图像识别

为什么做图片识别要将彩色图像灰度化呢？正式解释这个问题之前，我们需要了解，什么是灰度化？简单地说，灰度化处理就是将一幅彩色图像转化为灰度图像的过程。

假定，你已经收集了一个数据集，建立了一个神经网络，并训练了您的模型。但是，尽管你投入了数小时(有时是数天)的工作来创建这个模型，它还是能得到50-70%的准确率。这肯定不是你所期望的。本文是一些提高模型性能指标的策略或技巧，可以大大提升你的准确率。

深度学习主要是数据驱动进行特征提取，根据大量样本的学习能够得到深层的、数据集特定的特征表示，其对数据集的表达更高效和准确，所提取的抽象特征鲁棒性更强，泛化能力更好，并且可以是端到端的。缺点是样本集影响较大，算力要求较高。

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。

输入层读入经过规则化（统一大小）的图像，每一层的每个神经元将前一层的一组小的局部近邻的单元作为输入，也就是局部感受野和权值共享，神经元抽取一些基本的视觉特征，比如边缘、角点等，这些特征之后会被更高层的神经元所使用。

今天的人脸和图像识别被认为是所有生物特征测量中最自然的。无论是机场、办公室，甚至是学校，人脸和图像识别都可以在很多地方进行。

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中重要的组成部分，并广泛地运用于面部识别、指纹识别、医疗诊断等等领域中，发挥重要作用。

图片中的动物轮廓是猫，但是猫披着大象皮肤纹理，将图片交给人识别，人会说是猫，如果给计算机视觉算法处理，它会说是大象。德国研究人员认为：人看的是形状，计算机看的是纹理。这一发现相当有趣，但它证明计算机算法离人类视觉还有很远距离。

这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线，让图像识别又一次进入人们的视线，我国图像识别技术在全世界都排在前列。编程语言那么多，最适合图像识别的是哪种呢？

目前的人工智能技术已经非常擅长识别图像中的物体，但仍然很容易犯些“低级错误”。在部分情况下，只需在人眼不可见的静态噪声中添加一些可选的笔触或图层，就可以“愚弄”AI图像识别系统，这有时甚至会造成致命的后果。