图像识别还远吗？

什么是图像识别？

图像识别是计算机视觉的机制之一，而计算机视觉是人工智能的一个分支。

正如我们在AI、机器学习与深度学习的区别一文中提到的那样，人工智能（也称AI）是一种能够模仿人类特征并胜任通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。

为了让AI更有说服力，我们需要所谓的“计算机视觉”。根据Venture Beat的说法，计算机视觉是“计算机获取，处理和分析主要来自视觉提示或热传感器，超声波等类似来源的数据。

简而言之，计算机视觉使得机器能够“看”事物——甚至包括人类无法看到的事物。例如，位于匹兹堡（美国）的卡内基梅隆大学实际上正致力于研究名为“呼吸凸轮”的计算机视觉应用。该应用配备了四个云连接摄像头，可以让用户监控和记录空气污染，甚至可以追溯到污染的源头。是的，它“看到”了空气质量。

然而，要想让机器做到人类无法做到的事情，我们必须首先使机器能够做到人类可以做的事情：看到并标记物体和生物。这是图像识别的主要功能。

如何实现图像识别？

目前，深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说，深度学习就是一种机器学习框架，通过模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习能力。因此，计算机可以准确识别图片中的内容，而无需根据指令安装手动编码的软件——但它需要大量数据才能完成识别。

所以，现阶段，OCR识别技术才是最为成熟的技术，这也得到了市场的验证。目前成熟的OCR产品，被广泛应用于各个领域的包括：证件识别、车牌识别、文字识别、发票识别等产品。

一点毛病没有，顶你

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