圖像識別，是指利用計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標(biāo)和對象的技術(shù)，是應(yīng)用深度學(xué)習(xí)算法的一種實(shí)踐應(yīng)用。 現(xiàn)階段圖像識別技術(shù)一般分為人臉識別與商品識別，人臉識別主要運(yùn)用在安全檢查、身份核驗(yàn)與移動支付中；商品識別主要運(yùn)用在商品流通過程中，特別是無人貨架、智能零售柜等無人零售領(lǐng)域 。

圖像識別

圖像的傳統(tǒng)識別流程分為四個(gè)步驟：圖像采集→圖像預(yù)處理→特征提取→圖像識別。圖像識別軟件國外代表的有康耐視等，國內(nèi)代表的有圖智能、海深科技等。另外在地理學(xué)中指將遙感圖像進(jìn)行分類的技術(shù)。

如何識別人臉？識別人臉的方法有很多，最常用的是圖像識別。例如，人臉圖像從背景中提取信息，通過將面部與背景進(jìn)行對比來確定是否為同一人。有很多圖像識別方法是需要在多張圖像中尋找特征點(diǎn)來進(jìn)行識別，但是因?yàn)閳D像所處的環(huán)境不同，所以其識別過程也是不一樣的。

一、特征提取

特征提取是指將待識別人臉圖像進(jìn)行分割，并在分割之后，將其分為幾個(gè)部分。在特征提取過程中，需要考慮目標(biāo)的具體特征，比如是否具有人臉特征、是否具有人臉的紋理特征等。在提取特征的過程中，需要對不同的目標(biāo)設(shè)置不同的閾值，以達(dá)到不同的目的。閾值設(shè)置的越低，對人臉的影響越小；閾值設(shè)置的越高，對人臉的影響越大。當(dāng)目標(biāo)不具有人臉特征時(shí)，閾值設(shè)置為低；當(dāng)目標(biāo)具有人臉特征時(shí)，閾值設(shè)置為高。人臉特征提取過程中要注意以下幾點(diǎn)：提取目標(biāo)的人臉特征，必須考慮目標(biāo)所處環(huán)境變化以及與背景圖像等效的影響；提取人臉的紋理特征不能是孤立的，必須注意對面部進(jìn)行多尺度化處理；提取目標(biāo)特征必須考慮影響閾值設(shè)置的因素；提取目標(biāo)的紋理特征后需要將其與背景圖像進(jìn)行比較；將所有的圖像處理方法結(jié)合起來使用以提高特征識別效率而非降低識別結(jié)果；從多尺度化效果上考慮提取特征效果影響閾值設(shè)置等。

1、人臉特征

人臉特征是通過利用不同的算法來提取人臉的圖像特征，在提取人臉特征時(shí)，首先要解決的問題是目標(biāo)的輪廓特征以及面部五官特征。目前比較常用的人臉特征有三種，分別是最小二乘(Loss Vector)、 Logistic Synthetic Device以及 Perception Synthetic Device。在這些提取法中, LSD是基于最小二乘模型而設(shè)計(jì)的一個(gè)二分算法，該模型用三種不同大小的均方誤差作為濾波器，再將三種不同大小的均方誤差乘以一個(gè)固定值作為輸出函數(shù)，最后用一個(gè)固定值作為該濾波器的初始參數(shù)。LSD自定義參數(shù)有很多，目前常用如 RMSE、 RMSE等函數(shù)。在所有選擇 RMSE作為特征值時(shí)，最小二乘(Logistic Synthetic Device)是非常重要的指標(biāo)之一，其數(shù)值越大說明對目標(biāo)越有價(jià)值；反之則可認(rèn)為是一個(gè)負(fù)值，通常由梯度消失、梯度消除、平均曲率等方法構(gòu)成，因此從梯度消失中能夠判斷出這個(gè)人是否具有生物相似性。

2、紋理特征

紋理特征是對人臉圖像的分割，主要包含了兩個(gè)方面的特征：即不同深度下的紋理信息；不同亮度下的紋理信息。通過紋理特征能夠?qū)ΥR別的目標(biāo)進(jìn)行很好的分割。紋理特征主要包含紋理值、紋理空間等三個(gè)方面。對兩種不同深度下的紋理分量進(jìn)行研究，將兩種不同深度下的紋理分量進(jìn)行了比較，可以發(fā)現(xiàn)，紋理參數(shù)對紋理特征的影響是比較大的。對于含有紋理的圖像，需要先對其進(jìn)行預(yù)處理，然后再利用上述三個(gè)參數(shù)對其進(jìn)行分析，這樣才能獲得更加準(zhǔn)確的紋理值。

3、人臉檢測

人臉檢測是在計(jì)算機(jī)視覺中進(jìn)行的一種簡單、快速、高效的特征識別方式。其檢測方式包括了最大似然理論、最小似然理論等。為了進(jìn)行圖像分類，人們需要對圖像進(jìn)行比較。人們對計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域研究較多的是應(yīng)用最大似然理論進(jìn)行面部識別，而對圖像進(jìn)行分類的最重要手段是最小似然理論。

首先通過圖像處理軟件對圖像進(jìn)行預(yù)處理，然后利用特征提取算法對圖像進(jìn)行特征提取，出人臉特征點(diǎn)，用函數(shù)將圖像分割為若干個(gè)特征部分。圖像分割的目的是使圖像中各部分不相干，并使識別結(jié)果更加接近于實(shí)際圖像。人臉分割的原理是用圖像分割技術(shù)來提取人臉圖像中各個(gè)部分的特征，然后根據(jù)各特征進(jìn)行計(jì)算，最后將計(jì)算所得的結(jié)果與特征點(diǎn)進(jìn)行比較，將兩個(gè)相似的特征點(diǎn)進(jìn)行比較，從而確定人臉是否為同一人：特征點(diǎn)最少必須與相似特征點(diǎn)相吻合；其次是圖像中不相干部位特征點(diǎn)的提取；最后便是在特征點(diǎn)旁邊一定范圍內(nèi)的點(diǎn)來作為特征信息進(jìn)行提取。這種方法可以達(dá)到快速快捷、結(jié)果準(zhǔn)確的目的，但是它只能在人臉特征點(diǎn)比較密集的情況下才能有效地使用，對于一些較大數(shù)量或者形狀較復(fù)雜的人臉特征點(diǎn)就不能使用此方法來進(jìn)行識別。而且當(dāng)人臉出現(xiàn)明顯變化時(shí)，還會影響識別進(jìn)度會導(dǎo)致識別結(jié)果有一定損失，這也是采用人臉分析方法來輔助人臉識別的缺點(diǎn)。

1、人臉識別方法的分類

人臉識別方法主要分為以下幾類：第一類是基于規(guī)則和幾何結(jié)構(gòu)的人臉識別方法，包括人臉檢測算法、人臉特征點(diǎn)檢測算法、臉部識別數(shù)據(jù)處理算法等。第二類屬于基于特征和時(shí)間序列的人臉模型識別法，主要包括基于面部圖像的各種特征提取算法、臉部特征提取算法和模型搜索等。第三類屬于視覺和非視覺人臉識別方法，包括圖像處理方法、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)和人工智能等。第四類是支持向量機(jī)預(yù)測應(yīng)用軟件。這類方法具有強(qiáng)大的魯棒性，在一定程度上也是對圖像處理和支持向量機(jī)算法進(jìn)行優(yōu)化的一種重要方法。但是它只能對人臉進(jìn)行定性研究，沒有明確的算法，同時(shí)它存在著明顯的局限性，這使得人臉識別在實(shí)際應(yīng)用中遇到了許多問題。

2、特征提取與分析

由于人臉的形狀復(fù)雜，很多特征點(diǎn)的數(shù)量很多，所以，對于該問題，我們首先要利用數(shù)學(xué)分析中的線性回歸和梯度下降法對其特征進(jìn)行提取和分析。對于這些性質(zhì)不同的特征，使用線性回歸或梯度下降法是不能有效地將其作為識別人臉的依據(jù)。而且對梯度下降法進(jìn)行分析時(shí)，必須將梯度下降函數(shù)設(shè)為閾值，這對梯度值有一定的要求。梯度下降法采用的是梯度圖構(gòu)造法，通過圖可以看出梯度變化對圖像有影響，因此這種梯度法適合對圖像有顯著影響的數(shù)據(jù)。梯度下降法計(jì)算速度比較快，在某些情況下還可以提高識別率，但梯度下降法需用到大量數(shù)據(jù)，而且對某些需要特殊處理后才能得到更好數(shù)據(jù)的情況是無法滿足實(shí)際要求的。因此采用梯度下降法提取人臉特征會大大降低該方法所需耗費(fèi)的時(shí)間以及計(jì)算復(fù)雜程度。

人臉識別技術(shù)一般需要將人臉圖像轉(zhuǎn)換成特定圖像，通過識別對圖像中人物臉部的提取來確定人臉。首先，對人臉圖像的處理，對圖像進(jìn)行預(yù)處理，使其含有一些信息。然后，根據(jù)人臉與背景相似程度，利用人臉的不同方向和角度將人臉分割成若干個(gè)區(qū)域，使其具有相似的特征，如直角面點(diǎn)，圓弧面點(diǎn)等。最后，將人臉圖像分割后，在適當(dāng)?shù)奈恢门c背景圖像進(jìn)行對比，就可以得到人臉特征了。在實(shí)際應(yīng)用中，這種方法既能將人臉檢測到，又能將其提取出來，且識別率很高。在圖像提取中，通常通過三種方法進(jìn)行分析：首先，基于背景分析法，在圖像中加入背景信息；其次是基于特征提取法，先將人臉圖像預(yù)處理，將圖像映射到背景圖像中；最后一種方法是利用圖像的不同角度提取人臉特征。

1、背景分析法

背景分析法是將背景看成是人臉圖像的背景，以得到該人臉圖像中的信息，是一種最簡單的方法。該方法不需要進(jìn)行人臉圖像預(yù)處理，只要用灰度圖像中相同色調(diào)的顏色圖像和亮度相同強(qiáng)度的灰度圖像作為背景，就可以得到該人臉的信息。但背景分析方法存在著一定的局限性，它不能很好地保留背景信息，在實(shí)際應(yīng)用中一般用該方法將人臉提取出來。背景分析法對人臉有很強(qiáng)的針對性，所以它是非常實(shí)用的一種方法。其優(yōu)點(diǎn)在于：首先需要提取較多信息，并且需要對背景顏色有較高的要求；其次，由于每個(gè)人臉上最小特征為5×5,因而其背景與該圖像中每個(gè)人臉上最小特征相比具有很高相似性；最后，該方法由于可以與其它特征結(jié)合使用，所以應(yīng)用范圍很廣。

2、特征提取法

特征提取法又稱圖像處理特征提取法，是指在對人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，首先利用具有相似特征的圖像提取其形狀或顏色、紋理特征，然后再對圖像特征進(jìn)行人工處理（如去除面部皺紋、陰影等),使其具有相似程度。在使用這一方法時(shí)，可以通過訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理，從而將樣本分成兩組，一組樣本采用一元的像素，另一組樣本采用四元的像素，最后將樣本進(jìn)行歸一化處理，得到一個(gè)具有相關(guān)特征的圖像。但該方法不能完全反映出人物面部的真實(shí)面部情況，所以在實(shí)際應(yīng)用中需根據(jù)人臉的面部分布特征來決定其提取方式。該方法主要由三部分組成：首先是對圖像的預(yù)處理；其次是對樣本空間進(jìn)行分割；最后是對特征值進(jìn)行計(jì)算。此外，對于不同顏色、紋理、幾何特征等不同種類特征值，應(yīng)通過對所對應(yīng)對象進(jìn)行識別選擇其最為合適或最具代表性特征進(jìn)行描述分析以供識別與檢測人員使用。

圖像識別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。為了編制模擬人類圖像識別活動的計(jì)算機(jī)程序，人們提出了不同的圖像識別模型。例如模板匹配模型。這種模型認(rèn)為，識別某個(gè)圖像，必須在過去的經(jīng)驗(yàn)中有這個(gè)圖像的記憶模式，又叫模板。當(dāng)前的刺激如果能與大腦中的模板相匹配，這個(gè)圖像也就被識別了。例如有一個(gè)字母A,如果在腦中有個(gè)A模板,字母A的大小、方位、形狀都與這個(gè)A模板完全一致,字母A就被識別了。這個(gè)模型簡單明了，也容易得到實(shí)際應(yīng)用。但這種模型強(qiáng)調(diào)圖像必須與腦中的模板完全符合才能加以識別，而事實(shí)上人不僅能識別與腦中的模板完全一致的圖像，也能識別與模板不完全一致的圖像。例如,人們不僅能識別某一個(gè)具體的字母A,也能識別印刷體的、手寫體的、方向不正、大小不同的各種字母A。同時(shí),人能識別的圖像是大量的，如果所識別的每一個(gè)圖像在腦中都有一個(gè)相應(yīng)的模板，也是不可能的。

為了解決模板匹配模型存在的問題，格式塔心理學(xué)家又提出了一個(gè)原型匹配模型。這種模型認(rèn)為，在長時(shí)記憶中存儲的并不是所要識別的無數(shù)個(gè)模板，而是圖像的某些“相似性”。從圖像中抽象出來的“相似性”就可作為原型，拿它來檢驗(yàn)所要識別的圖像。如果能找到一個(gè)相似的原型，這個(gè)圖像也就被識別了。這種模型從神經(jīng)上和記憶探尋的過程上來看，都比模板匹配模型更適宜，而且還能說明對一些不規(guī)則的，但某些方面與原型相似的圖像的識別。但是，這種模型沒有說明人是怎樣對相似的刺激進(jìn)行辨別和加工的，它也難以在計(jì)算機(jī)程序中得到實(shí)現(xiàn)。因此又有人提出了一個(gè)更復(fù)雜的模型，即“泛魔”識別模型。

一般工業(yè)使用中，采用工業(yè)相機(jī)拍攝圖片，然后利用軟件根據(jù)圖片灰階差做處理后識別出有用信息，圖像識別軟件國外代表的有康耐視等，國內(nèi)代表的有圖智能等。

在人工智能中圖像識別技術(shù)具有智能化、便捷化以及實(shí)用性的優(yōu)勢，為人們的生活與工作帶來極大的便利。

圖像識別的發(fā)展經(jīng)歷了三個(gè)階段：文字識別、數(shù)字圖像處理與識別、物體識別。文字識別的研究是從 1950年開始的，一般是識別字母、數(shù)字和符號，從印刷文字識別到手寫文字識別， 應(yīng)用非常廣泛。

數(shù)字圖像處理和識別的研究開始于1965年。數(shù)字圖像與模擬圖像相比具有存儲，傳輸方便可壓縮、傳輸過程中不易失真、處理方便等巨大優(yōu)勢，這些都為圖像識別技術(shù)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的動力。物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識，屬于高級的計(jì)算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測機(jī)器人上。現(xiàn)代圖像識別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或是目標(biāo)圖像有較大殘缺往往就得不出理想的結(jié)果。

圖像識別問題的數(shù)學(xué)本質(zhì)屬于模式空間到類別空間的映射問題。目前，在圖像識別的發(fā)展中，主要有三種識別方法：統(tǒng)計(jì)模式識別、結(jié)構(gòu)模式識別、模糊模式識別。圖像分割是圖像處理中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，自20世紀(jì)70年代，其研究已經(jīng)有幾十年的歷史，一直都受到人們的高度重視，至今借助于各種理論提出了數(shù)以千計(jì)的分割算法，而且這方面的研究仍然在積極地進(jìn)行著。

現(xiàn)有的圖像分割的方法有許多種，有閾值分割方法，邊緣檢測方法，區(qū)域提取方法，結(jié)合特定理論工具的分割方法等。從圖像的類型來分有：灰度圖像分割、彩色圖像分割和紋理圖像分割等。早在1965年就有人提出了檢測邊緣算子，使得邊緣檢測產(chǎn)生了不少經(jīng)典算法。但在近二十年間，隨著基于直方圖和小波變換的圖像分割方法的研究計(jì)算技術(shù)、VLSI技術(shù)的迅速發(fā)展，有關(guān)圖像處理方面的研究取得了很大的進(jìn)展。圖像分割方法結(jié)合了一些特定理論、 方法和工具，如基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像分割、基于小波變換的分割、基于遺傳算法的分割等。