图像识别技术在各个行业中的应用简介

简要介绍图像识别技术在各个行业中的应用. 图像识别作为计算机视觉技术系统的重要组成部分，一直备受关注. 微软两年前宣布了一个里程碑式的结果: 其图像系统在识别图片方面的错误率低于人类. 如今，图像识别技术已达到新的高度. 这取决于更多数据的开放图像识别应用，更多基础工具的开源，产业链的更新迭代以及高性能AI计算芯片，深度和出色的深度学习算法的进步. 这些对于图像识别技术来说都更加深入. 该部门的发展提供了源源不断的动力. 实际上，每个人对图像识别技术都不陌生. 面部识别，虹膜识别，指纹识别等属于此类，但是图像识别远不止于此. 它涵盖了三个主要类别: 生物识别，物体和场景识别以及视频识别. 到目前为止，尽管它仍然远非理想，但日益成熟的图像识别技术已开始探索各种行业的应用. 01网络搜索以Facebook和Google为例. 最近，Facebook创建了一个的计算机视觉平台Lumos，用于图像和视频理解. 该平台可以为整个社交网络提供视觉搜索功能. 它将从两个方面改善社交网络. 用户体验: 根据图片本身（而不是图片标签和拍照时间）进行搜索；升级的自动图片描述系统（可以向视障人士描述图片内容）. 对于Google，图像识别已被克服. 下一个挑战是视频识别. 目标是改进图像识别技术，并最终能够识别和搜索视频本身的原始内容，从而改善视频推荐服务.

除此以内时，相机会自动捕获图像以进行识别. 如果发现可疑的人或物体，可以及时通知住户. 如果图像与所有者的脸相匹配，它将主动为所有者打开门. 还有一些家用智能机器人，它们可以通过图像识别技术识别物体并跟随人们. 使用人工智能系统，它可以区分您是哪个所有者，并且可以执行一些简单的交互. 例如，如果检测到家里是老人，则可以测量您的血压，如果是孩子，则可以告诉您一个故事. 03消费者在网上购物时使用的“相似模型（照片识别/扫描识别）”搜索功能基于图像识别技术. 当消费者停留在感兴趣的产品上时，他们可以选择查看相似的产品. 样式;同时，通过调整算法，也可以更好地猜测消费者的意图. 即使搜索结果不能提供完全匹配的内容，它也会向消费者推荐最相关的产品，并努力满足消费者的购物需求. 这也是企业从外界转移并增加移动用户粘性的方法之一. 04农业与林业在农业与林业行业中，图像识别技术已应用于森林勘测，无人机采集图像等诸多环节，进而分析了林木种类的覆盖率和林木的健康状况. 通过图像分析系统. 分析，以便制定更科学的采矿计划.

在原木检查方面，图像识别可以快速判断树木的树种，优点和规格，从而可以节省大量的人工参与. 05金融在金融领域，身份识别和智能支付将提高身份安全性以及支付的效率和质量. 例如，在传统金融中，当申请银行贷款或开设证券账户时，用户必须去实体商店来验证其身份信息并完成面对面签名. 如今，通过面部识别技术，用户只需要打开手机的并为自己拍照即可. 系统将进行实时检测，并执行一系列验证，匹配和判断，最后将判断图片是否由用户操作. 完成身份验证. 06安全性图像识别在安全领域被广泛使用. 未来，在将软件和硬件建设和改造成后端软件管理平台的过程中，图像识别系统将成为建设智慧城市的核心环节. 例如，人脸识别是智能安全时代视频监控必不可少的部分，它可以直接帮助用户从视频屏幕中提取“人”的信息，极大地提高了监控系统的价值，使监控系统成为现实. 不再“僵硬”去观看视频，而让它“识别人”. 07医疗在未来，图像识别技术在医疗领域的应用可以更准确地区分X射线，MRI和CT扫描图像，从诊断到预防癌症，再到加快发现治疗疾病和挽救生命的新药的速度，放射线医师可能一生中看到数以万计的扫描图像，而计算机可能看到数以千万计的图像.

让计算机解决图像问题听起来并不疯狂. 08娱乐监管以实况视频为例. 可以通过以下步骤进行实时内容的检查和评估: 识别图像中是否存在人体标志，计算人数；识别图像中人物的性别和年龄范围；确定皮肤颜色和四肢器官的暴露程度；识别人的四肢轮廓并分析运动行为. 除了图像识别，还可以从音频信息中提取关键特征，以确定是否存在敏感信息. 实时分析弹幕文本的内容，以确定当前视频是否有不规则之处，并动态调整图像采集频率. 此外，在诸如机器人，无人居住的房屋，自动驾驶，运输，工业生产线，食品检查，教育，古董等行业中，图像识别也在不同程度上得到了应用. 预计到2020年，生物识别技术的市场规模将达到250亿美元，五年平均年增长率约为14％. 其中，最快的面部识别增长率将从2015年的9亿美元增加到2020年. 机器视觉是对象和场景识别的重要组成部分. 预计到2018年，全球机器视觉系统和组件市场规模将达到50亿美元;视频识别主要用于安全行业. 增长速度将保持在20％左右，预计到2020年将达到万亿元. 如今，随着智能设备和应用的迅速普及图像识别应用，图像识别必将成为打开技术与一切之间关系的关键. >

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
https://www.pc-fly.com/a/jisuanjixue/article-258030-1.html