本文目录
- 语音识别和图像识别的区别是什么
- 图像识别系统可以用于平台审核违规图片吗
- 图像识别早期做法
- 图片识别系统
- 如何通过人工神经网络实现图像识别
- 基于图像的目标识别系统如何实现
- 图像识别系统有几种方式具体是什么
- 图像识别的具体应用
语音识别和图像识别的区别是什么
度学习属于机器学习中人工神经网络发展的高级版。 语音识别、图像识别也都是属于模式识别的范畴。 不管是机器学习还是模式识别也都属于人工智能的分支。 几乎人工智能的所有方面都用深度学习，但是深度学习有个前提需要建立深层的神经网络和足够的数据集才能实现。 在语音和图像两个领域在2006年之前都建立了大量的数据测试集，深度学习一出现就应用于这两个方面也就不足为奇了。图象识别比较容易，因为图象可以在一个时间点成像。而语音没有可能在一个时间点的采样有用，语音多出来一个时间轴。而这个时间轴引入的难题就是：换个时间，换个人，换个背景噪音，都变得没法子识别了。语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括:信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。语音识别技术，也被称为自动语音识别Automatic Speech Recognition，(ASR)，其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
图像识别系统可以用于平台审核违规图片吗
我有了解过图普科技是可以实现平台违规图片审核的。广告、黄色、暴恐等敏感内容都是可以审核出来的，过简单的API调用，就可以快速规避图文内容违规风险，减轻审核人员的任务负担。
图像识别早期做法
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。一般工业使用中，采用工业相机拍摄图片，然后再利用软件根据图片灰阶差做进一步识别处理。 图像识别软件国外代表为康耐视等，国内代表为图智能等。中文名图像识别外文名image identification所属学科计算机科学解释利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术简介图形刺激作用于感觉器官，人们辨认出它是经验过的某一图形的过程,也叫图像再认。在图像识别中,既要有当时进入感官的信息,也要有记忆中存储的信息。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。相关信息人的图像识别能力是很强的。图像距离的改变或图像在感觉器官上作用位置的改变，都会造成图像在视网膜上的大小和形状的改变。即使在这种情况下，人们仍然可以认出他们过去知觉过的图像。甚至图像识别可以不受感觉通道的限制。例如，人可以用眼看字，当别人在他背上写字时，他也可认出这个字来。识别基础图像识别可能是以图像的主要特征为基础的。每个图像都有它的特征,如字母A有个尖，P有个圈、而Y的中心有个锐角等。对图像识别时眼动的研究表明，视线总是集中在图像的主要特征上，也就是集中在图像轮廓曲度最大或轮廓方向突然改变的地方，这些地方的信息量最大。而且眼睛的扫描路线也总是依次从一个特征转到另一个特征上。由此可见，在图像识别过程中，知觉机制必须排除输入的多余信息,抽出关键的信息。同时,在大脑里必定有一个负责整合信息的机制，它能把分阶段获得的信息整理成一个完整的知觉映象。在人类图像识别系统中，对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。对于熟悉的图形,由于掌握了它的主要特征，就会把它当作一个单元来识别，而不再注意它的细节了。这种由孤立的单元材料组成的整体单位叫做组块，每一个组块是同时被感知的。在文字材料的识别中，人们不仅可以把一个汉字的笔划或偏旁等单元组成一个组块，而且能把经常在一起出现的字或词组成组块单位来加以识别。在计算机视觉识别系统中，图像内容通常用图像特征进行描述。事实上，基于计算机视觉的图像检索也可以分为类似文本搜索引擎的三个步骤：提取特征、建索引build以及查询。
图片识别系统
可以用一下捷速图像识别软件。
1、打开软件，进入到软件的操作主界面2、添加文件，软件主界面的左上角“添加文件”单击，找到需要转换的图片文件，点击打开添加成功。还有一种更为简便的方法，将图片文件直接拖拽到软件框中。3、输出路径，软件的右下角有一个浏览，根据自己的需求选择识别结果存在在什么地方。也可以选择上面一排的保存在原文件夹内，这样更方便查找。4、识别，这是整个事件中最关键的一步，点击“开始转换”软件就在高速的运作，这个时候只需要静静的等待即可，文件不大的话，瞬间就能转换完成。
如何通过人工神经网络实现图像识别
人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Layer Feedforward Network）(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。
目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。
一、BP 神经网络
BP 网络是采用Widrow-Hoff 学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP 网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff 算法所规定的。backpropagation 就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP 网络结构如图所示。
我们将它用向量图表示如下图所示。
其中：对于第k 个模式对，输出层单元的j 的加权输入为
该单元的实际输出为
而隐含层单元i 的加权输入为
该单元的实际输出为
函数f 为可微分递减函数
其算法描述如下：
（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。
（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。
（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。
（4）后向传播过程：a. 计算同一层单元的误差；b. 修正权值和阈值；c. 返回（2）
二、 BP 网络隐层个数的选择
对于含有一个隐层的三层BP 网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。
三、隐含层神经元个数的选择
当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。
四、神经网络图像识别系统
人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。
神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：① 有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。② 无特征提取部分的：省去特征抽取，整副图像直接作为神经网络的输入，这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好，识别率高。
当BP 网用于分类时，首先要选择各类的样本进行训练，每类样本的个数要近似相等。其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感，而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度，避免网络陷入局部最小点。
由于BP 网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。
构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。
五、仿真实验
1、实验对象
本实验用MATLAB 完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。从实验数据库中选择0～9 这十个数字的BMP 格式的目标图像。图像大小为16×8 像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60 个图像样本。将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20 个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。
2、网络结构
本试验采用三层的BP 网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8 个。隐含层选24 个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10 个模式，所以输出层神经元选择10 个，10 个神经元与10 个模式一一对应。
3、基于MATLAB 语言的网络训练与仿真
建立并初始化网络
% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{’logsig’’logsig’},’traingda’,’learngdm’)
这里numdata 为训练样本矩阵，大小为128×40， targets 为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。
newff(PR,[S1 S2…SN],{TF1 TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB 函数库中建立一个N 层
前向BP 网络的函数，函数的自变量PR 表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pmin max];S1~SN 为各层神经元的个数；TF1~TFN 用于指定各层神经元的传递函数；BTF 用于指定网络的训练函数；BLF 用于指定权值和阀值的学习函数；PF 用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse’。
设置训练参数
net.performFcn = ’sse’; %平方和误差性能函数net.trainParam.goal = 0.1; %平方和误差目标net.trainParam.show = 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs = 5000;%最大训练步数net.trainParam.mc = 0.95; %动量常数网络训练net=init(net);%初始化网络[net,tr] = train(net,P,T);％网络训练对训练好的网络进行仿真D=sim(net,P);A = sim(net,B);
B 为测试样本向量集,128×20 的点阵。D 为网络对训练样本的识别结果，A 为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。
六、总结
从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。
基于图像的目标识别系统如何实现
原理上来说一般采用：灰度直方图分析的方法。 通常目标和背景的灰度信息区别较大，在直方图中可以看到是两个波峰，图像识别的目标是找到最佳的灰度值作为阈值，阈值两遍的分别是目标和背景。 寻找阈值的方法有很多，比如分水岭法、支持向量机、粒子群算法等等。采用灰度直方图的方法会遇到几个问题： 1目标区域包含背景颜色或是背景区域包含目标颜色。导致直接识别的结果产生杂色点或是目标轮廓残缺不全、具有空洞等情况，通常用形态学的开与闭来解决。方法是：将识别出来的区域扩大一定宽度的面积，此步骤会合并部分许多岛礁。然后在退后一定距离，保持原来区域。 2目标与背景灰度信息区别不明显，采用灰度直方图的方法会使得大量背景区域看成目标区域，需要利用其它信息加以区分。比如目标的面积大小，长宽比等。 除了基于灰度直方图的，还有基于胡矩和Zenik矩判断的方法。胡矩判断法是将目标灰度图像进行处理，得到七个量，将这七个量与模板的灰度图的七个量进行比较，如果差距比较小就认为此图就是原图。胡矩的七个量是模板的特征，具有平移、放大、缩小、旋转不变的特点。但是胡矩只能判定是否为原图，需要较好的图像配准和特征库的建立。 从实现来说，用DSP和FPGA都能实现图像识别，DSP的性能可能更加适用于图像处理，TMS6000，TMS9000系列的DSP具有高速图像处理功能。 硬件系统一般包括：CCD、图像采集卡、开发板、控制和显示终端。 希望对哥们有帮助
图像识别系统有几种方式具体是什么
图片识别的实现基础是由图像处理、计算机视觉和模糊识别等多学科实现的，现阶段市面上已经有很多像图普科技成熟大厂可以提供智能审核的软件。在人工智能中，实现图像识别有一种算法是基于深度学习多层神经网络实现的，主要是基于模仿人的神经网络，以神经元为单位，算法包含输入层，多个节点输出层，以及权重值，需要大量的训练样本去调整模型以达到误差值最小。图像处理具体包括编码、压缩、增强、分割；图像识别包括特征提取、特征选择和分类分析，对图像类别和结构进行分析；图像理解包括机器学习和深度学习，即是对图像描述和解释。
图像识别的具体应用
图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，也是人们日常生活中使用最广泛的人工智能技术之一。近年来，随着深度学习技术的发展，图像识别准确率显著提高。本论文研究了图像识别的传统技术和深度学习技术，分析了深度学习技术的几点不足，并给出未来可行的解决方案。【关键词】人工智能 图像识别 深度学习1 概述图像识别技术是人工智能研究的一个重要分支，其是以图像为基础，利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别不同模式的对象的技术。目前图像识别技术的应用十分广泛，在安全领域，有人脸识别，指纹识别等；在军事领域，有地形勘察，飞行物识别等；在交通领域，有交通标志识别、车牌号识别等。图像识别技术的研究是更高级的图像理解、机器人、无人驾驶等技术的重要基础。传统图像识别技术主要由图像处理、特征提取、分类器设计等步骤构成。通过专家设计、提取出图像特征，对图像进行识别、分类。近年来深度学习的发展，大大提高了图像识别的准确率。深度学习从大量数据中学习知识（特征），自动完成特征提取与分类任务。但是目前的深度学习技术过于依赖大数据，只有在拥有大量标记训练样本的情况下才能够取得较好的识别效果。