Ventilador con una tecnología de reconocimiento de imágenes es un importante campo de la inteligencia artificial. Se refiere a la técnica de reconocimiento de imagen de objeto, y el objetivo de reconocimiento de objetos para los diferentes modos. En este artículo se describe la percepción global de la tecnología de identificación con foto de los principios técnicos de reconocimiento de imágenes y el proceso de identificación debe respetar alrededor.
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1. El principio de técnicas de reconocimiento de imagen
El proceso de reconocimiento de imágenes
Aplicaciones de la tecnología de reconocimiento de imágenes
prefacio
reconocimiento de imágenes ha pasado por tres etapas:
- Reconocimiento de caracteres
- Digital Image Processing y Reconocimiento
- reconocimiento de objetos
Como su nombre indica, es el reconocimiento de imágenes para llevar a cabo una variedad de procesamiento de imágenes, análisis, y en última instancia, determinar el objetivo que tenemos que estudio. reconocimiento de la imagen de hoy se refiere no sólo al ojo humano, sino que también se refiere al uso de la tecnología informática para identificar.
1. El principio de técnicas de reconocimiento de imagen
En principio, la tecnología de reconocimiento de imágenes por ordenador humana y hay una diferencia esencial entre la propia imagen par reconocimiento. Nuestro propio reconocimiento de la imagen depende de las características de la imagen en sí clasificado e identificado mediante la característica de imagen de cada categoría. Cuando vemos una imagen, nuestro cerebro pronto se sentirá que es. Ha visto esto o similares?
En este proceso, hemos identificado sobre la base del cerebro (la biblioteca de imágenes Model) clasificación de la categoría de memoria en la memoria, verifique si hay recuerdos e imágenes que tienen las mismas o similares características, y luego identificar si vemos la imagen.
Las principales características de la imagen basada en la técnica de reconocimiento de imágenes. Cada imagen tiene sus propias características, tales como las letras de la A que tienen una punta afilada, p tiene un circular, centro de Y que tiene un ángulo agudo. La investigación sobre reconocimiento de imágenes movimientos oculares muestran que miran siempre se centró en las principales características de la imagen, donde un repentino cambio de curvatura de la imagen que es la dirección de contorno o contorno de máxima, donde la cantidad máxima de información. línea de exploración del ojo siempre secuencialmente a partir de una característica a otra característica. Por lo tanto, en el proceso de reconocimiento de imágenes, el mecanismo de percepción debe excluir la información de entrada redundante y extraer información clave. Al mismo tiempo, debe haber un mecanismo responsable de la integración de la información en el cerebro,
El reconocimiento de patrones es una parte importante de la informática y la inteligencia artificial. El reconocimiento de patrones y procesamiento de la información se refiere al análisis de diferentes formas que representan cosas o fenómenos a fin de obtener las cosas, el fenómeno descrito, la identificación y el proceso de clasificación.
Las principales características de la imagen basada en la técnica de reconocimiento de imágenes. Cada imagen tiene sus propias características. La investigación sobre reconocimiento de imágenes movimientos oculares muestran que miran siempre se centró en las principales características de la imagen, donde un repentino cambio de curvatura de la imagen que es el contorno o el contorno de la dirección más grande. Estos lugares más informativo. línea de exploración del ojo siempre secuencialmente a partir de una característica a otra característica. Por ejemplo, se ve la belleza, siempre se ven a algunos fija a la parte -
Por lo tanto, en el proceso de reconocimiento de imágenes, el mecanismo de percepción debe excluir la información de entrada redundante y extraer información clave. Al mismo tiempo, debe haber un mecanismo responsable de la integración de la información en el cerebro, el mecanismo puede organizar la información obtenida en las etapas en una percepción de la imagen completa.
El proceso de reconocimiento de imágenes
Dado que la tecnología de reconocimiento de imágenes por ordenador y reconocimiento de imágenes humana el mismo principio, también son procesos muy similares. Imagen del proceso de la tecnología de reconocimiento se divide en los siguientes pasos:
- Acceso a la información
- El pretratamiento
- extracción de características y selección
- clasificador de diseño
- Decisión de clasificación
medios de adquisición de información es un sensor de convertir la información luz o sonido en información eléctrica. Es decir, obtener información básica de objetos de aprendizaje, y la convierte en información que pueden ser reconocidos por la máquina de alguna manera.
Preparación de la muestra con el fin de mejorar las características importantes de una imagen, constituyen la base para el trabajo de identificación, que comprende típicamente tratamiento
- El Procesamiento de color - el procesamiento de color
- Mejora de la imagen - se mejora la calidad de la imagen, al extracto oculta los detalles
- Recuperación de la imagen - Borrar falta de definición en la imagen y otro tipo de basura
- Mostrado y descrito - la visualización de datos de proceso
- La adquisición de imágenes - la imagen es capturada y convertida
- la compresión y descompresión de imágenes - si es necesario, cambiar el tamaño y la resolución
- estructura descrita de la imagen del objeto - procesamiento de formularios
- reconocimiento de imágenes - la identificación de la imagen de un objeto que una característica particular
Además, utilizando el método de procesamiento de imágenes de AI
Actualmente, sólo dos tipos: analógicos y digitales . Método de simulación para la copia dura (por ejemplo, las impresiones) de la imagen procesada. dispositivo digital tarea mediante un algoritmo informático para procesar imágenes digitales.
restauración de la imagen se considera una importante etapa de procesamiento de imágenes. Aquí están algunas técnicas:
- Pixelada - la imagen impresa se convierte en imágenes digitales
- filtrado lineal - el procesamiento de la señal de entrada y generar una señal de salida sujetas a restricciones lineales
- Detección de bordes - Encuentra borde del objeto de imagen significativa
- La difusión anisotrópica - reducir el ruido de la imagen sin necesidad de retirar parte de la imagen crítica
- Análisis de componentes principales - extracción de características de imagen
extracción de características y selección de los medios necesarios para el reconocimiento de patrones de extracción de características y selección. comprensión simple es la imagen de nuestro estudio son diversas. Si está utilizando algún método para distinguir entre ellos, deben ser identificados por sus propias características. Estos proceso de extracción de características es la extracción de características.
Se obtiene en la función de extracción de características pueden no aplicarse a esta identificación. En este punto, tenemos que extraer característica útil, que la selección de características. extracción de características y la selección es una de las tecnologías clave en el proceso de reconocimiento de imágenes, por lo que este paso es el foco del reconocimiento de imágenes.
clasificador
- Clasificador de datos de entrenamiento y almacenar todo para arriba con el fin de comparar los datos de prueba en el futuro. Esto es ineficiente en el espacio de almacenamiento, el tamaño del conjunto de datos fácilmente en GB
- una imagen de prueba para clasificar todas las necesidades de formación y comparar imágenes, algoritmos, calculando el consumo de recursos es alta.
Tal como clasificador lineal , es definir una función de puntuación , la función de los valores de píxel de la imagen asignados a cada categoría de puntuación de clasificación, las puntuaciones de probabilidad bajos imagen representativa que pertenecen al nivel de clase. Hay varios puntos a observar:
- Una multiplicación de matrices sola W * Xi a eficientemente evaluar 10 clasificadores paralelos diferentes (una clasificación para cada clasificador), en el que cada clasificador clase es W es un vector fila.
- Los datos de entrada (Xi, Yi) es inmutable, pero W y B son controlables cambio, nuestro objetivo es mediante el establecimiento de estos parámetros, por lo que la clasificación calcula el nivel de la situación real y la etiqueta de clase juego de datos de imagen conjunto de entrenamiento.
- Un método de esta ventaja es la formación de datos se utiliza para conocer los parámetros W y B, una vez que se ha completado el entrenamiento, los datos de entrenamiento pueden ser descartados, dejando a los parámetros aprendidos. Esto se debe a una función de entrada de la imagen de prueba puede ser fácilmente, y se clasifican en base a la puntuación de clasificación calculado.
- Por último, señalar que sólo necesita hacer una multiplicación de la matriz y la suma de matrices puede ser una clasificación de datos para una prueba, que compara la relación k-NN imagen de prueba y todos los datos de entrenamiento mucho más rápido método.
Aplicaciones de la tecnología de reconocimiento de imágenes
Comprende un reconocimiento biométrico de imágenes y reconocimiento de objetos, y el reconocimiento de vídeo escena. Biometrics incluyendo huellas dactilares, de palma, ojo (retina y el iris), la cara y similares. Objeto y el reconocimiento de escena incluyen la firma, voz, modo de andar, las pulsaciones del teclado y así sucesivamente.
El reconocimiento de la imagen es un problema general, que suponga la igualación de la imagen, la clasificación de imágenes, recuperación de la imagen, detección de rostros, técnicas de detección de peatones. Los motores de búsqueda de Internet, piloto automático, el campo del análisis médico, reconocimiento de caras, análisis de teledetección tiene valor de uso amplio.
