从图像识别的各种应用场景中，了解计算机视觉的未来价值

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研究员: 赵彤

随着移动互联网，智能手机和各种社交平台的飞速发展，图片的传播不断加强，传播范围也逐​​渐扩大. 与文本，音频，视频和其他形式的通信相比，图片传输具有更“最终的触摸”效果，这与人们在快节奏生活中的有效阅读相符.

图片为人们带来了快速的信息记录和共享方法，而大众图片在公众视野中得到了广泛传播，随之而来的问题也随之而来. 使用文本记录，用户可以轻松地通过关键字搜索获得意图信息，并且在记录图片时，用户无法通过搜索图片直接检索可用信息.

科学技术进步始终与解决问题的要求保持一致. 在用户的痛点下，迫切需要科学技术的优化与创新. 在这种环境下出现的图像识别技术尤其重要.

什么是图像识别？

百度百科对图像识别的定义基于图像，并使用计算机处理，分析和理解图像以识别目标和物体的各种模式.

简单来说，图像识别使用现代信息处理和计算机技术来模拟并完类的认知和理解过程. 显然，图像识别的前提是基于深度学习技术在人工智能中的应用. 该系统通过观察目标图像，划分类别并区分特征来做出有意义的判断.

下面的789学院将带您“以一张图片阅读图像识别技术的关键步骤”:

图像识别技术本身的原理并不复杂，信息处理是该技术的重点. 近年来，由于深度学习的发展，图像识别的准确性得到了极大的提高. 深度学习可以通过累积和分析大量图像数据信息特征来自动完成诸如特征提取和图像匹配之类的任务.

但是，当前的深度学习技术过分依赖大数据，并且只有在具有大量特征数据的情况下，才能进行准确的图像识别. 因此，如何继续使用深度学习在有限数据下完成对象识别任务是科学界关注的研究问题.

图像识别的多样化应用场景

在最近的国内电影中，例如《心理》和《战狼》，当雇佣军使用无人机潜入工厂时，大多数镜头都显示了人工智能中的图像识别技术，例如《战狼》. 无人机手动跟踪拍摄电影“冷锋”场景中人脸识别的过程展示了基于图像的人脸识别技术在安全领域中的应用.

根据平安证券《通信行业人工智能图像识别专题报告》，图像识别分为生物识别，物体和场景识别以及视频识别.

预计到2020年，生物识别技术的市场规模将达到250亿美元，五年内年均增长率约为14％. 其中，面部识别的增长速度最快，从2015年的9亿美元增长到2020年的24亿美元.

图像识别作为人工智能研究的重要分支，占有极其重要的地位. 随着中国计算机技术和信息技术的不断发展，图像识别技术在人工智能中的应用范围不断扩大.

图像识别的可能应用场景如下:

1. 安全领域: 指纹识别，面部识别等，代表诸如Face ++，Yitu Technology，Shenxing Technology等项目.

根据不完全统计图像识别 应用，在人工智能的通用应用层下，图像识别的普及程度仅次于语音识别，并且面部识别水平在金融，公共安全，军事，航空航天，工业，教育，医疗和其他行业.

此外，根据36K“鲸鱼准” APP数据图像识别 应用，将近三分之一的人工智能公司提供面部识别产品或服务.

备注: IT Orange数据显示“面部识别”是人工智能“视觉和图像”领域中最流行的应用程序. 今年2月，《麻省理工学院技术评论》发布了“ 2017年全球十大突破性技术”“榜单，来自中国的技术“ Pay Face Pay”就是其中之一，这是自16年来中国首次实现技术突破. 列表已创建.

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