2、计算机视觉中的图像识别技术详解

计算机视觉中的图像识别技术详解

1. 计算机视觉中的识别概述

计算机科学研究热衷于构建能像人类一样运行的类人机器人，甚至赋予它们情感属性也并非遥不可及。借助传感器，机器人可感知周围环境的温度；通过面部表情，能判断人的情绪状态。在当前，目标识别是极具挑战性的应用领域。识别可基于音频、图像和文本等不同类型的数据，而图像识别因能提供丰富信息，成为计算机视觉中最受欢迎的应用。

世界上存在大量物体，区分它们是一项复杂任务。不同物体可能外观相似，仅存在细微差别；同一物体在不同环境下的呈现也各不相同，如光照、视角、畸变和遮挡等因素都会影响其在图像中的表现。直接使用像素进行图像识别并非良策，因为像素的微小变化可能导致图像整体的显著改变，使系统难以准确识别物体。因此，我们的目标是找到一组独特的属性或特征，这些特征不受像素位置和值变化的影响，只要物体结构在图像中有所体现即可。手动提取图像特征在图像识别中颇具挑战，这也使得自动特征提取方法逐渐成为主流。

鉴于当前在任何环境中识别任何物体都很复杂，一种可行的方法是限制环境或目标物体。例如，我们可以只针对特定的动物群体进行识别，而非识别所有动物；或者将环境限制在室内图像，而非同时处理室内和室外图像；也可以仅处理物体的某些特定视角，而非所有视角。通常，创建窄领域的人工智能应用虽然具有挑战性，但相较于通用人工智能应用，它更易于实现且问题更少。

2. 图像识别流程

与大多数传统识别应用类似，图像识别通常遵循一系列预定义步骤，从接收输入到输出期望结果。以下是这些步骤的简要概括：

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