一、圖像識別的基本過程

信息的獲?。菏峭ㄟ^傳感器，將光或聲音等信息轉(zhuǎn)化為電信息。信息可以是二維的圖象如文字，圖象等；可以是一維的波形如聲波，心電圖，腦電圖；也可以是物理量與邏輯值。

預處理：包括AD，二值化，圖象的平滑，變換，增強，恢復，濾波等， 主要指圖象處理。

特征抽取和選擇：在模式識別中，需要進行特征的抽取和選擇，例如，一幅64x64的圖象可以得到4096個數(shù)據(jù)，這種在測量空間的原始數(shù)據(jù)通過變換獲得在特征空間最能反映分類本質(zhì)的特征。這就是特征提取和選擇的過程。

分類器設(shè)計：分類器設(shè)計的主要功能是通過訓練確定判決規(guī)則，使按此類判決規(guī)則分類時，錯誤率最低。

分類決策：在特征空間中對被識別對象進行分類。

二、圖像識別的應(yīng)用

1、遙感圖像識別：航空遙感和衛(wèi)星遙感圖像通常用圖像識別技術(shù)進行加工以便提取有用的信息。該技術(shù)目前主要用于地形地質(zhì)探查，森林、水利、海洋、農(nóng)業(yè)等資源調(diào)查，災(zāi)害預測，環(huán)境污染監(jiān)測，氣象衛(wèi)星云圖處理以及地面軍事目標識別等。

2、通訊領(lǐng)域的應(yīng)用：包括圖像傳輸、電視電話、電視會議等。

3、軍事、公安刑偵等領(lǐng)域的應(yīng)用：圖像識別技術(shù)在軍事、公安刑偵方面的應(yīng)用很廣泛，例如軍事目標的偵察、制導和警戒系統(tǒng)；自動滅火器的控制及反偽裝；公安部門的現(xiàn)場照片、指紋、手跡、印章、人像等的處理和辨識；歷史文字和圖片檔案的修復和管理等等。

4、生物醫(yī)學圖像識別：圖像識別在現(xiàn)代醫(yī)學中的應(yīng)用非常廣泛，它具有直觀、無創(chuàng)傷、安全方便等特點。在臨床診斷和病理研究中廣泛借助圖像識別技術(shù)，例如CT(Computed Tomography)技術(shù)等。

5、機器視覺領(lǐng)域的應(yīng)用：作為智能機器人的重要感覺器官，機器視覺主要進行3D圖像的理解和識別，該技術(shù)也是目前研究的熱門課題之一。機器視覺的應(yīng)用領(lǐng)域也十分廣泛，例如用于軍事偵察、危險環(huán)境的自主機器人，郵政、醫(yī)院和家庭服務(wù)的智能機器人。此外機器視覺還可用于工業(yè)生產(chǎn)中的工件識別和定位，太空機器人的自動操作等。

三、圖像識別面臨哪些障礙

圖像識別并非一個新領(lǐng)域，但放眼全局，它仍處于早期階段。就像任何一個典型的成長中少年一樣，在適應(yīng)現(xiàn)實世界時也存在問題。

還記得“80％的組織表示他們在生產(chǎn)中應(yīng)用了AI應(yīng)用程序”嗎？在這些應(yīng)用了人工智能技術(shù)的公司中，約有33％的公司表示采用人工智能技術(shù)的最大障礙是不穩(wěn)定性 - 不成熟且未經(jīng)證實。34％認為很難招聘到合格的工程師，40％表示信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)阻礙了人工智能技術(shù)的引進，且很容易對公司的財務(wù)造成不利影響。

資金也是一個重要影響因素。由于用于數(shù)據(jù)流編程的開源軟件庫越來越多，如Microsoft CNTK和Accord.Net，機器學習愛好者能夠以極低的成本進行研究和學習。然而，并非所有問題都能得到解決，因為并非一切都是已知的。為了實現(xiàn)產(chǎn)品創(chuàng)意，要平衡預算，仍有很長的路要走。

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