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大家好
欢迎回来
这一节我们继续介绍人工智能的应用
在图像识别和分类方面的应用
那么一般来讲
所谓的图像识别传统的图像识别系统就包括了
几个过程
一个是图像的分割
然后特征提取以及对于图像的识别分类
那么这几个步骤
那么其中的这个图像分割是把一个完整的一个
图片划分成多个有意义的这种区域
然后把每一个区域的图像进行一个特征提取
比如说我们有一个进行自行车比赛的这么一个照片
那么在这里头我们感兴趣是每一个骑手
那么骑手当中就应该把连人带自行车这个图片
先这个区域先分割出来
这叫图像分割
然后接下来对于分割出来的每一块的图像进行
一个特征提取
这里头的所有的特征主要是包括了一些边缘
颜色变化量的大的部分
还有交叉这些部分
这叫特征
那么特征提取出来之后
最后依据提取出来的这些特征
对这个图像进行分类
最后达到一个识别的一个目标
那么这是图像识别的整个的过程
那么从近几十年来
从文字识别到数字图像的处理和识别
还有到在物体当中的在我们的照片当中的物体的识别
那么随着高性能的芯片
随着摄像头随着深度学习的算法
它的各方面的进步
都为图像识别技术发展提供了源源不断的动力
现在呢图像识别已经深入到我们的生活工作
生产的各个领域当中
那么这个里边关于我们人工智能的深度学习的算法
其中不得不提到一个在监督学习当中起很重要
的作用的一个叫ImageNet的一个数据集
这个数据集是经过人工标定的
它包括了1400多万张的图片
涵盖了2万多个类别
也就2万多个这个标签
比如说在我们图像当中有汽车标签
有小鸟这个标签
有猫这个标签
有狗标签
有最后卡车这个标签
那么这样基于一个大的数据集
已经标定好的数据集
那么关于图像的分类定位检测
这些研究工作
都会基于数据集展开
而且这个数据集也在不断的扩大
那么这个数据集已经几乎成了目前深度学习
图像领域算法性能检测的一个标准数据集了
那么当然在不同的专业的领域当中
会有一些专业用的数据集
因为ImageNet这个数据集是影响最大的
一个通用型的数据集
那么在机器学习方面
我们主要会用到卷积神经网络进行监督学习
然后最终达到这个图像识别
那么所谓的卷积神经网络
我们在前面介绍神经网络的时候也有介绍过
卷积层
对吧
那么它是一种为了专门面向二维的输入数据
这个图特别是数字图像的数据
特殊设计的一种多层的人工神经网络
那么所采用卷积神经网络
它不仅会关注一个图像的全局特征
而且更利用了图像识别领域当中非常重要的
一些局部的特征
我们在这可以看到这些所有的局部特征
包括一些轮廓边缘这些局部的特征
然后我们把能够这些局部特征抽取的这些算法
原来以前非神经网络的这些算法所达成的成就
融入到神经网络当中去
所以我们在这可以看到整个的卷积神经网络
它包括在隐藏层当中
他先做卷积的操作卷积和激活
然后再进行池化层进行采样
然后那么多层的这种组合
然后最后到全连接的分类器的神经网络当中
就相当于我们在手写数字识别里头用的那种
全连接的神经网络
那么整个卷积神经网络的工作过程
首先神经网络对于输入真实图像
运用不同的这种算子图像算子
包括边缘检测这些典型的算子
进行扫描
来提取这个图像当中的不同的特征
合成完提取完了以后
再通过采样来对这些特征进行压缩
那么使得这个特征不会数量特别的庞大
那么这就是这就是首先进行卷积的运算
然后进行采样压缩
然后再进行特征提取
再进行采样
那么进行多次之后
最后有一个全连接层
对每一个节点的输出指定一个标签
做好一个分类
那么最后的全连接层就是我们类似于我们在
手写数字识别用的全连接的神经网络层
那么主要的工作个过程就是这样
那么图像识别在很多行业都有了很成熟的引用
我们下面来介绍几个像智能家居像金融
像安防像医疗最后在交通当中的应用
我们首先看智能家居
在智能家居里边
那么可以想象我们在家里头铺很多的摄像头
那么通过图像识别的技术
就可以识别出摄像头所获取的图像的内容
那么除了对于一个物体进行检测物体的移动
进行检测之外
最重要是对人进行检测
那么通过人脸的识别
实时的识别
如果发现可疑的人或者物体
就会及时向户主来报警
那么另外如果说我摄像头拍摄到的图像跟主人
的面部识别能够匹配的话
那么我们的智能家居就能够做到主动地为主人开门
或者为主人开灯
或者为主人提前做一些事情
这样使得我们整个的生活的满意度和舒适度就
能够大大的提高
那么第二个是安防的领域
目前的图像识别分类的技术是在安防领域使用的
可能是最成熟的
那么尤其是在视频监控的领域当中
原先我们需要这个视频监控
需要有人去值守
一个人不停的盯着这个摄像头才能够看到一些
关键的信息
而且人会疲劳可能会错过一些
那么应用了图像识别的技术之后
就可以直接地帮助用户从视频图画面当中提取
出人的信息来首先进行分割
然后提取出人的脸部特征
甚至能够直接在一些关键人物的数据库当中要
匹配出这个人来
那么这样人工智能的图像识别技术应用在安防
当中就大大提升了监控系统的价值
使之成为智慧城市的一个核心的环节
接下来是金融领域
金融领域里头主要解决的是身份识别和智能支付的问题
这个就可以提高我们的身份的识别的安全性和
支付的效率以及质量
那么通过人脸识别和进行一系列的验证匹配和判定
就可以快速的完成身份的核实
我们现在目前在北京的很多的储蓄所里头都
配备了面部识别的人工智能的面部识别系统
那么它可以通过脸部的这种三维的立体的这种扫描
就可以识别出你确实是你自己
从而快速的完成这个身份验证
那么接下来是医疗领域
医疗领域里头主要用于一些像X光
还有磁共振
还有CT这些扫描
得到了这些影像数据的识别和分辨上
那么原先这些都是有需要有经验的医生来进行
那么我们把图像识别的技术应用到医疗领域里头
就可以更加精确更加快速的分辨这些影像
可以帮助我们的医生来进行诊断
预防癌症
又能够加速发现治病救命的一些新药
最后是交通领域方面的应用
那么图像识别的技术被广泛应用于交通运输的领域
包括像交通的违章的检测
交通拥堵的检测
还有信号灯的识别这些
那么这样人工智能在交通领域方面的应用
就能够提高交通管理者的一个工作的效率
也能够更好地解决城市交通所存在的各种难题