图像识别

常见问题

• 图像识别软件有哪些？

  1、百度智能云
  百度智能云于2015年正式对外开放运营，是基于百度多年技术沉淀打造的智能云计算品牌，致力于为客户提供全球领先的人工智能、大数据和云计算服务。凭借先进的技术和丰富的解决方案，全面赋能各行业，加速产业智能化。
  2、数据堂
  数据标注平台是数据堂多年标注经验的结晶，浓缩了数据堂多种标注工具以及自动化处理流程。帮助企业快速、安全的对人工智能数据进行标注。通过私有化部署的方式，可以做到“数据不出门”，最大程度保障了数据安全，让您的企业在人工智能浪潮中拥有更专业、更安全的数据基础设施。
  3、艾耕科技
  公司利用人工智能技术聚变数据价值，致力于创新和部署大数据解决方案，构建数据智能+商业生态系统来为商业赋予智力能量。 自然语言处理，知识图谱，深度学习，多媒体语义理解，将AI模块有机融入关键的商业环节，创造流畅的产品体验，赋能商业创新，深度贴近行业场景，打造具备闭环的AI+行业的整体方案，促进产业升级。
  4、百度AI开放平台-图像识别
  图像识别，精准识别超过十万种物体和场景，包含10余项高精度的识图能力并提供相应的API服务，充分满足各类开发者和企业用户的应用需求。通用物体和场景识别，可识别超过10万类常见物体和场景，接口返回大类及细分类的名称，并支持获取识别结果对应的百科信息；还可使用EasyDL定制训练平台，定制识别分类标签。广泛适用于图像或视频内容分析、拍照识图等业务场景。
  5、商汤科技
  商汤科技是一家计算机视觉技术研发商，基于人脸检测跟踪、人脸身份认证、人脸聚类等技术，研发了人脸动态比对服务器、视图情报研判系统等产品，可以在移动设备和个人电脑上实现毫秒级别的人脸检测，同时能有效分辨高清照片、PS、三维模型、换脸等仿冒欺诈，广泛应用于金融、移动互联网、安防监控等行业。

• 图像识别的方法有哪些？

  1、基于神经网络
  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，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。
  2、基于小波矩
  将输入二维二值图像的不变矩作为识别特征，运用BP网络进行识别，将输入图像经过归一化处理，极坐标化，旋转不变小波矩特征提取后，送入BP网络分类器进行识别，获得识别结果。
  3、基于分形特征
  一般认为:自然纹理图像满足分形特性，可以提取其分形特征以供进一步的纹理分割、目标识别等，而人造目标图像是不满足分形特性的，不可以提取其分形特征。

• 图像识别技术的应用有哪些？

  图像识别技术是立体视觉、运动分析、数据融合等实用技术的基础，在导航、地图与地形配准、自然资源分析、天气预报、环境监测、生理病变研究等许多领域重要的应用价值：
  1)遥感图像识别：航空遥感和卫星遥感图像通常用图像识别技术进行加工以便提取有用的信息。该技术主要用于地形地质探查，森林、水利、海洋、农业等资源调查，灾害预测，环境污染监测，气象卫星云图处理以及地面军事目标识别等。
  2)通讯领域的应用：包括图像传输、电视电话、电视会议等。
  3)军事、公安刑侦等领域的应用：图像识别技术在军事、公安刑侦方面的应用很广泛，例如军事目标的侦察、制导和警戒系统；自动灭火器的控制及反伪装；公安部门的现场照片、指纹、手迹、印章、人像等的处理和辨识；历史文字和图片档案的修复和管理等等。
  4)生物医学图像识别：图像识别在现代医学中的应用非常广泛，它具有直观、无创伤、安全方便等特点。在临床诊断和病理研究中广泛借助图像识别技术，例如CT(Computed Tomography)技术等。
  5)机器视觉领域的应用：作为智能机器人的重要感觉器官，机器视觉主要进行3D图像的理解和识别，该技术也是研究的热门课题之一。机器视觉的应用领域也十分广泛，例如用于军事侦察、危险环境的自主机器人，邮政、医院和家庭服务的智能机器人。此外机器视觉还可用于工业生产中的工件识别和定位，太空机器人的自动操作等。

• 图像识别原理是什么？

  图像识别的原理主要是需要处理有一定复杂度的信息，处理技术并非随便出现在计算机上，主要是根据一些医学研究者的实践，结合计算机程序模拟和实现有关内容。这种方法的计算机实现基本类似于人对图像的识别原理，在人的感觉和视觉等方面，仅仅是计算机不受任何因素的影响。人不仅将脑中存储的图像记忆与图像进行组合识别，而且利用图像特征对其进行分类，然后再利用每一类特征进行图像识别。在图像识别中，计算机利用相同的原理，对图像进行重要特征的分类和提取，有效地排除无用的多余特征，从而实现图像识别。有时候计算机对上述特征的提取是显而易见的，有时候则是平淡无奇的，这将严重影响计算机图像识别的效率。
  图像识别的发展前景
  电脑图像识别技术在公共安全、生物、工业、农业、交通、医疗等领域有着广泛的应用。比如，交通方面的车牌识别系统；治安方面的人脸识别技术；指纹识别技术；农业方面的种子识别技术、食品品质检测技术；医疗领域的心电图识别技术等。伴随着计算机技术的不断发展，图像识别技术不断完善，算法也在不断完善。影像是人类获取和交换信息的主要来源，图像识别技术也是未来研究的重点。今后计算机图像识别技术将会在更多的领域崭露头角，其应用前景不可限量，人类的生活将更加离不开图像识别技术。
  图像识别技术是新兴的技术，但是它的应用已经相当广泛。而且，图像识别技术也在不断发展壮大，随着科技的不断进步，人们对图像识别技术的理解也会越来越深入。在当今的生活中，图像识别技术将更加强大，更加智能化，给人类社会带来更大的应用领域。21世纪是信息时代，不可能想象出离开图像识别技术后的生活将会是怎样。图像识别技术是当今人类乃至未来生活的重要技术。