图像识别技术的现状和未来.docx

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1、图像识别技术的背景移动互联网、智能手机以及社交网络的发展带来了海量图片信息,根据BI五月份的文章,Instagram每天图片上传量约为6000万张;今年2月份WhatsApp每天的图片发送量为5亿张;国内的微信朋友圈也是以图片分享为驱动。不受地域和语言限制的图片逐渐取代了繁琐而微妙的文字,成为了传词达意的主要媒介。图片成为互联网信息交流主要媒介的原因主要在于两点:第一,从用户读取信息的习惯来看,相比于文字,图片能够为用户提供更加生动、容易理解、有趣及更具艺术感的信息;第二,从图片来源来看,智能手机为我们带来方便的拍摄和截屏手段,帮助我们更快的用图片来采集和记录信息。但伴随着图片成为互联

2、网中的主要信息载体,难题随之出现。当信息由文字记载时,我们可以通过关键词搜索轻易找到所需内容并进行任意编辑,而当信息是由图片记载时,我们却无法对图片中的内容进行检索,从而影响了我们从图片中找到关键内容的效率。图片给我们带来了快捷的信息记录和分享方式,却降低了我们的信息检索效率。在这个环境下,计算机的图像识别技术就显得尤为重要。图像识别是计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对像的技术。识别过程包括图像预处理、图像分割、特征提取和判断匹配。简单来说,图像识别就是计算机如何像人一样读懂图片的内容。借助图像识别技术,我们不仅可以通过图片搜索更快的获取信息,还可以产生一种

3、新的与外部世界交互的方式,甚至会让外部世界更加智能的运行。百度李彦宏在2011年提到“全新的读图时代已经来临”,现在随着图形识别技术的不断进步,越来越多的科技公司开始涉及图形识别领域,这标志着读图时代正式到来,并且将引领我们进入更加智能的未来。图像识别的初级阶段——娱乐化、工具化在这个阶段,用户主要是借助图像识别技术来满足某些娱乐化需求。例如,百度魔图的“大咖配”功能可以帮助用户找到与其长相最匹配的明星,百度的图片搜索可以找到相似的图片;Facebook研发了根据相片进行人脸匹配的DeepFace;雅虎收购的图像识别公司IQEngine开发的Glow可以通过图像识别自动生成照片的标签以

4、帮助用户管理手机上的照片;国内专注于图像识别的创业公司旷视科技成立了VisionHacker游戏工作室,借助图形识别技术研发移动端的体感游戏。这个阶段还有一个非常重要的细分领域——OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别),是指光学设备检查纸上打印的字符,通过检测暗、亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程,就是计算机对文字的阅读。语言和文字是我们获取信息最基本、最重要的途径。在比特世界,我们可以借助互联网和计算机轻松的获取和处理文字。但一旦文字以图片的形式表现出来,就对我们获取和处理文字平添了很多麻烦。这一方面表现为数字世

5、界中由于特定原因被存储称图片格式的文字;另一方面是我们在现实生活中看到的所有物理形态的文字。所以我们需要借助OCR技术将这些文字和信息提取出来。在这方面,国内产品包括百度的涂书笔记和百度翻译等;而谷歌借助经过DistBelief训练的大型分布式神经网络,对于Google街景图库的上千万门牌号的识别率超过90%,每天可识别百万门牌号。在这个阶段,图像识别技术仅作为我们的辅助工具存在,为我们自身的人类视觉提供了强有力的辅助和增强,带给了我们一种全新的与外部世界进行交互的方式。我们可以通过搜索找到图片中的关键信息;可以随手拍下一件陌生物体而迅速找到与之相关的各类信息;可以将潜在搭讪对象拍下提

6、前去她的社交网络了解一番;也可以将人脸识别作为主要的身份认证方式……这些应用虽然看起来很普通,但当图像识别技术渗透到我们行为习惯的方方面面时,我们就相当于把一部分视力外包给了机器,就像我们已经把部分记忆外包给了搜索引擎一样。这将极大改善我们与外部世界的交互方式,此前我们利用科技工具探寻外部世界的流程是这样:人眼捕捉目标信息、大脑将信息进行分析、转化成机器可以理解的关键词、与机器交互获得结果。而当图像识别技术赋予了机器“眼睛”之后,这个过程就可以简化为:人眼借助机器捕捉目标信息、机器和互联网直接对信息进行分析并返回结果。图像识别使摄像头成为解密信息的钥匙,我们仅需把摄像头对准某一未知事物

7、,就能得到预想的答案。就像百度科学家余凯所说,摄像头成为连接人和世界信息的重要入口之一。图像识别的高级阶段——拥有视觉的机器上文提到,目前的图像识别技术是作为一个工具来帮助我们与外部世界进行交互,只为我们自身的视觉提供了一个辅助作用,所有的行动还需我们自己完成。而当机器真正具有了视觉之后,它们完全有可能代替我们去完成这些行动。目前的图像识别应用就像是盲人的导盲犬,在盲人行动时为其指引方向;而未来的图像识别技术将会同其他人工智能技术融合在一起成为

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