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聊一聊智能視覺中的圖像分析過程

2022-02-22 16:24:31 责任编辑: 轉自網絡 0

視覺不論對生物界還是人類,都起到了至關重要的作用。隨著人工智能浪潮的大勢來襲,包括機器視覺、計算機視覺等在內的智能視覺也在人工智能領域逐步扮演著越來越重要的角色。

 

智能視覺涉及心理物理學、計算機科學、圖像處理、模式識別、神經生物學等諸多領域,主要指利用計算機來模擬人或再現與人類有關的某些智能行爲的技術,客觀的來說,這是從事物的圖像中提取信息進行處理並加以理解,從而最終用于實際的生産生活中去的過程。

 

由此可見,圖像分析是智能視覺中最爲重要的一環。圖像分析與圖像處理關系密切,兩者有一定程度的交叉,但是又有所不同。

 

圖像分析更側重點在于研究圖像的內容,包括但不局限于使用圖像處理的各種技術,它更傾向于對圖像內容的分析、解釋、和識別;而圖像處理側重于信號處理方面的研究,如圖像對比度的調節、圖像編碼、去噪以及濾波的研究。



圖像分析和計算機科學領域中的模式識別、計算機視覺關系更密切一些。概括地說,圖像分析一般利用數學模型並結合圖像處理的技術來分析底層特征和上層結構,從而提取具有一定智能性的信息。

 

圖像分析要求KB88凯时客户端官网下载人類教會計算機識別物品,KB88凯时客户端官网下载把一類物品的大量圖片丟給計算機,讓計算機去識別它,然後KB88凯时客户端官网下载根據不同物品的不同特點建立簡單的幾何模型,比如一些矩形、三角形、圓形等的組合,從而讓計算機更好地識別出不同物品。

 

然而,實際操作的結果與上述的原理出現了很大的偏差,因爲在現實世界中同種物品也大多有著不同的形態。比如一個杯子,它的形狀可以是圓柱狀的、立方體的、不規則形狀的等等,如果按照上述的原理進行圖像分析的話,那KB88凯时客户端官网下载需要爲所有杯子設計出對應的模型來教給計算機如何去識別“杯子”這一生活中簡單的物品,顯然這是不可能完成的任務。

 

所以後來,科學家們從孩子們學習的過程中獲得了靈感。孩子的父母在教育孩子認識“杯子”的時候並沒有告訴孩子如何去構建一個杯子的幾何模型,孩子們學會認識“杯子”是什麽物品是依靠經驗來學習的。于是,科學家們用機器學習的方式來處理這個問題,而其中很重要的技術在于“卷積神經網絡”。

 

 

“卷積神經網絡”是一个多层的神经网络,与其他深度学习网络最大的区别是拥有可以与二维数据直接卷积操作的卷積層。卷積神經網絡的优點是能够直接与图像像素进行卷积,从图像像素中提取图像特征,这种处理方式更加接近人类大脑视觉系统的处理方式 。

 

卷積神經網絡的基本网络结构可以分为四个部分:輸入層卷積層全連接層輸出層。在利用卷積神經網絡进行图像分析的过程中,首先将图片分解为部分重复的小区域,卷積神經網絡中的小神经元集合与输入图像的一个小区域相连,也就是相当于把每一个小区域都输入到神经网络中来识别。



這樣做的好處是集合有重疊的平鋪開來,網絡中的每一層都重複同樣的過程,所以網絡能夠容忍輸入圖像的一定程度上的變形。然後對輸入的圖像鄰域進行卷積處理得到圖像的鄰域特征圖,再通過池化技術將小鄰域內進行下采樣過程從而得到新的特征。

 

如此一來,KB88凯时客户端官网下载就將一個圖片縮減成了較小的序列,最後KB88凯时客户端官网下载再將這個數列輸入到另外的一個“完全連接”神經網絡中,這個網絡決定圖片是否匹配。所以整個過程經過卷積化、最大池化、“完全連接”神經網絡,结合实际问题KB88凯时客户端官网下载可以决定卷积、最大池化的次数,卷積層增多有助于识别更加复杂的特征,调用最大池化函数有助于缩小数据大小。近年来卷積神經網絡在图像分析领域得到了广阔的应用。

 

随着科技的高速发展,视觉智能领域的图像分析过程也越来越充满挑战性,卷積神經網絡的出现解决了传统处理方式中出现的问题。

 

伴隨著人工神經網絡的不斷發展,人工智能的視覺智能在未來將更加高效、准確,不斷進步的圖像分析過程也將爲人工智能的發展帶來巨大優勢,因此,KB88凯时客户端官网下载絕對有理由相信,未來的人工智能將不斷爲人類帶來驚喜。

 

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