解析两类常见的图像辨认技术

随着计算机技术的迅速发展和科技的不断提高，图像辨认技术曾经在众多范畴中得到了运用。

图像辨认分为生物辨认、物体与场景辨认和视频辨认。据估算，到2020年，生物辨认技术市场规模将达到250亿美元，5年内年均增速约14%。其中，人脸辨认增速最快，将从2015年的9亿美元增长到2020年的24亿美元。

移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息，根据媒体报道，去年5月Instagram每天图片上传量约为6000万张；往年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张；国内的微信冤家圈也是以图片分享为驱动。

将来图像辨认技术有更大的研讨意义与潜力。而且，计算机在很多方面的确具有人类所无法超越的优势，也正是由于这样，图像辨认技术才能为人类社会带来更多的运用。

神经网络的图像辨认技术

神经网络图像辨认技术是一种比较新型的图像辨认技术，是在传统的图像辨认方法和基础上交融神经网络算法的一种图像辨认方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模拟动物神经网络后人工生成的。

在神经网络图像辨认技术中，遗传算法与BP网络相交融的神经网络图像辨认模型是非常经典的，在很多范畴都有它的运用。在图像辨认系统中应用神经网络系统，普通会先提取图像的特征，再应用图像所具有的特征映射到神经网络停止图像辨认分类。

以汽车拍照自动辨认技术为例，当汽车经过的时分，汽车本身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集安装来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机停止保存以便辨认。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符停止辨认并显示最终的结果。在对车牌上的字符停止辨认的过程中就用到了基于模板婚配算法和基于人工神经网络算法。

非线性降维的图像辨认技术

计算机的图像辨认技术是一个异常高维的辨认技术。不管图像本身的分辨率如何，其产生的数据常常是多维性的，这给计算机的辨认带来了非常大的困难。想让计算机具有高效地辨认才能，最直接有效的方法就是降维。降维分为线性降维和非线性降维。例如主成分分析（PCA）和线性奇特分析（LDA）等就是常见的线性降维方法，它们的特点是简单、易于了解。但是经过线性降维处理的是全体的数据集合，所求的是整个数据集合的最优低维投影。

经过验证，这种线性的降维策略计算复杂度高而且占用相对较多的工夫和空间，因此就产生了基于非线性降维的图像辨认技术，它是一种极其有效的非线性特征提取方法。此技术可以发现图像的非线性结构而且可以在不毁坏其本征结构的基础上对其停止降维，使计算机的图像辨认在尽量低的维度上停止，这样就提高了辨认速率。

而在人脸图像辨认系统所需的维数通常很高，其复杂度之高对计算机来说无疑是宏大的“灾难”。由于在高维度空间中人脸图像的不平均分布，使得人类可以经过非线性降维技术来得到分布紧凑的人脸图像，从而提高人脸辨认技术的高效性。

图像辨认技术虽然是刚兴起的技术，但其运用已是相当广泛。并且，图像辨认技术也在不断地长大，随着科技的不断提高，人类对图像辨认技术的看法也会愈加深入。将来图像辨认技术将会愈加弱小，愈加智能地出如今我们的生活中，为人类社会的更多范畴带来严重的运用。

厉害啊！

不聊了，又该去搬砖了。。。