視覺不論對(duì)生物界還是人類，都起到了至關(guān)重要的作用。隨著人工智能浪潮的大勢(shì)來襲，包括機(jī)器視覺、計(jì)算機(jī)視覺等在內(nèi)的智能視覺也在人工智能領(lǐng)域逐步扮演著越來越重要的角色。

智能視覺涉及心理物理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、圖像處理、模式識(shí)別、神經(jīng)生物學(xué)等諸多領(lǐng)域，主要指利用計(jì)算機(jī)來模擬人或再現(xiàn)與人類有關(guān)的某些智能行為的技術(shù)，客觀的來說，這是從事物的圖像中提取信息進(jìn)行處理并加以理解，從而最終用于實(shí)際的生產(chǎn)生活中去的過程。

由此可見，圖像分析是智能視覺中最為重要的一環(huán)。圖像分析與圖像處理關(guān)系密切，兩者有一定程度的交叉，但是又有所不同。

圖像分析更側(cè)重點(diǎn)在于研究圖像的內(nèi)容，包括但不局限于使用圖像處理的各種技術(shù)，它更傾向于對(duì)圖像內(nèi)容的分析、解釋、和識(shí)別；而圖像處理側(cè)重于信號(hào)處理方面的研究，如圖像對(duì)比度的調(diào)節(jié)、圖像編碼、去噪以及濾波的研究。

圖像分析和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺關(guān)系更密切一些。概括地說，圖像分析一般利用數(shù)學(xué)模型并結(jié)合圖像處理的技術(shù)來分析底層特征和上層結(jié)構(gòu)，從而提取具有一定智能性的信息。

圖像分析要求我們?nèi)祟惤虝?huì)計(jì)算機(jī)識(shí)別物品，我們把一類物品的大量圖片丟給計(jì)算機(jī)，讓計(jì)算機(jī)去識(shí)別它，然后我們根據(jù)不同物品的不同特點(diǎn)建立簡單的幾何模型，比如一些矩形、三角形、圓形等的組合，從而讓計(jì)算機(jī)更好地識(shí)別出不同物品。

然而，實(shí)際操作的結(jié)果與上述的原理出現(xiàn)了很大的偏差，因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)世界中同種物品也大多有著不同的形態(tài)。比如一個(gè)杯子，它的形狀可以是圓柱狀的、立方體的、不規(guī)則形狀的等等，如果按照上述的原理進(jìn)行圖像分析的話，那我們需要為所有杯子設(shè)計(jì)出對(duì)應(yīng)的模型來教給計(jì)算機(jī)如何去識(shí)別“杯子”這一生活中簡單的物品，顯然這是不可能完成的任務(wù)。

所以后來，科學(xué)家們從孩子們學(xué)習(xí)的過程中獲得了靈感。孩子的父母在教育孩子認(rèn)識(shí)“杯子”的時(shí)候并沒有告訴孩子如何去構(gòu)建一個(gè)杯子的幾何模型，孩子們學(xué)會(huì)認(rèn)識(shí)“杯子”是什么物品是依靠經(jīng)驗(yàn)來學(xué)習(xí)的。于是，科學(xué)家們用機(jī)器學(xué)習(xí)的方式來處理這個(gè)問題，而其中很重要的技術(shù)在于“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”。

“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”是一個(gè)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，與其他深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)最大的區(qū)別是擁有可以與二維數(shù)據(jù)直接卷積操作的卷積層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是能夠直接與圖像像素進(jìn)行卷積，從圖像像素中提取圖像特征，這種處理方式更加接近人類大腦視覺系統(tǒng)的處理方式 。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以分為四個(gè)部分：輸入層、卷積層、全連接層和輸出層。在利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分析的過程中，首先將圖片分解為部分重復(fù)的小區(qū)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的小神經(jīng)元集合與輸入圖像的一個(gè)小區(qū)域相連，也就是相當(dāng)于把每一個(gè)小區(qū)域都輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中來識(shí)別。

這樣做的好處是集合有重疊的平鋪開來，網(wǎng)絡(luò)中的每一層都重復(fù)同樣的過程，所以網(wǎng)絡(luò)能夠容忍輸入圖像的一定程度上的變形。然后對(duì)輸入的圖像鄰域進(jìn)行卷積處理得到圖像的鄰域特征圖，再通過池化技術(shù)將小鄰域內(nèi)進(jìn)行下采樣過程從而得到新的特征。

如此一來，我們就將一個(gè)圖片縮減成了較小的序列，最后我們?cè)賹⑦@個(gè)數(shù)列輸入到另外的一個(gè)“完全連接”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)決定圖片是否匹配。所以整個(gè)過程經(jīng)過卷積化、最大池化、“完全連接”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合實(shí)際問題我們可以決定卷積、最大池化的次數(shù)，卷積層增多有助于識(shí)別更加復(fù)雜的特征，調(diào)用最大池化函數(shù)有助于縮小數(shù)據(jù)大小。近年來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分析領(lǐng)域得到了廣闊的應(yīng)用。

隨著科技的高速發(fā)展，視覺智能領(lǐng)域的圖像分析過程也越來越充滿挑戰(zhàn)性，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)解決了傳統(tǒng)處理方式中出現(xiàn)的問題。

伴隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，人工智能的視覺智能在未來將更加高效、準(zhǔn)確，不斷進(jìn)步的圖像分析過程也將為人工智能的發(fā)展帶來巨大優(yōu)勢(shì)，因此，我們絕對(duì)有理由相信，未來的人工智能將不斷為人類帶來驚喜。

編輯：jq