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深度学习与图像识别: 原理与实践

魏西汉·图明·张秀鹏

机器视觉在行业中的应用

本章将介绍机器视觉的发展背景，然后简要介绍机器视觉的主要应用场景，使读者了解机器视觉可以应用于哪些领域和问题.

人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，旨在了解智能的本质并产生一种新型的智能机器，该机器可以以类似于人类智能的方式做出反应. 该领域的研究包括机器人技术，语言识别，机器视觉，自然语言处理和专家系统.

那么，人们常说的人工智能，机器学习和深度学习之间的关系是什么？如图1-1所示，人工智能是一个相对较大的领域，包括机器学习，深度学习，模式识别等，而神经网络是机器学习的一种方法，深度学习也是神经网络的一种方法. 一个子集.

在历史上，人工智能经历了三个“春天”. 人工智能的概念最早是在1950年代提出的. 那时，人们认为人工智能将在20年内改变世界，所有工作都将被人工智能所颠覆. 直到1973年的《 Lighthill报告》才明确指出，人工智能的任何部分都没有达到人们想象的水平，并且第一个“春天”结束了. 第二个“春天”是在1980年代引入神经网络和反向传播算法，以及专家系统的初步结果，这再次给科学家和企业家带来了希望. 但是由于普通神经网络不可避免的问题和专家系统的局限性，第二次热波逐渐冷却. 现在，随着深度学习技术的兴起，人工智能迎来了第三个“春天”.

机器视觉是人工智能的重要分支，其核心是使用“机器眼睛”代替人眼. 机器视觉系统通过图像/视频采集设备将采集到的图像/视频输入到视觉算法中进行计算，最终获得人类所需的信息. 这里提到的视觉算法有很多种，例如传统的图像处理方法和近年来的深度学习方法.

对于机器视觉，这是人工智能的重要研究方向，今年春天与过去有何不同？让我们看一下图1-2. 图1-2a显示了由彩像组成的分类数据集Cifar10（在第3章中进行了详细介绍），包括10个飞机，汽车，鸟类，猫，鹿，狗，青蛙，马，轮船和卡车类别，每个类别有1000 32×32彩片. 图1-2b显示了不同算法对Cifar10数据集的分类效果. 从中可以看出，在深度学习出现之前，传统的图像处理和机器学习方法无法很好地完成这种简单的分类任务，而深度学习的出现使机器有可能达到人类的水平. 实际上，AlphaGo的出现证明了在某些领域，机器具有超越人类的能力.

由于深度学习技术的发展，计算能力的提高和视觉数据的增长，视觉智能计算技术已在许多应用中取得了显著成果. 在图像和视频识别，检测，分割，生成，超分辨率，字幕和搜索的经典和新问题上已经取得了许多突破. 这些技术被广泛应用于城市治理，金融，工业，互联网和其他领域. 本节将以9种场景为例，介绍一些常见的应用场景，以便读者直观地了解机器视觉可以解决的问题.

人脸识别（Face Recognition）是一种基于人脸特征信息的生物识别技术. 它收集包含面部的图片或视频流，并自动检测并跟踪图片中的面部，然后对检测到的面部执行面部识别. 面部识别可以提供诸如图像或视频中的面部检测和定位，面部属性识别，面部比较以及活体检测等功能.

人脸识别是机器视觉最成熟，最受欢迎的领域. 近年来，人脸识别已逐渐超过指纹识别，成为生物识别技术中的主导技术. 人脸识别分为四个处理过程-人脸图像获取和检测，人脸图像预处理，人脸图像特征提取以及匹配和识别. 主要应用场景如表1-1所示.

由于面部识别行业的强劲需求，许多大型科技公司和人工智能初创公司都涉足了这一领域. 该技术目前正处于商业化阶段，并将在未来3-5年内保持快速增长.

视频监视分析是一项使用机器视觉技术来快速检索，查询和分析视频中特定内容信息的技术. 由于摄像机的广泛应用，它们产生的视频数据已经是一个天文数字. 这些数据的价值是巨大的，人类无法计数. 机器视觉技术的逐渐成熟使视频分析成为可能. 通过该技术，部门可以在监控录像中搜索罪犯；在人口众多的交通领域，这项技术还广泛用于人群分析，预防，控制和预警.

城市治理是视频监控分析应用价值最高的领域之一. 表1-2列出了一些典型的应用场景.

视频/监视领域的利润率很高，业务模式也多种多样. 视觉分析技术在视频监控领域的应用正在形成趋势. 它是第一个应用于运输，安全，零售，社区，建筑物，校园和建筑工地的工具. 等待这个场合.

机器视觉技术可以快速获取大量信息并自动对其进行处理. 在自动化生产过程中，机器视觉系统已广泛应用于工业缺陷诊断，工作状态监视和质量控制领域.

工业缺陷诊断是指使用传感器（例如工业相机，X射线等）对工业产品的内部和外部缺陷进行成像，并使用机器学习技术来识别这些缺陷图像（如图1-5）确定缺陷的类型，位置，甚至是分析缺陷原因的技术. 目前，工业缺陷诊断已成为机器视觉的一个非常重要的应用领域.

随着制造业向智能化和无人化发展，并且人工成本逐年增加，制造业中广泛存在的产品外观检查迫切需要用机器视觉技术代替人工检查人员.

一方面，图像外部检查技术可以应用于某些危险环境和难以满足人工视觉要求的场合；另一方面，更重要的是，人工检查面临检测速度慢和检测精度不稳定的问题（随着人眼检查时间的增加，检查的准确性显着降低），不同质量检查人员的检查水平不一致，并且同时，质量检验员的责任感和地位也会影响检验水平，直接影响产品质量. 图像外部检查技术可以大大提高生产效率，速度和生产自动化程度，并降低人工成本.

此处提到的图像识别是指对静态图像的识别，而不是面部识别. 图片识别可以应用于各种场景. 目前，最流行的应用是图像搜索，物体/场景识别，车辆识别和人物属性，服装，服装分析，识别，货架扫描识别，农作物病虫害识别等.

这是图像搜索的一个示例: 宝丽来. 宝丽来是手机淘宝上的应用程序，主要使用图片而不是文字进行搜索，以帮助用户搜索无法用简单文字描述的需求. 例如，如果您看到一件看起来不错的衣服，但是很难用简单的文字来描述这件衣服的外观，那么您可以使用宝丽来通过图片轻松地在淘宝上搜索同一件衣服. 或非常接近的样式，如图1-6所示.

自动驾驶汽车是一种智能汽车，可通过计算机实现无人驾驶. 它依靠人工智能，机器视觉，雷达，监视设备和全球定位系统协同工作，以使计算机能够在无需任何人为主动操作的情况下运行，从而能够自动，安全地操作汽车（见图1-7）. 机器视觉的飞速发展促进了自动驾驶技术的成熟，使未来的无人驾驶成为可能.

自动驾驶技术链比较长，主要包括三个部分: 感知阶段，规划阶段和控制阶段. 机器视觉技术主要用于无人驾驶的感知阶段，其基本原理可以总结如下.

1）使用机器视觉获得场景中的深度信息，以帮助后续图像语义理解，并帮助探索自动驾驶中的可驱动区域和目标障碍.

2）估计视频中每个像素的移动方向和速度.

3）检测并跟踪对象. 在无人驾驶中，检测和跟踪的对象主要是各种车辆，行人和非.

4）了解整个场景. 有两个最重要的观点. 第一个是道路线检测，第二个是道路线检测下的下一步，即标记场景中的每个像素，这也称为场景分割或场景分析.

5）同步地图构建和定位技术.

三维图像视觉主要用于识别三维物体. 它主要用于三维机器视觉，双目立体视觉，三维重建，三维扫描图像识别应用，三维测绘，三维视觉测量，工业仿真等领域. 与二维信息相比，三维信息可以更全面，真实地反映客观对象，并提供更多的信息. 近年来，三维图像视觉已经成为计算机视觉领域的重要课题. 它用于虚拟现实，文物保护，机械加工，影视特效制作，计算机模拟，服装设计，科学研究，医学诊断，工程设计，刑事侦查现场痕迹分析以及自动检查，质量控制，机器人和许多生产过程已被越来越广泛地使用.

超过90％的医学数据来自医学影像. 医学成像领域拥有海量数据，可促进深度学习. 医学影像诊断可以帮助医生做出判断（见图1-8），并提高医生的诊断效率. 当前，医学影像诊断主要用于这些情况图像识别应用，如表1-3所示.

图1-8是肝脏和结节分割技术的图像分析结果.

计算机字符识别，通常称为光学字符识别（Optical Character Recognition），是使用光学扫描技术将，报纸，书籍，手稿和其他印刷品的文本转换为图像信息，然后使用文本识别技术将图像信息转换为可以使用的计算机输入技术. 如表1-4所示，该技术可以应用于这些情况.

人工智能技术不仅可以分析和编辑现有的图片和视频，还可以重新创建它们. 机器视觉技术可以快速，批量和自动设计图片，因此可以大大节省企业的设计人工成本.

人工智能可以从艺术品中提取视觉图案，然后将这些图案应用于具有作品标志性特征的摄影图像的幻想再现. 这些算法还可以将任何粗糙的涂鸦转换成令人印象深刻的绘画，看起来就像是由描绘真实世界模型的人类专家创作的. 人工智能技术可以手工绘制人脸的草图，并通过算法将其转换为逼真的图像. 他们还可以指示计算机渲染任何图像，使它们看起来像是由特定人类艺术家以特定样式创建的；甚至对于不在源头的任何图像，图案，图形和其他细节，也会变成魔术.

本章主要介绍机器视觉的主要应用场景. 当前，大多数数字信息以图片或视频的形式存在. 如果要有效地分析和利用此信息，则取决于机器视觉技术的发展. 尽管现有技术已经能够解决许多问题，但距离解决所有问题还很远. 因此，机器视觉的应用前景仍然非常广阔. 我们热切希望更多的读者将致力于这一领域，并与我们一起探索图像数据的无限潜力.

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