为什么图像识别很重要？
互联网上大约 80% 的内容是视觉内容。您已经可以开始弄清楚为什么图像标签可能占据内容表之王的地位。无论是个人还是公司，人工智能图像识别都可以轻松地在线识别视觉图像。每年约有 657 亿张照片以数字形式发布，其中大部分出现在社交媒体上。这些图像很大一部分是人们在推销产品，即使他们是在无意中这样做的。最纯粹的用户生成内容 (UGC) 是品牌的绝佳推动者，因为它提供了最好的促销方式。
当社交媒体上有消费者提及时，有一些营销工具可以提醒公司，但是当品牌推广时没有人在社交帖子中标记他们的名字时该怎么办？这就是AI图像识别证明其价值的地方。如果技术提供了正确的数据集，人工智能就可以识别没有特定标签的图像。这些结果对于品牌跟踪和追踪其社交提及具有无价的价值。
图像识别是如何工作的？
众所周知，人工智能可以搜索社交媒体平台寻找照片并将其与广泛的数据集进行比较。然后，它会以比人类快得多的速度来决定匹配的相关图像。品牌使用图像识别在社交媒体上查找与自己相似的内容。这意味着识别品牌的徽标或识别社交媒体用户中有机放置的产品植入。要求人类搜寻如此多的信息很容易让人感到疲倦。人工智能不担心人为错误，并以无与伦比的水平返回精确的结果。人工智能图像识别无需文本即可监控人们对品牌的评价。能够跟踪其社交提及而无需用户输入公司名称的品牌将发现自己处于有利地位。仅通过人工智能识别的标识符来利用自己的在线覆盖范围的潜力是巨大的，并且提供无与伦比的覆盖范围。
以下是图像识别的一些典型任务：-
首先，我们必须确定图像数据是否包含某些特定的对象、特征或活动。这个任务通常可以被鲁棒地解决，而不需要人类的努力，但在计算机视觉中对于一般情况（任意情况下的任意对象）仍然不能令人满意地解决。处理这个问题的现有方法只能最好地解决特定对象，例如简单的几何对象（例如多面体）、人脸、印刷或手写字符或车辆，并且在特定情况下，通常用术语来描述明确定义的照明、背景和物体相对于相机的姿态。文献中描述了不同类型的识别问题：
• 物体识别
可以识别一个或多个预先指定或学习的对象或对象类，通常连同它们在图像中的 2D 位置或场景中的 3D 姿势。
• 鉴别
识别对象的单个实例。例如，特定人的面部或指纹的识别，或特定车辆的识别。
• 检测
针对特定条件扫描图像数据。例如，检测医学图像中可能存在的异常细胞或组织，或者检测自动道路收费系统中的车辆。基于相对简单和快速计算的检测有时用于寻找感兴趣图像数据的较小区域，可以通过计算要求更高的技术进一步分析这些区域以产生正确的解释。
存在一些基于识别的专门任务，例如：
• 基于内容的图像检索
在这里查找具有特定内容的较大图像集中的所有图像。内容可以用不同的方式指定，例如根据相对于目标图像的相似性（给我与图像 X 相似的所有图像），或者根据作为文本输入给出的高级搜索条件（给我包含包含许多房屋是在冬天拍摄的，里面没有汽车）。
• 姿态估计
我们必须估计特定物体相对于相机的位置或方向。该技术的一个示例应用是在装配线情况下协助机器人从传送带上检索物体。
• 光学字符识别
OCR 密歇根州立大学计算机科学与工程系，它正在识别印刷或手写文本图像中的字符，通常是为了以更多格式对文本进行编码，并能够编辑或索引。 “模式识别和图像处理 (PRIP) 实验室的教职员工和学生研究如何使用机器来识别模式或物体。开发方法来感知物体，发现物体的哪些特征将它们与其他物体区分开来，并设计可供机器用来进行分类的算法。重要应用包括人脸识别、指纹识别、文档图像分析、3D 对象模型构建、机器人导航以及 3D 体积数据的可视化/探索。目前的研究问题包括生物特征认证、自动监视和跟踪、无手人机交互、人脸建模、数字水印和在线文档结构分析。该实验室最近的毕业生致力于手写识别、签名验证、视觉学习和图像检索。”
⦁人脸识别
我们知道，面部识别系统作为提取生物特征信息的手段逐渐变得流行。人脸识别在生物识别系统中起着至关重要的作用，并且对视觉监控和安全等众多应用具有吸引力。由于公众普遍接受各种文件上的人脸图像，人脸识别有很大潜力成为下一代生物识别技术的选择。
图像识别系统
⦁ 运动分析
有几个任务与运动估计相关，其中处理图像序列以生成图像中或 3D 场景中每个点的速度估计，甚至生成图像的相机的速度估计。此类任务的示例包括：
⦁ 自我运动
根据相机生成的图像序列确定相机的 3D 刚性运动（旋转和平移）。
⦁追踪
跟踪是跟踪图像序列中（通常）较小的一组兴趣点或对象（例如车辆或人）的移动。
⦁光流
这是为了确定图像中的每个点，该点相对于图像平面如何移动，即其表观运动。该运动是场景中相应 3D 点如何移动以及相机相对于场景如何移动的结果。
⦁场景重构
给定场景的一张或多张（通常）图像或视频，场景重建旨在计算场景的 3D 模型。在最简单的情况下，模型可以是一组 3D 点。更复杂的方法可生成完整的 3D 表面模型
⦁图像修复
图像恢复的目的是去除图像中的噪声（传感器噪声、运动模糊等）。最简单的噪声消除方法是各种类型的滤波器，例如低通滤波器或中值滤波器。更复杂的方法假设局部图像结构的模型，该模型将它们与噪声区分开来。通过首先根据局部图像结构（例如线条或边缘）分析图像数据，然后根据分析步骤中的局部信息控制滤波，与更简单的方法相比，通常可以获得更好的噪声去除水平。这个领域的一个例子是他们的绘画。一些系统是解决特定测量或检测问题的独立应用程序，而其他系统则构成更大设计的子系统，例如，还包含用于控制机械执行器、规划、信息数据库、人力的子系统。计算机视觉系统的具体实现还取决于其功能是否是预先指定的，或者其某些部分是否可以在操作过程中学习或修改。然而，许多计算机视觉系统中都存在一些典型的功能。
通过图像识别进行更深入的学习
图像识别早于人工智能出现。然而，机器学习因素正在彻底改变识别物体或人脸的方法。然而，机器学习只有在有数据支持时才有效。对于所有人工智能自动化来说，让其识别图像并不是一个简单的要求。我们对视觉的理解是第二天性；这是我们从小就被设定要做的事情。对机器提出同样的要求并不是一个简单的过程。因此，最流行的人工智能识别形式之一是卷积神经网络 (CNN)。 CNN 是一种专注于彼此相邻的像素的方法。位置接近的图像更有可能相关，这意味着物体或脸部与透明度更高的图片相匹配。
虽然希望通过人工智能图像识别从社交媒体中获利的品牌具有明显的优势，但其用例更为深入。自动驾驶汽车即将成为汽车世界的下一个重大事件，人工智能图像识别技术正在为其提供动力。自动驾驶汽车可以检测道路上的物体和行人，从而避免碰撞，但这种情况不会自动发生。它需要识别图像才能做出明智的决定。每辆自动驾驶汽车都配备了多个传感器，因此它可以识别其他移动的车辆、骑自行车的人、行人——基本上任何可能构成危险的东西。自动驾驶汽车需要像经验丰富的驾驶员一样处理道路上的危险。在 2020 年自动驾驶汽车上路之前，仍有一些问题需要解决。但当汽车自动化真正启动时，人工智能图像识别将成为其安全运行的主要驱动力之一。
⦁图像采集
数字图像由一个或多个图像传感器产生，除了各种类型的光敏相机外，还包括距离传感器、断层扫描设备、雷达、超声波相机等。根据传感器的类型，产生的图像数据是普通的 2D 图像、3D 体积或图像序列。像素值通常对应于一个或多个光谱带（灰度图像或彩色图像）中的光强度，但也可以与各种物理测量相关，例如声波或电磁波的深度、吸收或反射率，或核磁共振。
⦁ 预处理：
在将计算机视觉方法应用于图像数据以提取某些特定信息之前，通常需要处理数据以确保其满足该方法隐含的某些假设。例子是
1. 重新采样以保证图像坐标系正确。
2. 降噪以确保传感器噪声不会引入错误信息。
3. 增强对比度，确保能够检测到相关信息。
4. 尺度空间表示，以局部适当的尺度增强图像结构。
⦁特征提取：
从图像数据中提取不同复杂程度的图像特征。此类特征的典型示例是线条、边缘和脊线
局部兴趣点，例如角点、斑点或点。更复杂的特征可能与纹理、形状或运动有关。
⦁检测/分割：
在处理过程中的某个时刻，会决定图像的哪些图像点或区域与进一步处理相关。例子是
1. 选择一组特定的兴趣点
2.对包含特定感兴趣对象的一个或多个图像区域进行分割。
⦁高级处理：
在此步骤中，输入通常是一小组数据，例如假设包含特定对象的一组点或图像区域。其余处理涉及，例如：
1. 验证数据满足基于模型和应用程序特定的假设。
2. 估计应用特定参数，例如物体姿态或物体大小。
3.将检测到的物体分为不同的类别。因此，图像处理帮助AI识别图像并根据图像识别做出响应。
图像的无缝未来
随着技术的进步，图像识别将返回更好的结果。 Lobster 机器学习负责人 Vladimir Pavlov 表示：“物体识别的数学基础已经存在很长时间了，但使用计算机视觉算法的技术可能性最近才出现。神经网络已经可以制造出比人类工作得更好的完美探测器。一个大混蛋阻止了用于训练的标记图像数据集的存在，但在不久的将来，这将不再是问题。计算机视觉工程师正在积极研究自学习算法。”未来深受视觉通信的影响，图像识别将成为我们看到的许多图片背后的关键因素。无论是在现实生活中还是在网上。