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圖像識別的具體應用

圖像識別技術是人工智能研究的壹個重要分支,是人們日常生活中應用最廣泛的人工智能技術之壹。近年來,隨著深度學習技術的發展,圖像識別的準確率有了顯著提高。本文研究了傳統的圖像識別技術和深度學習技術,分析了深度學習技術的壹些不足,並給出了未來可行的解決方案。

人工智能;圖像識別;深度學習

1概述

圖像識別技術是人工智能研究的壹個重要分支,它以圖像為基礎,利用計算機對圖像進行處理、分析和理解,來識別具有不同圖案的物體。目前圖像識別技術應用廣泛,在安防領域,有人臉識別、指紋識別等;在軍事領域,有地形勘測、飛行物識別等。在交通領域,有交通標誌識別,車牌號識別等等。圖像識別技術的研究是更高級的圖像理解、機器人、無人駕駛等技術的重要基礎。

傳統的圖像識別技術主要由圖像處理、特征提取、分類器設計等步驟組成。通過專家設計,提取圖像特征,對圖像進行識別和分類。近年來深度學習的發展,大大提高了圖像識別的準確率。深度學習從大量數據中學習知識(特征),自動完成特征提取和分類的任務。但目前的深度學習技術過於依賴大數據,只有擁有大量的標註訓練樣本,才能取得較好的識別效果。

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