什么是图像辨认

什么是图像辨认？

图像辨认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）是一种可以模拟人类特征并胜任通常需求人类智能才能完成的义务的计算机系统。

为了让AI更有压服力，我们需求所谓的“计算机视觉”。根据Venture Beat的说法，计算机视觉是“计算机获取，处理和分析次要来自视觉提示或热传感器，超声波等相似来源的数据。

简而言之，计算机视觉使得机器可以“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践上正努力于研讨名为“呼吸凸轮”的计算机视觉运用。该运用装备了四个云衔接摄像头，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。

但是，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可以做到人类可以做的事情：看到并标记物体和生物。这是图像辨认的次要功能。

Tensorflow是一个由Google开发人员创建的开源软件库，它将图像辨认定义为计算机将图像或视频分解为像素，辨认外形，以便“看到”这些图像的内容，并对它们停止分类的过程。

发票辨认

发票扫描辨认系统应用扫描仪完美的采集发票的图像（JPG/TIFF/BMP格式），同步停止图像处理，应用OCR辨认技术辨认出发票图像上的关键信息，同步生成TXT文本和XML格式文件，完成发票信息的采集。扫描辨认的对象包括了增值税公用发票、增值税普通发票和机动车销售一致发票等。目前发票扫描辨认系统次要运用在企事业单位的财务票据验审系统以及汽车销售行业的DMS管理系统之中，发票扫描辨认系统可以大大提升发票录入效率、降低运营成本的同时，提高了业务处理时效、提升了服务质量，节省了大量的人力物力。

车牌辨认

车牌辨认技术是一项对静态图像停止车牌号码、车牌颜色自动辨认的形式辨认技术，当然对于车辆动态视频也可以停止辨认，但是对车辆的动态视频辨认原理跟静态图像辨认原理是一样，我们都知道视频是有图片的一帧一帧组成的，车牌辨认算法也是对车辆的动态视频中抽取十到十五帧，然后经过对比选取其中最明晰的图像停止辨认。而车牌辨认系统组成普通为摄像设备、地感线圈、辨认车牌号码的处理机（如计算机）、车牌辨认算法和后台管理计费软件等。

图像辨认何昱霖

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