基于微软认知服务Azure的图像分析

本文探讨了微软认知服务Azure中的计算机视觉功能,通过分析图像以识别场景、物体,并简单验证了其效果。提到了情绪识别和图像内容理解在人工智能中的应用前景,并建议结合多项AI功能以提高准确性。

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在上一篇文章中,我们验证了微软认知服务Azure中开放AI三项功能中的人脸识别功能(faceAPI),这篇文章来验证一下其中的计算机视觉(图像内容分析)功能。图像分析的功能如下:
这里写图片描述
在微软开放的三个功能中,另外一个是情绪识别,识别图片中人物的情感特征,包括愤怒、轻蔑、厌恶、恐惧、快乐、悲伤等,截图如下。
这里写图片描述
从这两个功能可以看出,微软正在试图对图片进而对视频进行视觉分析,一方面判别图像的场景、出现的物体,另一方面判读图像中人物的情感和动作。基本成熟之后就可以完成更高等级的计算机视觉应用,即图像的内容理解,结合目前正在进行的文字和语音的语义识别,考虑到遍布各处的网络摄像头,人工智能AI技术正在一步步走进我们的生活。这是一股科技大潮,我们已经可以听见它的脚步声并嗅到咸咸的腥味,尽管细思极恐,但乐见其成就好。
本文仅对图像分析进行简单的验证,旨在打通微软的应用看一下效果,感兴趣的同学可以到官网自行学习。
下面几张验证图片我只是把文字描述写出来,AI识别出来的物和人没有列出,内容还是比较丰富的。

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