如今，图像识别堪比人类的视觉感知。它已经进入日常生活并满足不同的需求。Facebook 和其他社交媒体平台使用这项技术来增强图像搜索并帮助视障用户。零售企业使用图像识别来扫描海量数据库，以更好地满足客户需求并改善店内和线上客户体验。在医疗保健领域，医学图像识别和处理系统可帮助专业人员预测健康风险、及早发现疾病并提供更多以患者为中心的服务。这个清单可以一直列下去。

正是人工智能（AI）能力的增强推动了增长并使以前看不见的选择成为可能。

专家系统、AI、ML 和 DL 详解

在人工智能刚刚兴起时，智能系统需要大量的手动输入。为了训练机器识别图像，人类专家和知识工程师必须手动向计算机提供指令以获得一些输出。例如，他们必须告诉计算机在图像上寻找什么对象或特征。这种方法有些过时，被称为专家系统。它初用于国际象棋计算机和计算机游戏中的人工智能。

随着机器学习 (ML) 技术的出现，一些繁琐、重复的任务已被从开发过程中剔除。ML 允许机器根据少量输入参数自动收集必要的信息。因此，ML 工程师的任务是创建具有预测能力的适当 ML 模型，将该模型与明确的规则相结合，并测试系统以验证质量。

需要注意的是，机器无法像我们一样看到和感知图像。对它们来说，一切都与数学有关，任何物体看起来都会是这样的：

在开始模型训练之前，工程师必须处理原始数据并提取重要且有价值的特征。这项耗时且复杂的任务称为特征工程。它要求工程师具备不同领域的专业知识才能提取有用的特征。因此，如果解决方案是针对金融部门的，他们至少需要对流程有基本的了解。

图像识别模型的工作原理

图像识别属于计算机视觉任务，还包括视觉搜索、对象检测、语义分割等。图像识别的本质是提供一种算法，该算法可以获取原始输入图像，然后识别该图像上的内容并为每个图像分配标签或类别。

根据提供的数据，该模型会自动查找模式，从预定义列表中选择类别，并为每幅图像标记一个、多个或不标记任何标签。因此，AI 图像识别的主要步骤是收集和组织数据、构建预测模型，并使用它来提供准确的输出。

对于模型训练，正确收集和组织数据至关重要。数据质量对于模型找到模式至关重要。数据集必须由数百到数千个示例组成，并正确标记。然后才有可能定义离散标签。如果项目有足够的历史数据，这些数据将自然被标记。此外，要使AI 图像识别项目取得成功，数据应该具有预测能力。专家数据科学家随时准备在数据准备和基于 AI 的图像识别开发阶段提供所有必要的帮助。

标记将用于使模型能够预测图像上的物体是什么，以及预测正确的概率是多少。如果可视化，图像识别的过程如下所示：

然而，人工智能现在也可以实现特征工程的自动化。深度学习 (DL)技术作为机器学习的一个子集，可以实现人工智能图像识别的自动化特征工程。训练 DL 模型的必备条件是拥有非常大的训练数据集（来自 1000 个示例甚至更多），以便机器有足够的数据进行学习。

DL 算法的工作基于“黑箱”原理。尽管很难解释，但 DL 模型可以更有效地处理大量数据（您可以在此处找到有关此问题的有用文章）。这就是为什么这些模型在计算机视觉领域得到积极应用的原因。

预测建模基于使用人工神经网络。神经网络由众多相互连接的节点或神经元组成。每个节点负责特定的知识领域并根据编程规则工作。有各种各样的神经网络和深度学习算法可用于图像识别。

高质量的数据直接影响结果的准确性。任何机器学习项目都始于收集适当的输入数据。当数据集很差时，即使是先进的算法也无能为力。数据收集需要数据科学家的专业协助，并且可能是耗时和耗钱的阶段。但有价值的数据是项目成功的基石。

人工智能图像识别在实际商业用例中的应用

基于人工智能的图像识别技术与提供结果的图像分析软件一样好。有时，您所追求的质量可能会受到影响。InData Labs提供经过验证的解决方案，帮助您实现业务目标。

面部识别助力网红营销

这种图像识别应用在社交媒体上非常流行。例如，该技术可用于支持推荐引擎和搜索有影响力的人和有影响力的账户的平台，这些账户可以为产品促销活动做出贡献。通过使用平台上提供的过滤器和类别，用户可以找到相关的

只需几秒钟即可找到有影响力的人并分析他们及其受众。面部识别模型将能够按年龄、性别和种族进行识别。根据分配给对象的特征数量（在标记数据阶段），系统将列出相关的帐户列表。

物流中的人工智能印章识别

扫描和数字文档的处理是应用基于人工智能的图像识别的关键领域之一。印章识别可以帮助验证来源并检查文档的真实性。这里的主要障碍是输入数据的质量。文档可能被弄皱，印章顶部有签名或其他标记。在这种情况下，输入图像的质量会下降。

对于文档处理任务，图像识别需要与对象检测相结合。模型检测邮票的位置，然后对图像进行分类。训练过程需要相当大且标记准确的数据集。邮票识别通常基于形状和颜色，因为这些参数对于区分真假邮票至关重要。

Google Vision 处理存档照片

作为 Google Cloud Platform 的一部分，Cloud Vision API为开发人员提供了用于创建机器学习模型的REST API。它有助于快速将图像分类为多个类别，并促进图像中的对象检测和文本识别。

基于机器学习的图像识别解决方案帮助《纽约时报》将数十年来积累的大量照片数字化。先进的技术终于使旧照片数字化成为可能，并允许用户轻松浏览照片数据库，在数百万张存档照片中找到不为人知的故事。许多漂亮的黑白照片背面都包含有用的文字和标题，例如：

该模型的输出是识别并数字化的图像和数字文本转录。虽然这种输出并不完美，需要人工审核，但否则数字化整个档案的任务将是不可能的。

除了面部识别等图像识别的一些常见用途外，该技术还有更多应用。不同的业务领域和标准带来了新的挑战。您的业务需求可能需要独特的方法或定制的图像分析解决方案，才能开始利用人工智能的力量。