图像识别技术与应用基础知识

1.人工智能

人工智能：用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能；或者说是人们使机器具有类似于人的智能。

人工智能学科：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。

 

在人工智能安全领域，图像识别技术的应用非常广泛，包括但不限于：

 1.视频分析：通过图像识别技术，可以对视频流进行分析，从而实现人脸识别、车辆识别、行为识别等功能。

2.安全检测：通过图像识别技术，可以对图像进行分析，从而实现危险物品识别、异常行为识别等功能。

3.自动驾驶：通过图像识别技术，可以实现自动驾驶车辆对周围环境进行识别，从而实现路况识别、道路标志识别等功能。

4.医疗诊断：通过图像识别技术，可以对医疗影像进行分析，从而实现疾病诊断、病灶识别等功能。

 

 

 

2.机器学习

机器学习：机器学习是让计算机系统通过数据和经验自动学习和改进，而无需明确的编程指令，旨在使计算机能够从数据中发现模式、规律，并利用这些知识进行预测、决策或解决问题。

过拟合与欠拟合

过拟合（模型过于复杂）：过拟合指的是训练数据上表现得非常好，但在未见心的测试数据上表现不佳，它对训练数据过度拟合。

原因：模型复杂度太高，如参数过多、神经网络层数过深等，使得模型学习到了训练数据中的噪声和一些非本质的特征。训练数据量过少，模型没有足够的数据来学习到真实的规律，只能过度依赖训练数据中的特殊情况。

欠拟合（模型过于简单）：欠拟合指的是模型无法捕捉到训练数据中的真实关系，它对数据的拟合程度不足。

原因：模型过于简单，如线性模型用于拟合复杂的非线性数据。特征选择不当，没有选择到足够的有代表性的特征，导致模型无法学习到数据中的关键信息。训练不足，如训练次数不够、学习率设置不当等，使得模型没有充分学习到数据中的规律。

语音识别系统

采集一个包含大量音频样本的数据集，并对包含和不包含唤醒词的样本进行标注；设计一个灵活的程序算法，其输出由许多参数决定，然后使用数据集来确定当下的“最佳参数集”，这些参数通过某种性能度量方式来达到完成任务的最佳性能。

 

 机器训练过程

1. 从一个随机初始化参数的模型开始，这个模型基本没有“智能”；

2. 获取一些数据样本（例如，音频片段以及对应的是或否标签）；

3. 调整参数，使模型在这些样本中表现得更好；

4. 重复第（2）步和第（3）步，直到模型在任务中的表现令⼈满意。

 

 参数，参数可以被看作旋钮，旋钮的转动可以调整程序的行为。任一调整参数后的程序被称为模型，通过操作参数而生成的所有不同程序的集合称为“模型族”。使用数据集来选择参数的元程序被称为学习算法。

机器学习中的关键组件

无论什么类型的机器学习问题，都会遇到这些组件：

1. 可以用来学习的数据（data）；

2. 如何转换数据的模型（model）；

3. ⼀个目标函数（objective function），用来量化模型的有效性；

4. 调整模型参数以优化目标函数的算法（algorithm）

 

数据：每个数据集由一个个样本组成，大多时候，它们遵循独立同分布。样本有时也叫做数据点或者数据实例，通常每个样本由一组称为特征（features，或协变量（covariates））的属性组成。

当处理图像数据时，每一张单独的照片即为一个样本，它的特征由每个像素数值的有序列表示。

拥有越多数据的时候，工作就越容易。更多的数据可以被用来训练出更强大的模型，从而减少对预先设想假设的依赖。仅仅拥有海量的数据是不够的，还需要正确的数据。

 

模型：任一调整参数后的程序被称为模型。这些模型由神经⽹络错综复杂的交织在一起，包含层层数据转换，因此被称为深度学习。"学习”，是指自主提高模型完成某些任务的效能。

目标函数：需要定义模型的优劣程度的度量，这个度量在大多数情况是“可优化”的，被称之为目标函数。

定义一个目标函数，并优化它到最小值——损失函数。预测数值任务——平方误差：预测值与实际值之差的平方。预测分类任务——最⼩化错误率：预测与实际情况不符的样本⽐例。损失函数是根据模型参数定义的，并取决于数据集。在一个数据集上，我们可以通过最⼩化总损失来学习模型参数的最佳值。

 优化算法：当我们获得了一些数据源及其表示、一个模型和一个合适的损失函数，接下来就需要一种算法，它能够搜索出最佳参数，以最⼩化损失函数。深度学习中，大多流行的优化算法通常基于一种基本方法——梯度下降（gradient descent）在每个步骤中，梯度下降法都会检查每个参数，看看如果仅对该参数进行少量变动，训练集损失会朝哪个方向移动。然后，它在可以减少损失的方向上优化参数。