图像识别

论图像识别的预处理技术

图像识别中,图像质量的好坏直接影响识别算法的设计与效果精度,那么除了能在算法上的优化外,预处理技术在整个项目中占有很重要的因素,然而人们往往忽略这一点。

图像预处理,将每一个文字图像分检出来交给识别模块识别,这一过程称为图像预处理。

图像预处理的主要目的是消除图像中无关的信息恢复有用的真实信息增强有关信息的可检测性和最大限度地简化数据从而改进特征抽取、图像分割、匹配和识别的可靠性。预处理过程一般有数字化、几何变换、归一化、平滑、复原和增强等步骤。

1.滤波:滤波(Wave filtering)是将信号中特定波段频率滤除的操作,是抑制和防止干扰的一项重要措施。 ps:均值、中值、高斯滤波在一定程度上会影响图像的清晰度,清晰图像无需进行滤波,一般都是有明显的噪点时才进行滤波处理。

2.图像的归一化和直方图有相似性,在一定程度上可以将诡异哈理解为0-255的像素值变为0-1之间,缩小了其分配距离。ps:在目标与背景灰度差别较大时,用较好,否则会出现粘连导致无法分割。

从图像到知识:深度神经网络实现图像理解的原理解析

摘要:本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络,本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用,例如卷积层(convolutional layer),采样层(pooling layer),全连接层(hidden layer),输出层(softmax output layer)。针对递归神经网络,本文将解释它在在序列数据上表现出的强大能力。针对通用的深度神经网络模型,本文也将详细探讨网络的前馈和学习过程。卷积神经网络和递归神经网络的结合形成的深度学习模型甚至可以自动生成针对图片的文字描述。作为近年来重新兴起的技术,深度学习已经在诸多人工智能领域取得了令人瞩目的进展,但是神经网络模型的可解释性仍然是一个难题,本文从原理的角度探讨了用深度学习实现图像识别的基本原理,详细解析了从图像到知识的转换过程。

1 引言

传统的机器学习技术往往使用原始形式来处理自然数据,模型的学习能力受到很大的局限,构成一个模式识别或机器学习系统往往需要相当的专业知识来从原始数据中(如图像的像素值)提取特征,并转换成一个适当的内部表示。而深度学习则具有自动提取特征的能力,它是一种针对表示的学习。

图像识别的原理、过程、应用前景,精华篇!

图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。

1 图像识别技术的引入

如何才能实现“通用”型 AI?科学家:从人脑寻找灵感

深度学习在单个领域已经取得了可喜的突破。但是若论综合实力,现在的AI根本无法跟人相比。人是通用学习机器,但AI不是。脑科学家Jeff Hawkins 称科学家需要不断从人脑那里寻找灵感来开发一般人工智能。为此,他认为自己团队的最近发现也许为AGI的实现描绘了一幅清晰的路线图。

诸如“深度学习”和“卷积神经网络”等人工智能技术在图像识别、自动驾驶汽车等其他困难任务方面已经取得了惊人的进步。随着融资和收购行为的加速,众多的人工智能公司看上去已经站在了风口的位置。

【视频】在PowerVR Series2NX NNA平台上运行的实时推理Demo

训练一个神经网络,“离线的”和可以实时识别新对象的训练模型(称为“推理”)之间是有区别的,例如,如果一个神经网络设计成用来识别过往的图片,例如一只猫,那么就需要从数千张猫的图像数据库中了解到猫是什么样的。 经过适当的训练,当你给一个有神经网络的设备展示猫先生的图片时,它就能够认出猫,即使它以前没有见过猫,这就是推理。
文章链接:如何让人工智能推理、训练更高效?

前往Imagination官方优酷观看: http://v.youku.com/v_show/id_XMzE3MDQwODE5Ng==.html

【视频】Imagination神经网络加速器图像识别演示

Imagination Technologies 宣布推出完整、独立式的硬件IP神经网络加速器,通过神经网络(NN)专用的PowerVR架构实现,可提供业界领先的面积效率。为移动、监控、汽车与消费系统开发SoC的公司将能以非常低的功耗,在最小的芯片面积中集成新款 PowerVR Series2NX NNA神经网络加速器,以实现神经网络的高性能运算。
文章链接 Imagination发布PowerVR NNA神经网络加速器

解惑!卷积神经网络原来是这样实现图像识别的

图像识别是非常有趣和具有挑战性的研究领域。本文阐述了卷积神经网络用于图像识别的概念、应用和技术。

什么是图像识别,为什么要使用它?

在机器视觉领域,图像识别是指软件识别人物、场景、物体、动作和图像写入的能力。为了实现图像识别,计算机可以结合人工智能软件和摄像机使用机器视觉技术。

虽然人类和动物的大脑很容易识别物体,但计算机在相同的任务中却遇到了困难。当我们看着像树木、汽车或朋友的东西时,我们通常不需要有意识地去学习后才能判断它是什么。然而,对于计算机,识别任何东西(无论是钟、椅子、人类或动物)都是一个非常困难的问题,并且为该问题找到解决方案的风险非常高。

解惑!卷积神经网络原来是这样实现图像识别的
图片:CS231.github

别磨叽,学完这篇你也是图像识别专家了

作者:Adrian Rosebrock
译者:郭红广

图像识别是当今深度学习的主流应用,而Keras是入门最容易、使用最便捷的深度学习框架,所以搞图像识别,你也得强调速度,不能磨叽。本文让你在最短时间内突破五个流行网络结构,迅速达到图像识别技术前沿。

别磨叽,学完这篇你也是图像识别专家了

几个月前,我写了一篇关于如何使用已经训练好的卷积(预训练)神经网络模型(特别是VGG16)对图像进行分类的教程,这些已训练好的模型是用Python和Keras深度学习库对ImageNet数据集进行训练得到的。

这些已集成到(先前是和Keras分开的)Keras中的预训练模型能够识别1000种类别对象(例如我们在日常生活中见到的小狗、小猫等),准确率非常高。

先前预训练的ImageNet模型和Keras库是分开的,需要我们克隆一个单独github repo,然后加到项目里。使用单独的github repo来维护就行了。

卷积:如何成为一个很厉害的神经网络

什么是卷积神经网络?又为什么很重要?

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNets or CNNs)是一种在图像识别与分类领域被证明特别有效的神经网络。卷积网络已经成功地识别人脸、物体、交通标志,应用在机器人和无人车等载具。

卷积:如何成为一个很厉害的神经网络

在上面的图1当中,卷积网络能够识别场景而系统可以自动推荐相关标签如“桥”、“铁路”、“网球”等。图2则展示了卷积网络识别日常事物如人、动物的例子。最近,卷积网络也已经在自然语言处理上显示出了威力(比如句子分类)。

揭秘“图像识别”的工作原理

看懂一个东西对人类来说很容易,对机器却是很难的

对人类来说,描述我们眼睛所看到的事物,即“视觉世界”,看起来太微不足道了,以至于我们根本没有意识到那正是我们时时刻刻在做的事情。在看到某件事物时,不管是汽车、大树,还是一个人,我们通常都不需要过多的思考就能立刻叫出名字。然而对于一台计算机来说,区分识别“人类对象”(比如:在小狗、椅子或是闹钟这些“非人类对象”中识别出奶奶这一“人类对象”)却是相当困难的。

能解决这一问题可以带来非常高的收益。“图像识别”技术,更宽泛地说是“计算机视觉”技术,是许多新兴技术的基础。从无人驾驶汽车和面部识别软件到那些看似简单但十分重要的发展成果——能够监测流水线缺陷和违规的“智能工厂”,以及保险公司用来处理和分类索赔照片的自动化软件。这些新兴科技是离不开“图像识别”的。

在接下来的内容里,我们将要探究“图像识别”所面临的问题和挑战,并分析科学家是如何用一种特殊的神经网络来解决这一挑战的。

学会“看”是一项高难度、高成本的任务

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