源耗費高。
比如線性分類器，就是定義一個評分函數，這個函數將圖像的像素值映射爲各個分類類別的得分，得分高低代表圖像屬於該類別的可能性高低。有幾點需要注意：
- 一個單獨的矩陣乘法W*Xi就高效地並行評估10個不同的分類器（每個分類器針對一個分類），其中每個類的分類器就是W的一個行向量。
- 輸入數據（Xi，Yi）是不可變的，但W和b是可控改變的，我們的目標就是通過設置這些參數，使得計算出來的分類分值情況和訓練集中圖像數據的真實類別標籤相符。
- 該方法的一個優勢是訓練數據是用來學習到參數W和b的，一旦訓練完成，訓練數據就可以丟棄，留下學習到的參數即可。這是因爲一個測試圖像可以簡單地輸入函數，並基於計算出的分類分值來進行分類。
- 最後，注意只需要做一個矩陣乘法和一個矩陣加法就能對一個測試數據分類，這比k-NN中將測試圖像和所有訓練數據做比較的方法快多了。
3.圖像識別技術的應用範圍
圖像識別包括生物識別，物體和場景識別以及視頻識別。生物特徵識別包括指紋，手掌，眼睛（視網膜和虹膜），面部等。對象和場景識別包括簽名，語音，步行步態，鍵盤筆觸等。
圖像識別是一個綜合性問題，涉及圖像匹配，圖像分類，圖像檢索，人臉檢測，行人檢測等技術。在互聯網搜索引擎，自動駕駛，醫學分析，人臉識別，遙感分析等領域具有廣泛的應用價值。