人类天生就具备辨别和准确识别图像中的物体、人物、动物和地点的能力。然而，计算机却不具备对图像进行分类的能力。不过，它们可以通过图片识别软件和计算机视觉技术来分析视觉数据。

图像识别是人工智能和计算机视觉的一个分支，它使用深度学习方法来实现多种实际用例。人工智能依靠算机视觉来准确地解释外部世界。

计算机视觉模型无法在不使用图像识别技术的情况下检测、识别或分类图像。因此，基于人工智能的图片识别软件系统应该能够解码图像并执行预测分析。为此目的，大量数据集用于训练人工智能模型。

人工智能图像识别的概念 

通过识别和分析图像来识别自然环境中可见事物的做法被称为图像识别，它是计算机视觉的一个子集。其主要目的是像人脑一样观察物体。图像识别旨在发现和评估所有这些事物，然后根据结果做出判断。

相反，“计算机视觉”一词的范围更广，包括从现实世界收集、评估和解释数据以供机器使用的所有方法。与人类一样，图像识别会分析图像中的每个像素以提取相关信息。使用计算机视觉训练，AI 摄像头可以检测和识别各种各样的物体。

图像识别日益流行 

各种供应商和服务提供商越来越意识到，从小型企业到跨国公司，对复杂数据处理的需求日益增长。企业已经能够通过数字化数据收集、分析和其间所有繁琐的流程来提高生产力并简化我们的日常生活。

机器学习和人工智能的新进展促进了计算机视觉和图像识别概念的发展。图像识别有助于根据所教授的算法对事物进行分析和分类，这有助于管理无人驾驶汽车并执行面部检测以实现生物识别访问。了解有关图片识别及其在各个领域的应用的更多信息。

图像识别的主要应用 

图像识别系统正在被安全、医疗保健、教育、金融科技、制造、电信、公用事业和国防等各行各业迅速采用，以提高其视觉数据处理和分析能力。

以下是图像识别的几个主要应用：

光学字符识别

OCR，也称为光学字符识别，是一种将印刷或手写文本转换为机器可读的数字格式的方法。常用的图片识别软件之一可能是这个。

机器以图形形式接收文本。使用各种计算机视觉和图像识别算法对照片进行分析和解码，以识别文本中的每个字母。数字化后，可以轻松从纸质文档中提取重要信息。一旦将其转换为数字形式，阅读、修改、保存和搜索这些内容可能会更简单。

OCR 的应用领域和行业非常广泛。例如，机场安检使用它来确认身份证和护照的有效性；交通监控中则使用 OCR 来识别和追踪违法车辆的车牌。 

得益于其极为先进的 OCR 系统，您可以通过 Google 翻译应用获得实时翻译服务。拍下一些用外语写的文字，该软件会立即将其翻译成您选择的语言。

 物体检测 

认识到物体检测和图片识别之间的本质联系至关重要，尽管它严格来说不是后者的应用。通过包含位置，物体检测可以改善图片识别。这使程序能够识别图像或视频中的特定物体并确定其位置。

制造业中使用的自动故障检测程序是物体检测应用的一个关键示例。例如，公用事业企业可以从 Hepta 获得自动资产管理服务。他们的产品使用无人机轻松拍摄电线照片。 

物体识别算法接收无人机收集的视觉数据并进行处理，以快速识别能源传输网络中的缺陷。该程序的自动化实现了更好的电网预防性维护。

欺诈检测

识别金融、电子、保险、身份和其他类型欺诈的必要性怎么强调都不为过。使用更好的 AI 图片识别工具可以实现欺诈检测过程的自动化和增强。

识别欺诈的一种方法是使用人工智能图像识别处理发送给银行的支票（或其他文件）。为了确定支票的真实性和合法性，计算机会检查支票的扫描图像以提取关键细节，例如帐号、支票号、支票大小和账户持有人的签名。

 人脸识别

人脸识别技术可以分析人的快照，并使用深度学习算法输出图像中人物的精确身份。该系统可以进行改进，添加年龄、性别和面部表情等关键信息。

每天，越来越多的人出于各种目的使用面部识别技术。现代算法被用于智能手机锁和私人财产入口等门禁设备，因为它们可以通过面部准确识别人员。 

人脸识别算法使机场或建筑物入口的安全检查站能够进行计算机化的照片身份验证。当利用区域安全视频源发现失踪人员或通缉犯时，人脸识别可作为执法的另一种工具。

 图像字幕 

得益于人工智能图像识别，世界正在朝着为残障人士提供更多便利的方向发展。通过教授算法从照片中提取关键方面，可以生成标签或全面的图片描述。

OCR 可以检测图像中的文本，但图像识别模型也可以识别场景中的其他物体或人物。它们可以经过训练，详细讨论图像中人物的年龄、活动和面部表情等具体信息，或识别出图像中的一般场景。

您可能已经在多个社交媒体平台上观察到了这一点，如果缺少替代文本，则会自动构建并发布图像的描述。屏幕阅读器从这一发展中受益匪浅，因为它们现在可以描述可能没有明确标记或附带描述的图片。它为视障用户提供了更好、更具包容性的体验。

 视觉搜索 

Google Lens 让用户能够进行基于图片的搜索，就像 Google 的翻译软件通过读取照片中的文字提供实时翻译一样。由于技术进步，消费者现在可以进行实时搜索。 

随着图片分类技术的发展，视觉搜索正逐渐占据主导地位，使我们比基于文本甚至语音的搜索领先一步。图像始终用作输入。结果可能是基于文本的，例如输入图像的描述，也可能是基于图像的，例如具有相似美感的其他照片。

 内容过滤和监控

Facebook 的算法使用人工智能（AI）自动识别和标记他们认为不适合在社交网站上发布的信息。 

然后，人工代理将分析标记的信息并确定系统是否有误。您可能会收到警告或被暂时禁止访问您的帐户，具体取决于违规的严重程度。如果您不同意此自动决定，您有权提出上诉。

类似的概念将管理基于图像的内容控制或过滤系统。想象一下，以 Facebook 的规模运营，逐张图像地处理海量数据。手动内容过滤将耗费大量时间和资源。

人工智能图片识别系统可以训练识别特定类型的照片，例如带有色情、暴力或垃圾邮件等令人反感的视觉内容的照片。无需人工干预，系统就可以采取必要的措施。 

因此，审核过程将变得更快、更便宜、更有效。此外，您还可以避免将可能令人不快的内容暴露给其他人或您自己。

人工智能图像识别软件如何为企业带来益处？

借助定制的计算机视觉系统，您可以实现各种级别的自动化，从小功能到成熟的全组织实施。人工代理所需的工作量和干预可以大大减少。

自动化系统可显著减少完成特定任务（例如身份验证或签名验证）所需的时间。通过将枯燥、重复的任务交给机器，您的员工将能够更聪明地工作，而不是更努力地工作。因此，您可以将精力和宝贵的资源集中在富有想象力的业务运营上。

许多图像识别程序比人类识别程序更好、更快、更准确。借助图像识别技术，您可以在更短的时间内完成更多任务，并在此过程中降低人力等其他成本。

此外，实时视觉数据分析为企业主提供了深刻的信息，使他们能够根据通过图像识别技术收集的信息迅速采取行动。这可以通过使用图像识别系统可以提供的一些有关消费者行为的关键见解来实现。例如，您可以提供高度集中、有针对性的内容并为您的客户提供个性化体验，从而提高知名度、参与度和收入。

结论

得益于人工智能在图像识别领域的应用，计算机视觉已发展成为一种很少单独使用的方法。随着越来越多的照片、实时大数据和其他新奇应用的访问， 计算机视觉变得越来越强大。

如果一家公司的业务不依赖计算机视觉，它可以轻松使用托管 API，但拥有计算机视觉工程师团队的组织可以结合使用开源框架和开放数据。因此，明智地利用这些服务的公司有可能取得成功。