图像识别技术的行业应用

Posted 2021-04-06 Sales销售人才计划

由引自「图普科技」编译自Image Recognition: Its revolutionary role in the business world

CSDN博主「Tecsae」原文链接：https://blog.csdn.net/Tecsae/java/article/details/103972315

导语

如果你的销售拓展领域涉及媒体、电商、教育等行业，那么图像识别会对于这类合作伙伴产生很大的帮助和价值，今天，我们就一起来了解下

图像识别

卷积神经网络

什么是图像识别？

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，自动识别图像中的对象，人物，位置和动作等。图像识别用于执行任务，是应用深度学习算法的一种实践应用。

如何实现图像识别？

图像识别对于人类和动物来说是很自然的，但是对于计算机来说却是一项极其困难的任务。在过去的二十年中，计算机视觉领域出现了，并且已经开发了可以挑战的工具和技术。目前用于图像识别任务的最有效工具是深层神经网络，特别是卷积神经网络（CNN）。CNN是一种旨在有效处理，关联和理解高分辨率图像中的大量数据的体系结构。

卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。

传统的神经网络使用完全连接的体系结构，如下所示，其中一层中的每个神经元都连接到下一层中的所有神经元。完全连接的神经网络在处理图像数据时，完全连接的体系结构效率很低：

对于具有数百个像素和三个通道的普通图像，传统的神经网络将生成数百万个参数，这可能会导致过拟合，也需要大量的计算。

与完全连接的神经网络不同，在卷积神经网络（CNN）中，一层中的神经元不会连接到下一层中的所有神经元。相反，卷积神经网络使用三维结构，其中每组神经元都分析图像的特定区域或“特征”。CNN会按接近程度过滤连接（仅针对附近的像素分析像素），从而可以在计算上实现训练过程。

CNN架构使使用行业基准数据集预测图像中的对象和面部的可能性达到了95％的准确性，而人类能力达到了94％的准确性。卷积神经网络也有其局限性：需要高处理能力。通常在具有专用图形处理单元（GPU）的高成本机器上训练模型。

行业应用

1）电商行业-图像识别用于自动处理，可以识别出图片中的多个商品，并给出商品的品类、坐标，可以进行商品聚类、相似商品推荐

2）媒体行业-对于每秒钟产生的视频和图像数量来说，监控和标记不适当的内容（盗版，暴力，成人等）变得人力不可能。通过这些技术大大提高效率

3）教育行业—图像识别可以帮助有学习障碍和残疾的学生。例如，以计算机视觉为动力的应用程序提供了图像转语音和文本转语音功能，可以向阅读障碍或视力障碍的学生朗读材料。

公司简介

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