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淺析圖像識(shí)別背后的發(fā)展歷程

ThunderSoft中科創(chuàng)達(dá) ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-09-30 09:47 ? 次閱讀
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圖像識(shí)別,是指利用計(jì)算機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解,以識(shí)別各種不同模式的目標(biāo)和對(duì)像的技術(shù)。

圖像識(shí)別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類圖像識(shí)別活動(dòng)的計(jì)算機(jī)程序,人們提出了不同的圖像識(shí)別模型。例如模板匹配模型,這種模型認(rèn)為,識(shí)別某個(gè)圖像,必須在過去的經(jīng)驗(yàn)中有這個(gè)圖像的記憶模式,又叫模板。當(dāng)前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配,這個(gè)圖像也就被識(shí)別了。但是,人能識(shí)別的圖像是大量的,不可能做到所識(shí)別的每一個(gè)圖像在腦中都有一個(gè)相應(yīng)的模板。于是,格式塔心理學(xué)家又提出了一個(gè)原型匹配模型,這種模型認(rèn)為,在長(zhǎng)時(shí)記憶中存儲(chǔ)的并不是所要識(shí)別的無(wú)數(shù)個(gè)模板,而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型,拿它來檢驗(yàn)所要識(shí)別的圖像。這種模型從神經(jīng)上和記憶探尋的過程上來看,都比模板匹配模型更適宜,但是,這種模型沒有說明人是怎樣對(duì)相似的刺激進(jìn)行辨別和加工的,也難以在計(jì)算機(jī)程序中得到實(shí)現(xiàn)。因此又有人提出了一個(gè)更復(fù)雜的模型,即“泛魔”識(shí)別模型。

圖像識(shí)別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段:文字識(shí)別、數(shù)字圖像處理與識(shí)別、物體識(shí)別。

文字識(shí)別的研究是從 1950年開始的,一般是識(shí)別字母、數(shù)字和符號(hào),從印刷文字識(shí)別到手寫文字識(shí)別, 應(yīng)用非常廣泛。

數(shù)字圖像處理和識(shí)別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲(chǔ)、傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢(shì),這些都為圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。

物體的識(shí)別主要指的是對(duì)三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識(shí),屬于高級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識(shí)別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向,其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測(cè)機(jī)器人上?,F(xiàn)代圖像識(shí)別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差,一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或是目標(biāo)圖像有較大殘缺往往就得不出理想的結(jié)果。

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原文標(biāo)題:AI|探尋圖像識(shí)別背后的原理

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