人类天生就具有从照片中区分和准确识别物体、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，它们可以通过计算机视觉应用程序和图像识别技术来训练，以解读视觉信息。

作为人工智能和计算机视觉的一个分支，图像识别结合了深度学习技术，为许多现实世界用例提供支持。为了准确地感知世界，人工智能依赖于计算机视觉。

如果没有图像识别技术的帮助，计算机视觉模型就无法检测、识别和执行图像分类。因此，基于人工智能的图像识别软件应该能够解码图像并进行预测分析。为此，人工智能模型在海量数据集上进行训练，以做出准确的预测。

根据 Fortune Business Insights 的数据，2019 年全球图像识别技术的市场规模为 238 亿美元。预计到 2027 年这一数字将飙升至 863 亿美元，在此期间的复合年增长率为 17.6%。

什么是图像识别？

图像识别使用技术和技巧来帮助计算机识别、标记和分类图像中感兴趣的元素。

虽然人类可以很轻松地处理图像并对图像中的物体进行分类，但机器却无法做到这一点，除非它经过专门的训练。图像识别的结果是借助深度学习技术准确地识别检测到的物体并将其归类到各种预定类别中。

AI 图像识别如何工作？

人类如何解读视觉信息？

我们的自然神经网络帮助我们根据过去的经验、学到的知识和直觉来识别、分类和解释图像。同样，人工神经网络可以帮助机器识别和分类图像。但它们首先需要接受训练才能识别图像中的物体。

为了使物体检测技术发挥作用，首先必须使用深度学习方法在各种图像数据集上训练模型。

与使用算法分析输入数据的机器学习不同，深度学习使用分层神经网络。其中涉及三种类型的层 - 输入、隐藏和输出。信息输入由输入层接收，由隐藏层处理，结果由输出层生成。

由于各层之间相互关联，每一层都依赖于前一层的结果。因此，训练神经网络需要庞大的数据集，以便深度学习系统能够模仿人类的推理过程并不断学习。

如何训练人工智能识别图像？

计算机查看和处理图像的方式与人类截然不同。对于计算机而言，图像只是一堆像素——可以是矢量图像，也可以是光栅图像。在光栅图像中，每个像素都以网格形式排列，而在矢量图像中，它们排列为不同颜色的多边形。

在数据组织过程中，每个图像都会被分类，并提取物理特征。几何编码被转换成描述图像的标签。这一阶段——收集、组织、标记和注释图像——对于计算机视觉模型的性能至关重要。

一旦深度学习数据集被准确开发，图像识别算法就可以从图像中绘制模式。

面部识别：

通过映射人的面部特征并将其与深度学习数据库中的图像进行比较，可以训练人工智能识别人脸。

物体识别：

图像识别技术可帮助您在图像的选定部分中发现感兴趣的对象。视觉搜索首先通过识别图像中的对象并将其与网络上的图像进行比较来工作。

文本检测：

图像识别系统还可以帮助从图像中检测文本，并使用光学字符识别将其转换为机器可读的格式。

图像识别系统流程

以下三个步骤构成了图像识别的工作背景。

过程 1：训练数据集

整个图像识别系统从由图片、影像、视频等组成的训练数据开始，然后神经网络需要训练数据来绘制模式并产生感知。

过程2：神经网络训练

数据集开发完成后，它们就会被输入到神经网络算法中。这是开发图像识别工具的前提。使用图像识别算法可以让神经网络识别图像的类别。

流程 3：测试

图像识别模型的好坏取决于其测试结果。因此，使用训练数据集中不存在的图像来测试模型的性能非常重要。明智的做法是将大约 80% 的数据集用于模型训练，将其余 20% 用于模型测试。模型的性能是根据准确性、可预测性和可用性来衡量的。

人工智能图像识别的主要用例

人工智能图像识别技术在各个行业中的应用越来越广泛，预计这一趋势在可预见的未来仍将持续下去。一些使用图像识别效果显著的行业包括：

安防行业：

安全行业广泛使用图像识别技术来检测和识别人脸。智能安全系统使用人脸识别系统来允许或拒绝人员进入。

此外，智能手机具有标准的面部识别工具，可帮助解锁手机或应用程序。通过与数据库匹配进行面部识别、识别和验证的概念是面部识别的一个方面。

汽车行业：

图像识别有助于自动驾驶汽车发挥性能。借助后置摄像头、传感器和激光雷达，使用图像识别软件将生成的图像与数据集进行比较。它有助于准确检测其他车辆、交通信号灯、车道、行人等。

零售业：

零售业正在涉足图像识别领域，因为它才开始尝试这项新技术。然而，借助图像识别工具，它可以帮助客户在购买产品之前虚拟试穿产品。

医疗保健行业：

医疗行业或许是图像识别技术的大受益者。该技术正在帮助医护人员准确检测患者的肿瘤、病变、中风和肿块。它还通过使用基于文本的流程提取在线数据，帮助视障人士获得更多的信息和娱乐。

训练计算机像人类一样感知、解读和识别视觉信息并非易事。您需要大量标记和分类数据来开发 AI 图像识别模型。

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