伴随着图像处理技术的飞速发展，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域的重要组成部分，并广泛应用于人脸识别、指纹识别、医疗诊断等领域发挥重要作用。今天我们就来聊聊图像识别技术方向的热门话题，希望能给大家和技术爱好者更多的启发！

图像识别技术的意义

图像识别是人工智能的一个重要领域，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同形态的目标和成对的图像的技术。在一般的工业应用中，会使用工业相机来采集图像，然后根据图像的灰度差异，利用软件做进一步的识别处理。

在具体的应用实践中，图像识别不仅要搞清楚被识别物体是什么物体，还要明确其所在位置和姿态。目前，图像识别已广泛应用于各个领域，如交通领域的车牌号识别、交通标志识别，军事领域的飞行物体识别、地形勘测，安防领域的指纹识别、人脸识别等。

图像识别技术原理

图像识别的原理主要是对具有一定复杂度的信息进行处理，而这种处理技术并不是随机地存在于计算机中，而主要是根据一些医学研究人员的实践，结合计算机程序模拟实现相关内容。这种技术的计算机实现与人类识别图像的基本原理基本相似，只不过计算机不受人类感觉、视觉等方面的任何因素的影响。人类并不是简单地结合存储在头脑中的图像记忆，而是利用图像的特征进行分类，然后利用各类特征对图像进行识别。计算机也利用了同样的图像识别原理，对图像的重要特征进行分类提取，有效地排除无用和冗余的特征，从而实现图像识别。有时计算机对上述特征的提取比较明显，有时比较普遍，这将对计算机图像识别的效率产生较大的影响。

图像识别的原理主要是对具有一定复杂性的信息进行处理，而处理技术并不是随机存在于计算机中的，而主要是根据一些医学研究者的实践，结合计算机程序来模拟和实现相关内容。

图像识别技术流程

由于图像识别技术是基于人工智能产生的，所以计算机图像识别的过程与人脑图像识别的过程大致相同，概括起来主要包括4个步骤。

信息的获取，主要是指通过传感器将声、光等信息转换成电信号，即获取识别对象的基本信息并将其转换成计算机可识别的信息。

信息预处理，主要是指对图像进行去噪、变换、平滑等操作，以改善图像的重要特征。

特征的提取与选择，主要是指模式识别中图像特征的提取与选择，概括地说就是对具有多种特征的图像进行识别，如利用一定的方式分离、识别出图像中的特征，得到特征也称为特征提取。

分类器的设计与分类决策，其中分类器的设计是基于识别规则的训练而制定的，基于此识别规则可以得到图像的主要种类的特征，进而使得图像的识别率不断提高，进而通过对特殊特征的识别，实现对图像的评价与确认。

图像识别技术的常见形式

首先，图像识别的发展经历了 文本识别、 数字图像处理 与识别、 物体识别三个阶段。

文本识别研究始于1950年，一般识别字母、数字和符号，应用范围广泛，从印刷文本识别到手写文本识别。

数字图像处理与识别的研究始于1965年，数字图像相对于模拟图像具有存储、易于传输、可压缩、在传输过程中不易失真、易于处理等巨大优势，这些为图像识别技术的发展提供了强大的动力。

物体识别主要是指对三维世界中物体及环境的感知与识别，属于高级计算机视觉范畴，是基于数字图像处理与识别结合人工智能、系统学等多学科的研究方向，其研究成果广泛应用于各类工业及检测机器人。

随着计算机和信息技术的飞速发展，图像识别技术的应用逐渐扩展到很多领域，特别是在人脸和指纹识别、卫星云图识别以及临床医疗诊断等很多领域日益发挥着重要作用。通常，图像识别技术主要是指利用计算机对采集系统的前端图片按照设定的目标进行处理。图像识别技术的应用在日常生活中也非常常见，比如车牌采集、商品条码识别、手写识别等。随着这项技术的逐渐发展和不断完善，未来将会有更加广泛的应用领域。

图像识别技术的应用在日常生活中也很常见，例如车牌抓拍、商品条码识别、手写识别等。

基于神经网络的图像识别技术

目前基于神经网络的图像识别是一种比较新的技术，是在传统的图像识别方法的基础上，有效结合了神经网络算法。这里的神经网络主要是指人工神经网络，也就是说，本文中的神经网络不是动物体的神经网络，而主要是指人类采用人工模拟动物神经网络的方式建立的一种神经网络。对于基于神经网络的图像识别技术，目前在基于神经网络的图像识别技术中，遗传算法与BP神经网络有效结合是经典的模型，该模型可以应用在很多领域。例如在智能汽车监控中使用的照片识别技术中，如果有汽车经过该位置，检测设备就会产生相应的响应，检测设备启动图像采集装置获取汽车前后的特征图像，在识别车牌字符的过程中，使用了基于神经网络和模糊匹配的两类算法。

基于非线性降维的图像识别技术

计算机对图像的识别是一种基于高维形式的识别技术。无论原始图像的分辨率如何，图像产生的数据通常具有多维特性，这在一定程度上增加了计算机识别的难度。为了使计算机的图像识别性能更加高效，采用图像降维方法是直接有效的方法。一般来说，降维可以分为非线性和线性两大类。例如，常见的线性降维方法是主成分得分和线性奇异性分析，它们的特点是简单且更容易理解。

在信息技术中，图像识别技术作为近年来新兴的技术，被广泛应用于很多应用领域，随着信息技术的飞速发展，图像识别技术也得到了十分快速的发展。在社会的很多领域中，图像识别技术的有效应用将使得其社会价值和经济价值得到充分的发挥。