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ai圖像識別技術(shù)原理

發(fā)布時間：2023-05-24 13:12:20 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 61

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于ai圖像識別技術(shù)原理的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

北大青鳥設(shè)計培訓(xùn)：關(guān)于人工智能我們需要了解什么？
人工智能的原理是什么？
人工智能的原理是什么
人們識別圖像是靠形狀，那AI是怎么識別圖像的？

ai圖像識別技術(shù)原理

北大青鳥設(shè)計培訓(xùn)：關(guān)于人工智能我們需要了解什么？

隨著互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，各種計算機智能系統(tǒng)技術(shù)也得到了很好的發(fā)展。
那么有多少人了解人工智能呢？關(guān)于人工智能技術(shù)中的圖像識別有哪些要點呢？大家對于人工智能需要了解什么？對于當(dāng)下熱門的AI+圖像識別技術(shù)來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)和非線性降維圖像識別技術(shù)是兩種最常用的圖像識別技術(shù)。
下面電腦培訓(xùn)為大家詳細分析以下兩種常見的AI圖像識別技術(shù)。
一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)想要了解AI圖像的識別技術(shù)，最重要的就是需要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)，其實神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)就是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)，它主要是在現(xiàn)代神經(jīng)生物學(xué)研究基礎(chǔ)上提出的模擬生物過程中反映人腦某些特性的計算結(jié)構(gòu)，在解釋的過程中主要使用模擬，但是在實際使用過程中，IT培訓(xùn)發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)本身是沒有完全模擬人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，主要是通過對人類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽象、簡化和模擬實現(xiàn)相關(guān)計算結(jié)構(gòu)效率進行提升的。
對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別技術(shù)來說，圖像識別主要可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用來實現(xiàn)。
在使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別中，我們首先需要預(yù)處理相關(guān)圖像。
并且四川北大青鳥認為該預(yù)處理主要包括將真彩色圖像轉(zhuǎn)換為灰色，度數(shù)圖、灰度圖像的旋轉(zhuǎn)和放大，灰度圖像的標(biāo)準(zhǔn)化等。
二、非線性降維的圖像識別技術(shù)除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)之外，非線性降維的圖像識別技術(shù)也是當(dāng)前AI時代更常用的圖像識別技術(shù)。
對于傳統(tǒng)應(yīng)用計算機實現(xiàn)的圖像識別技術(shù)，它是一種相對高維的識別技術(shù)。
這種高維特性使得計算機在圖像識別過程中經(jīng)常承受很多不必要的負擔(dān)。
這種負擔(dān)自然會影響圖像識別的速度和質(zhì)量，非線性降維圖像識別技術(shù)是一種能夠更好地實現(xiàn)圖像識別和降維的技術(shù)形式。
在學(xué)習(xí)軟件開發(fā)的過程中，很多人對IT行業(yè)的了解非常少，不知道IT行業(yè)具體能夠做什么？其實在生活中的很多技術(shù)都是需要在計算機技術(shù)的基礎(chǔ)上進行實施的，在參加四川電腦培訓(xùn)的同時了解更多相關(guān)的行業(yè)知識，這樣對以后的發(fā)展有很大的幫助。

人工智能的原理是什么？

人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）是一種利用計算機程序模擬和實現(xiàn)人類智能的技術(shù)。其原理主要包括以下幾個方面：

機器學(xué)習(xí)：機器學(xué)習(xí)是一種通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法，使其從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和識別模式、規(guī)律和趨勢的方法。機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)等。

深度學(xué)習(xí)：深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種，其模型通常包含多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)通過對大量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，自動學(xué)習(xí)和提取數(shù)據(jù)中的特征，從而實現(xiàn)對復(fù)雜數(shù)據(jù)的高效處理和分析。

自然語言處理：自然語言處理是指將人類語言轉(zhuǎn)化為計算機可以理解的形式，從而實現(xiàn)自動語音識別、機器翻譯、文本分類等任務(wù)的技術(shù)。

計算機視覺：計算機視覺是指讓計算機通過攝像頭或傳感器等設(shè)備獲取圖像或視頻數(shù)據(jù)，然后通過算法實現(xiàn)對圖像和視頻數(shù)據(jù)的處理和分析，例如圖像識別、目標(biāo)檢測、人臉識別等。

知識表示與推理：知識表示是指將知識轉(zhuǎn)化為計算機可以處理的形式，例如本體論、語義網(wǎng)等。推理是指基于已有知識進行新的推理和推斷，以得出新的結(jié)論和發(fā)現(xiàn)。

智能控制：智能控制是指利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)對智能系統(tǒng)的控制和優(yōu)化，例如智能家居、智能交通等。

總之，人工智能技術(shù)的原理主要包括機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺、知識表示與推理、智能控制等方面。這些原理和技術(shù)相互關(guān)聯(lián)、相互作用，共同構(gòu)成了人工智能技術(shù)的核心。

ai圖像識別技術(shù)原理

人工智能的原理是什么

人工智能的原理，簡單的形容就是：

人工智能=數(shù)學(xué)計算。

機器的智能程度，取決于“算法”。最初，人們發(fā)現(xiàn)用電路的開和關(guān)，可以表示1和0。那么很多個電路組織在一起，不同的排列變化，就可以表示很多的事情，比如顏色、形狀、字母。再加上邏輯元件（三極管），就形成了“輸入（按開關(guān)按鈕）——計算（電流通過線路）——輸出（燈亮了）”

這種模式。

想象家里的雙控開關(guān)。

為了實現(xiàn)更復(fù)雜的計算，最終變成了，“大規(guī)模集成電路”——芯片。

電路邏輯層層嵌套，層層封裝之后，我們改變電流狀態(tài)的方法，就變成了“編寫程序語言”。程序員就是干這個的。

程序員讓電腦怎么執(zhí)行，它就怎么執(zhí)行，整個流程都是被程序固定死的。

所以，要讓電腦執(zhí)行某項任務(wù)，程序員必須首先完全弄清楚任務(wù)的流程。

就拿聯(lián)控電梯舉例：

別小看這電梯，也挺“智能”呢?？紤]一下它需要做哪些判斷：上下方向、是否滿員、高峰時段、停止時間是否足夠、單雙樓層等等，需要提前想好所有的可能性，否則就要出bug。

某種程度上說，是程序員控制了這個世界?？煽偸沁@樣事必躬親，程序員太累了，你看他們加班都熬紅了眼睛。

于是就想：能不能讓電腦自己學(xué)習(xí)，遇到問題自己解決呢？而我們只需要告訴它一套學(xué)習(xí)方法。

大家還記得1997年的時候，IBM用專門設(shè)計的計算機，下贏了國際象棋冠軍。其實，它的辦法很笨——暴力計算，術(shù)語叫“窮舉”（實際上，為了節(jié)省算力，IBM人工替它修剪去了很多不必要的計算，比如那些明顯的蠢棋，并針對卡斯帕羅夫的風(fēng)格做了優(yōu)化）。計算機把每一步棋的每一種下法全部算清楚，然后對比人類的比賽棋譜，找出最優(yōu)解。

一句話：大力出奇跡！

但是到了圍棋這里，沒法再這樣窮舉了。力量再大，終有極限。圍棋的可能性走法，遠超宇宙中全部原子之和（已知），即使用目前最牛逼的超算，也要算幾萬年。在量子計算機成熟之前，電子計算機幾無可能。

所以，程序員給阿爾法狗多加了一層算法：

A、先計算：哪里需要計算，哪里需要忽略。

B、然后，有針對性地計算。

——本質(zhì)上，還是計算。哪有什么“感知”！

在A步，它該如何判斷“哪里需要計算”呢？

這就是“人工智能”的核心問題了：“學(xué)習(xí)”的過程。

仔細想一下，人類是怎樣學(xué)習(xí)的？

人類的所有認知，都來源于對觀察到的現(xiàn)象進行總結(jié)，并根據(jù)總結(jié)的規(guī)律，預(yù)測未來。

當(dāng)你見過一只四條腿、短毛、個子中等、嘴巴長、汪汪叫的動物，名之為狗，你就會把以后見到的所有類似物體，歸為狗類。

不過，機器的學(xué)習(xí)方式，和人類有著質(zhì)的不同：

人通過觀察少數(shù)特征，就能推及多數(shù)未知。舉一隅而反三隅。

機器必須觀察好多好多條狗，才能知道跑來的這條，是不是狗。

這么笨的機器，能指望它來統(tǒng)治人類嗎。

它就是仗著算力蠻干而已！力氣活。

具體來講，它“學(xué)習(xí)”的算法，術(shù)語叫“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”（比較唬人）。

（特征提取器，總結(jié)對象的特征，然后把特征放進一個池子里整合，全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出最終結(jié)論）

它需要兩個前提條件：

1、吃進大量的數(shù)據(jù)來試錯，逐漸調(diào)整自己的準(zhǔn)確度；

2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，計算越準(zhǔn)確（有極限），需要的算力也越大。

所以，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種方法，雖然多年前就有了（那時還叫做“感知機”）。但是受限于數(shù)據(jù)量和計算力，沒有發(fā)展起來。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聽起來比感知機不知道高端到哪里去了！這再次告訴我們起一個好聽的名字對于研（zhuang）究（bi）有多重要！

現(xiàn)在，這兩個條件都已具備——大數(shù)據(jù)和云計算。誰擁有數(shù)據(jù)，誰才有可能做AI。

目前AI常見的應(yīng)用領(lǐng)域：

圖像識別（安防識別、指紋、美顏、圖片搜索、醫(yī)療圖像診斷），用的是“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）”，主要提取空間維度的特征，來識別圖像。

自然語言處理（人機對話、翻譯），用的是”循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）“，主要提取時間維度的特征。因為說話是有前后順序的，單詞出現(xiàn)的時間決定了語義。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計水平，決定了它對現(xiàn)實的刻畫能力。頂級大牛吳恩達就曾經(jīng)設(shè)計過高達100多層的卷積層（層數(shù)過多容易出現(xiàn)過擬合問題）。

當(dāng)我們深入理解了計算的涵義：有明確的數(shù)學(xué)規(guī)律。那么，

這個世界是是有量子（隨機）特征的，就決定了計算機的理論局限性?！聦嵣?，計算機連真正的隨機數(shù)都產(chǎn)生不了。

——機器仍然是笨笨的。

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人們識別圖像是靠形狀，那AI是怎么識別圖像的？

德國研究團隊給出一個原因，這個原因出乎意料：人類會關(guān)注圖中對象的形狀，深度學(xué)習(xí)計算機系統(tǒng)所用的算法不一樣，它會研究對象的紋理。

首先人類向算法展示大量圖片，有的圖片有貓，有的沒有。算法從圖片中找到“特定模式”，然后用模式來做出判斷，看看面對之前從未見過的圖片應(yīng)該貼怎樣的標(biāo)簽。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是根據(jù)人類視覺系統(tǒng)開發(fā)的，網(wǎng)絡(luò)各層連接在一起，從圖片中提取抽象特點。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通過一系列聯(lián)系得出正確答案，不過整個處理過程十分神秘，人類往往只能在事實形成之后再解釋這個神秘的過程。研究人員修改圖片，欺騙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，看看會發(fā)生什么事。研究人員發(fā)現(xiàn)，即使只是小小的修改，系統(tǒng)也會給出完全錯誤的答案，當(dāng)修改幅度很大時，系統(tǒng)甚至無法給圖片貼標(biāo)簽。還有一些研究人員追溯網(wǎng)絡(luò)，查看單個神經(jīng)元會對圖像做出怎樣的反應(yīng)，理解系統(tǒng)學(xué)到了什么。

德國圖賓根大學(xué)科學(xué)家Geirhos領(lǐng)導(dǎo)的團隊采用獨特方法進行研究。去年，團隊發(fā)表報告稱，他們用特殊噪點干擾圖像，給圖像降級，然后用圖像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究發(fā)現(xiàn)，如果將新圖像交給系統(tǒng)處理，這些圖像被人扭曲過（相同的扭曲），在識別扭曲圖像時，系統(tǒng)的表現(xiàn)比人好。不過如果圖像扭曲的方式稍有不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就無能為力了，即使在人眼看來圖像的扭曲方式并無不同，算法也會犯錯。當(dāng)你在很長的時間段內(nèi)添加許多噪點，圖中對象的形狀基本不會受到影響；不過即使只是添加少量噪點，局部位置的架構(gòu)也會快速扭曲。研究人員想出一個妙招，對人類、深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)處理圖片的方式進行測試。

算法將圖像分成為小塊，接下來，它不會將信息逐步融合，變成抽象高級特征，而是給每一小塊下一個決定，比如這塊包含自行車、那塊包含鳥。再接下來，算法將決定集合起來，判斷圖中是什么，比如有更多小塊包含自行車線索，所以圖中對象是自行車。算法不會考慮小塊之間的空間關(guān)系。結(jié)果證明，在識別對象時系統(tǒng)的精準(zhǔn)度很高。

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